Imagine un chiot qu’on essaie de dresser. On lui montre une balle et on dit « balle ». Au début, il ne comprend pas. On répète plusieurs fois, en le récompensant quand il réagit correctement. Petit à petit, il fait le lien entre l’objet et le mot.

L’apprentissage profond, c’est un peu pareil, mais avec des ordinateurs. On leur « montre » des tonnes d’exemples (des images de balles, par exemple) et on leur dit ce que c’est. L’ordinateur, comme le chiot, apprend à reconnaître les balles.

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Sauf que l’ordinateur a un « cerveau » artificiel, composé de plusieurs couches (d’où le « profond »). Chaque couche analyse un aspect différent de l’image : la forme, la couleur, la texture, etc. Comme le chiot qui apprend à distinguer une balle d’une orange grâce à ces caractéristiques. Plus il y a de couches, plus l’analyse est fine et précise.

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En résumé, l’apprentissage profond permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de grandes quantités de données, un peu comme les humains, mais à une échelle beaucoup plus grande et rapide. Ils peuvent ainsi réaliser des tâches complexes comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, ou la conduite autonome.

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