Deep learning: l'intelligence artificielle fait du business

Une nouvelle source d'innovation

Mais les opportunités ne s'arrêtent pas là. Par le traitement de l'image, de la vidéo et de la voix, le deep learning est un support essentiel au développement d'innovations d'avenir dans tous les secteurs. Dans le domaine de l'automobile, avec la voiture sans chauffeur grâce à la détection d'objets comme les piétons, les panneaux de signalisation, le marquage au sol ou les autres véhicules. Pour la robotique, avec des technologies capables d'interagir avec les humains et de se mouvoir en autonomie. Dans la santé pour rechercher automatiquement des cellules cancéreuses sur des supports d'imagerie médicale. Ou dans l'industrie pour identifier les pièces produites défectueuses, en les comparant aux banques d'images des défauts déjà observés.

"Dans tous ces cas, la valeur ne vient pas du deep learning, mais du service apporté par le produit ou la solution qui l'exploite, souligne Nikos Paragios . Or aujourd'hui, cette technologie est accessible à tous, il suffit de quelques notions de base et du bon outil. Pas besoin d'être un expert". Et si les États-Unis dominent encore le secteur, de nombreuses start-up et PME françaises se lancent, comme Riminder, dans le deep learning.

D'autant qu'en plus de réaliser des tâches impossibles ou complexes auparavant, il le fait dans un temps record. Seule la phase d'apprentissage prend, elle, quelques jours ou semaines. Mais, là encore, des évolutions sont à venir, et elle devrait se réduire considérablement dans les prochaines années. Avant qu'une nouvelle méthode vienne détrôner le deep learning de son podium d'ici cinq à dix ans. Une chose est sûre, l'intelligence artificielle, déjà qualifiée de quatrième révolution industrielle après la vapeur, l'électricité et Internet, n'a pas fini de faire entrer la science-fiction dans nos vies et nos entreprises.