Apprentissage Profond
Un sous-ensemble d'apprentissage automatique impliquant des réseaux neuronaux avec plusieurs couches, permettant de modéliser des schémas complexes dans les données.
Utilise des architectures neuronales multicouches (profondes) — convolutionnelles, récurrentes, de type transformeur — pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de caractéristiques à partir d’entrées brutes (images, texte, audio). Les pipelines de deep learning exigent de vastes jeux de données étiquetées, du matériel spécialisé (GPU/TPU), des outils d’explicabilité, ainsi qu’une surveillance robuste pour détecter la dérive et les vulnérabilités aux attaques adversariales.
Une startup d’imagerie médicale entraîne un CNN profond sur 100u0000000 radiographies étiquetées afin de détecter la pneumonie. Elle utilise des GPU pour l’entraînement, applique des cartes thermiques d’explicabilité pour mettre en évidence les zones atteintes, et surveille en continu la précision du modèle en production, en le réentraînant lorsque de nouveaux types de scanners sont introduits.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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