Qu’est ce que le deep-learning ?

De nos jours, les plus intelligents ne se contentent plus de leur savoir pour répondre à une problématique donnée. Depuis l’invention du Machine Learning par le mathématicien Alan Turing, la notion d’algorithmes connaît un rebond remarquable. 

Plusieurs techniques voient le jour pour aboutir à des résultats, et parmi elles, le Deep Learning. De quoi s’agit-il ? Quels en sont ses principes de base ? Comment fonctionne-t-il et dans quels secteurs l’applique-t-on ? Tout de suite les réponses.

Définition du Deep Learning

Le Deep Learning désigne une technique d’apprentissage qui associe l’intelligence humaine à l’intelligence artificielle.

Les données utilisées dans les recherches de réponses résultent d’un algorithme qui fonctionne comme le cerveau humain. Il utilise des réseaux neuronaux. Ces réseaux existent sous plusieurs formes et sont connectés les uns aux autres pour aboutir à un résultat précis.

Les réseaux neuronaux utilisés dans le marketing publicitaire

Pour mieux comprendre cette partie, prenons l’exemple d’une enseigne qui vient de s’implanter dans un pays donné. Elle vend des produits de beauté à base de plantes. Pour lancer ses produits, elle souhaite acheter un espace publicitaire dans des sites web très visités par les internautes locaux. Ainsi, la marque opte pour des enchères en temps réel.

Voici comment l’opération se déroule : un internaute visite le site web ciblé. L’annonceur reçoit instantanément un avertissement et lance le processus. En quelques millisecondes, plusieurs actions s’effectuent pour répondre à la recherche de la marque : est-ce que le site vend ou non un espace publicitaire adapté ? Et ainsi de suite pour tous les sites répertoriés.

Pour faire son choix, la marque utilise un logiciel performant qui s’appuie sur des critères précisés en amont. Ce logiciel définira la propension à acheter après avoir usé d’un réseau neuronal. Le réseau rassemble les critères prédéfinis pour pouvoir juger si le site lui apportera le résultat attendu ou pas.

Voici les critères qui composent le réseau pour cette marque :

• Tarifs ;
• Les bienfaits attendus par les clients ;
• Les composants des produits ;
• Les bénéfices attendus par la marque.

Le logiciel fournira alors une réponse parmi les suivantes :

• L’internaute est convaincu par le produit : la marque achète l’espace publicitaire du site pour y afficher son annonce.
• L’internaute n’est pas convaincu par le produit : la marque n’achète pas cet espace publicitaire.

Le fonctionnement du Deep Learning

Le fonctionnement global est illustré dans la partie précédente. Mais passons dans les détails. Chaque critère est noté par le logiciel selon l’importance que lui accorde le client potentiel, c’est-à-dire le visiteur de la page. Ainsi, un réseau neuronal défini évalue ce critère et renvoie l’information aux autres réseaux puisqu’ils sont tous complémentaires.

Ces réseaux rassemblent alors les informations recueillies pour donner le verdict : le visiteur est susceptible ou non d’acheter le produit. Les critères sont représentés par une page web sur le site. Ensuite, seules les pages visitées seront évaluées par les réseaux neuronaux.

Booster le réseau neuronal

Il est question d’obtenir une réponse fiable et non pas favorable à l’objectif de la marque. En effet, il arrive que les informations recueillies ne soient pas exactes.

Ainsi, pour permettre aux neurones de fournir un verdict fiable, il faut au préalable lui fournir des informations intéressant les visiteurs. Il s’agit là de facteurs de pondération. Ce sont des indicateurs essentiels pour la marque.

Chaque neurone prend en compte ces facteurs à chaque fois qu’elle est lancée lors d’une opération de Deep Learning. Ces indications proviennent des résultats obtenus sur chaque visiteur avec lequel le logiciel a déjà opéré. Il peut ainsi en retirer des leçons pour évaluer les prochains visiteurs.

L’application du Machine Learning

Le Deep Learning est une discipline qui s’applique à de nombreux domaines. Facebook l’utilise pour l’option de reconnaissance facile lors des identifications sur les photos. Certaines marques de smartphones l’utilisent pour améliorer leur système. Les applications et logiciels usuels font aussi appel au Machine Learning pour optimiser leurs fonctionnalités, à l’exemple de Skype. On retrace son exploitation dans différents secteurs.

Les secteurs d’application

Le Deep Learning s’applique dans tous les secteurs d’activité. Notamment dans les secteurs suivants.

• L’industrie

La Machine Learning fait partie des méthodes adoptées pour configurer le calendrier de maintenance. Les réseaux neuronaux fonctionnent à partir de données collectées par les différentes machines en place. Grâce aux informations reçues, il est aussi possible d’évaluer le niveau de production de l’usine. Ainsi, il est possible de savoir quand il y a sur ou sous-production.

• L’automobile

Principal outil des concessionnaires, le Machine Learning contribue à trouver facilement des clients potentiels. Il permet également de lancer des recherches sur les possibilités d’évolution. Cette réalisation s’effectue tant sur la commercialisation des voitures que sur le fonctionnement de l’entreprise.

• Les biens de consommation

Les informations collectées concernent les consommateurs. Elles permettent de déterminer les besoins réels des clients cibles. Le Machine Learning appliqué dans ce secteur simplifie aussi la réorganisation des rayons et la gestion des stocks.

• L’agriculture

Les agriculteurs se réfèrent aux informations collectées à partir de la météo et des caractéristiques des terrains pour parfaire leurs méthodes de culture. Le Machine Learning est surtout utilisé par les cultivateurs bio.

• La finance

Le Machine Learning constitue un atout majeur dans l’audit interne du système bancaire. Les données collectées permettent d’analyser la fiabilité des renseignements sur les transactions et les entrées d’argent.

Conclusion

Vous savez maintenant ce que le Deep Learning peut apporter à votre entreprise. En plus d’évaluer votre force de vente, il vous permet d’identifier les besoins réels de vos cibles. Les actions s’effectuent rapidement et intelligemment, sans que vous n’ayez besoin d’intervenir. Cependant, il est important d’alimenter les réseaux neuronaux avec des données pour obtenir un verdict exact concernant la problématique posée.

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