Le Deep Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui repose sur des réseaux de neurones multicouches pour apprendre et généraliser des patterns complexes à partir de grandes quantités de données.
Définition complète : Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est une méthode d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels composés de multiples couches hiérarchiques (« profondes »). Chaque couche extrait des caractéristiques de plus en plus complexes à partir des données d’entrée.
Le Deep Learning permet d’automatiser l’extraction de caractéristiques sans intervention humaine, ce qui le rend particulièrement adapté aux tâches comme :
- La reconnaissance d’images ou de visages ;
- La classification de défauts en vision industrielle ;
- Le traitement du langage naturel (NLP) ;
- L’analyse prédictive de séries temporelles en maintenance ou production.
Les architectures les plus courantes incluent les CNN (Convolutional Neural Networks) pour les données visuelles, RNN/LSTM pour les données séquentielles, et les transformers pour les contextes complexes.
Dans l’industrie, le Deep Learning est utilisé pour :
- La détection d’anomalies sur ligne de production ;
- L’analyse vidéo temps réel ;
- La prise de décision automatisée dans des environnements changeants.
Le Deep Learning nécessite des ressources matérielles importantes : GPU, TPU, edge devices embarquant des NPU, ainsi que des frameworks comme TensorFlow, PyTorch ou ONNX. Il est au cœur des systèmes industriels intelligents dans les environnements Industrie 4.0.
👉 voir notre guide "Qu'est-ce que le Deep Learning"