L’apprentissage en profondeur et l’intelligence artificielle (IA) évoluent rapidement et de nouvelles technologies émergent constamment. Cinq des tendances émergentes les plus prometteuses dans ce domaine comprennent l’apprentissage fédéré, les GAN, XAI, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage par transfert.
Ces technologies ont le potentiel de révolutionner diverses applications de l’apprentissage automatique, de la reconnaissance d’images au jeu, et offrent de nouvelles opportunités passionnantes pour les chercheurs et les développeurs.
Apprentissage fédéré
L’apprentissage fédéré est une approche d’apprentissage automatique qui permet à plusieurs appareils de collaborer sur un seul modèle sans partager leurs données avec un serveur central. Cette approche est particulièrement utile dans les situations où la confidentialité des données est une préoccupation.
Par exemple, Google a utilisé l’apprentissage fédéré pour améliorer la précision de son clavier de texte prédictif sans compromettre la confidentialité des utilisateurs. Les modèles d’apprentissage automatique sont généralement développés à l’aide de sources de données centralisées, ce qui nécessite le partage des données utilisateur avec un serveur central. Bien que les utilisateurs puissent se sentir mal à l’aise avec la collecte et le stockage de leurs données sur un seul serveur, cette stratégie peut générer des problèmes de confidentialité.
L’apprentissage fédéré résout ce problème en empêchant l’envoi de données à un serveur central en entraînant des modèles sur des données qui restent sur les appareils des utilisateurs. De plus, comme les données de formation restaient sur les appareils des utilisateurs, il n’était pas nécessaire d’envoyer d’énormes volumes de données à un serveur centralisé, ce qui réduisait les besoins de calcul et de stockage du système.
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Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Les réseaux antagonistes générés sont un type de réseau neuronal qui peut être utilisé pour générer de nouvelles données réalistes basées sur des données existantes. Par exemple, les GAN ont été utilisés pour générer des images réalistes de personnes, d’animaux et même de paysages. Les GAN fonctionnent en opposant deux réseaux de neurones, un réseau générant de fausses données et l’autre réseau essayant de détecter si les données sont réelles ou fausses.
Les réseaux antagonistes génératifs, ou GAN en abrégé, sont rapidement devenus une technologie de pointe pour générer des données synthétiques réalistes. Les GAN sont un type d’architecture de réseau neuronal qui se compose de deux réseaux : un g… https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z
— phill.ai (@phill_ai) 20 avril 2023
IA explicable (XAI)
Une approche de l’IA connue sous le nom d’IA explicable vise à accroître la transparence et la compréhension des modèles d’apprentissage automatique. XAI est crucial car il peut garantir que les systèmes d’IA prennent des décisions impartiales et équitables. Voici un exemple d’utilisation de XAI :
Considérez un scénario dans lequel une organisation financière utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prévoir la probabilité qu’un demandeur de prêt ne rembourse pas son prêt. Dans le cas des algorithmes de boîte noire conventionnels, la banque n’aurait pas connaissance du processus décisionnel de l’algorithme et pourrait ne pas être en mesure de l’expliquer au demandeur de prêt.
En utilisant XAI, cependant, l’algorithme pourrait expliquer son choix, permettant à la banque de confirmer qu’il était basé sur des considérations raisonnables plutôt que sur des informations inexactes ou discriminatoires. L’algorithme peut spécifier, par exemple, qu’il calcule un score de risque basé sur le pointage de crédit, les revenus et les antécédents professionnels du demandeur. Ce niveau de transparence et d’explicabilité peut contribuer à accroître la confiance dans les systèmes d’IA, à améliorer la responsabilité et, en fin de compte, à améliorer la prise de décision.
Apprentissage par renforcement
Un type d’apprentissage automatique appelé apprentissage par renforcement consiste à enseigner aux agents à apprendre par le biais de critiques et d’incitations. De nombreuses applications, dont la robotique, les jeux et même la banque, ont fait usage de cette stratégie. Par exemple, AlphaGo de DeepMind a utilisé cette approche pour améliorer continuellement son gameplay et finalement vaincre les meilleurs joueurs humains de Go, démontrant l’efficacité de l’apprentissage par renforcement dans des tâches de prise de décision complexes.
L’IA peut être un agent de notre amélioration. L’article le plus intéressant que j’ai vu à ce sujet est une étude des performances des joueurs professionnels de GO avant et après l’introduction de Leela, la version open source d’AlphaGo de DeepMind. Les performances des joueurs se sont améliorées. pic.twitter.com/Tk6qxwOftz
– Miles Grimshaw (@milesgrimshaw) 15 janvier 2023
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Apprentissage par transfert
Une stratégie d’apprentissage automatique appelée apprentissage par transfert consiste à appliquer des modèles déjà formés pour résoudre de nouveaux problèmes. Lorsqu’il y a peu de données disponibles pour un nouveau problème, cette méthode est particulièrement utile.
Par exemple, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par transfert pour adapter les modèles de reconnaissance d’images développés pour un type particulier d’image (comme les visages) à un autre type d’image – par exemple, des animaux.
Cette approche permet la réutilisation des caractéristiques, pondérations et biais appris du modèle pré-formé dans la nouvelle tâche, ce qui peut améliorer considérablement les performances du modèle et réduire la quantité de données nécessaires à la formation.