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    Quand les machines apprennent à l’aide des réseaux de neurones profonds

    Intelligence artificielle
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    Reconnaissance d'images, traduction automatique, voitures autonomes... Nombreux sont les domaines dans lesquels l'apprentissage profond ou deep learning est utilisé. Très en vogue, cette technique de l'intelligence artificielle est au cœur des progrès récents dans cette thématique scientifique. Vincent Lepetit, spécialiste du deep learning, décortique ce sujet complexe dans cet épisode du podcast audio.

    Écoutez l'interview de Vincent Lepetit

    Vincent Lepetit

    Malgré de nombreuses années de recherche dans le domaine, ce n’est que très récemment que l’apprentissage profond a véritablement pris son envol. Le terme apprentissage profond désigne l’ensemble des méthodes d’apprentissage automatique basées sur les réseaux de neurones artificiels. Et comme l’explique Vincent Lepetit, les réseaux de neurones artificiels sont des systèmes informatiques s’inspirant du fonctionnement des neurones du cerveau humain. Ces réseaux utilisent des principes mathématiques pour représenter des connaissances complexes.

    Concrètement, le deep learning peut s’appliquer à divers domaines, permettant par exemple à un programme de reconnaître le contenu d’une image ou encore de comprendre le langage naturel, des questions qui ont longtemps posé problème aux chercheurs en intelligence artificielle. Quels sont sont les enjeux actuels autour de l’apprentissage profond ? Les nouveaux problèmes ? Les perspectives d’évolution à venir dans ce domaine ? Faisons le point sur le sujet avec Vincent Lepetit.

     

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    Vincent Lepetit

    Maître de conférences, responsable de l'équipe Image & Son du Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) à l'université de Bordeaux.
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    Joanna Jongwane

    Rédactrice en chef d'Interstices, Direction de la communication d'Inria
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