Deep Learning

Le deep learning est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones profonds pour analyser des données. Il permet d'apprendre des représentations complexes et d'effectuer des tâches variées comme la classification d'images ou le traitement du langage naturel.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Dans ce guide

1Comprendre le concept 2L'enjeu en entretien 3Exemple concret 4Les erreurs à éviter

De quoi parle-t-on ?

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une technique d'apprentissage automatique qui repose sur des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux sont constitués de plusieurs couches de neurones interconnectés qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. L'idée principale derrière le deep learning est de permettre aux machines de reconnaître des motifs et de prendre des décisions en se basant sur des données brutes, sans nécessiter une intervention humaine extensive pour le prétraitement des données.

Les origines du deep learning remontent aux années 1940 avec l'émergence des premiers modèles de neurones artificiels. Cependant, ce n'est qu'avec l'augmentation de la puissance de calcul et la disponibilité de grandes quantités de données que le deep learning a véritablement pris son envol dans les années 2010. Des avancées significatives ont été réalisées grâce à des architectures de réseaux plus profondes, telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour l'analyse d'images et les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel.

Concrètement, le deep learning fonctionne en passant des données d'entrée à travers plusieurs couches de transformation, où chaque couche extrait des caractéristiques de plus en plus abstraites. Par exemple, dans le cas de la reconnaissance d'images, les premières couches peuvent détecter des bords, les couches intermédiaires peuvent identifier des formes, et les couches supérieures peuvent reconnaître des objets entiers. Ce processus d'apprentissage supervisé ou non supervisé permet à la machine de s'améliorer au fil du temps, en ajustant les poids des connexions entre neurones pour minimiser l'erreur de prédiction.

Le deep learning a trouvé des applications dans divers domaines comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, et même dans des domaines comme la santé pour le diagnostic médical. Il est devenu incontournable dans le développement de technologies modernes, comme les assistants vocaux, les systèmes de recommandation et les voitures autonomes.

Métiers concernés par Deep Learning

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Exemple Concret

Pour illustrer le concept de deep learning, prenons un exemple pratique en utilisant la bibliothèque TensorFlow, qui est largement utilisée pour le développement de modèles de deep learning. Imaginons que nous souhaitons créer un modèle simple pour la classification d'images de vêtements à partir du jeu de données Fashion MNIST.

Voici un exemple de code qui illustre comment configurer un modèle de réseau de neurones à l'aide de TensorFlow :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# Charger le jeu de données Fashion MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# Normaliser les données
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Créer le modèle
model = models.Sequential()
model.add(layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))  # Aplatir les images
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))  # Couche cachée avec 128 neurones
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))  # Couche de sortie

# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Entraîner le modèle
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Évaluer le modèle
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

Dans cet exemple, nous avons d'abord chargé et normalisé les données du jeu de données Fashion MNIST, qui contient des images de vêtements. Ensuite, nous avons construit un modèle simple avec une couche d'entrée qui aplatit les images, suivie d'une couche dense avec 128 neurones utilisant la fonction d'activation ReLU, et enfin une couche de sortie avec 10 neurones correspondant aux classes de vêtements, utilisant la fonction d'activation softmax.

Après avoir compilé le modèle avec l'optimiseur Adam et la perte de catégorisation croisée, nous avons entraîné le modèle sur les données d'entraînement et évalué sa précision sur les données de test. Ce type de modèle est un exemple simple mais efficace de la façon dont le deep learning peut être appliqué à des tâches de classification d'images.

Ce qu'il ne faut pas dire

Lorsqu'on débute dans le deep learning, il est facile de commettre certaines erreurs qui peuvent nuire à la performance des modèles. Voici quelques-unes des erreurs les plus fréquentes :

Utiliser des jeux de données non représentatifs : Il est crucial que le jeu de données utilisé pour l'entraînement soit représentatif de la tâche à accomplir. Un jeu de données biaisé ou déséquilibré peut conduire à des modèles qui ne généralisent pas bien.
Ne pas normaliser les données : Les algorithmes de deep learning sont sensibles à l'échelle des données. Ne pas normaliser ou standardiser les données d'entrée peut entraîner des performances médiocres.
Utiliser un modèle trop complexe : Un modèle avec trop de paramètres peut surajuster les données d'entraînement et ne pas bien performer sur de nouvelles données. Il est important de trouver un équilibre entre la complexité du modèle et la quantité de données disponibles.
Ignorer le surajustement : Le surajustement est un problème courant en deep learning. Ne pas utiliser des techniques telles que la régularisation, le dropout, ou la validation croisée peut conduire à des modèles qui ne généralisent pas bien.
Négliger l'explication des résultats : Les résultats d'un modèle de deep learning peuvent être difficiles à interpréter. Il est important de comprendre comment le modèle prend des décisions pour éviter de prendre des décisions basées sur des résultats incompréhensibles.

L'astuce pour briller

Pour réussir dans le domaine du deep learning, voici quelques conseils pratiques :

Commencez par les bases : Avant de plonger dans des architectures complexes, assurez-vous de bien comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones.
Pratiquez avec des projets concrets : Travailler sur des projets réels vous aidera à appliquer vos connaissances et à acquérir de l'expérience. Rejoignez des compétitions comme Kaggle pour vous tester.
Restez à jour avec la recherche : Le domaine du deep learning évolue rapidement. Suivez les publications, les conférences et les blogs pertinents pour rester informé des dernières tendances et techniques.
Expérimentez avec différentes architectures : Ne vous limitez pas à un seul type de réseau. Explorez divers modèles et techniques comme les CNN, RNN, et les GAN pour élargir vos compétences.
Utilisez des outils et bibliothèques populaires : Familiarisez-vous avec des outils comme TensorFlow, PyTorch, et Keras, qui sont largement utilisés dans l'industrie pour le développement de modèles de deep learning.

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