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APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING

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Limites de l’apprentissage profond

En dépit des succès impressionnants qu’ils enregistrent et des bouleversements sociaux qu’ils induisent – via les applications qui en sont faites et qui permettent de remplacer beaucoup d’activités routinières –, ces techniques souffrent d’un certain nombre de limitations qui en restreignent les potentialités.

Les premières limitations tiennent à la grande quantité d’exemples nécessaires pour obtenir de très bonnes performances et au besoin d’étiqueter ces exemples. Or, l’étiquetage requiert une intervention humaine très coûteuse, d’autant plus que les exemples doivent être massifs (plusieurs centaines de milliers, voire plusieurs millions d’instances).

Il existe aussi une limitation intrinsèque à l’apprentissage supervisé qui tient au langage de description des exemples : celui-ci demeure figé et ne peut s’accroître automatiquement. Or, ce que le philosophe américain et historien des sciences Thomas Kuhn (1922-1996) appelle des « révolutions scientifiques », ou ce que le Français Gaston Bachelard (1884-1962) décrit comme des ruptures épistémologiques, passe par l’introduction de nouvelles notions qui viennent bousculer les conceptions anciennes et changer les systèmes de représentation – comme l’ont fait par exemple, en leur temps, le passage du système géocentrique (Terre au centre de l’Univers et immobile) de Ptolémée au système héliocentrique de Copernic (Soleil au centre de l’Univers et immobile) ou celui de la représentation newtonienne du temps à celle d’Einstein et de la relativité. Pour reprendre les termes de Thomas Kuhn, si les techniques d’apprentissage profond permettent d’automatiser en partie la « science normale », elles sont incapables de procéder à des changements de paradigmes.

— Jean-Gabriel GANASCIA

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Pour citer cet article

Jean-Gabriel GANASCIA. APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )

Article mis en ligne le et modifié le 13/10/2017

Média

Réseau de neurones formels - crédits : Encyclopædia Universalis France

Réseau de neurones formels

Autres références

  • APPRENTISSAGE, psychologie

    • Écrit par et
    • 5 939 mots
    • 2 médias
    Ces recherches s’articulent maintenant avec celles qui, en intelligence artificielle, s’appuient sur l’exploitation d’un très grand nombre de données empiriques (big data) : plutôt que d’« instruire » la machine par des règles définies a priori, on cherche à ce que celle-ci se fonde, pour...
  • BIG DATA

    • Écrit par
    • 6 148 mots
    • 3 médias
    ...les progrès réalisés dans le domaine de l’apprentissage automatique (machine learning), encore appelé apprentissage statistique, et de son extension, l’apprentissage profond (deeplearning), qui excelle dans la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, ou encore le traitement automatique du...
  • EXPÉRIENCE (notions de base)

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    ...conduisent certains de nos contemporains à « humaniser » nos machines en leur prêtant la capacité d’acquérir de l’expérience ? L’apparition récente du deeplearning tend à rapprocher le fonctionnement mécanique du fonctionnement biologique. Prenons l’exemple de la reconnaissance des formes. Pour « apprendre...
  • INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

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    ...réseaux de neurones formels, c’est-à-dire à des techniques relativement anciennes que l’on déploie aujourd’hui sur des architectures de dimensions beaucoup plus importantes qu’auparavant du fait de l’accroissement des capacités des machines. Cela correspond à ce que l’on appellel’apprentissage profond.
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