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  • Chat GPT-4

L’APPRENTISSAGE PROFOND: UNE AVANCÉE RÉVOLUTIONNAIRE !

Un texte de CHAT GPT-4



L’apprentissage profond est un concept qui suscite de plus en plus d’intérêt, mais vous vous demandez peut-être ce qu’il signifie réellement. Ne vous inquiétez pas, c’est une notion encore relativement nouvelle qui a émergé seulement en 2010.


Cet automne, lors du SAOM, vous aurez l’opportunité de participer à un atelier sur l’Intelligence Artificielle (IA) et l’apprentissage profond. Cet atelier sera animé par l’une des équipes les plus renommées au monde dans ce domaine, et Montréal est reconnue comme une plaque tournante de la recherche en la matière.

En attendant le mois d’octobre et le SAOM, voici quelques explications sur l’apprentissage profond et ses différences avec les algorithmes traditionnels. L’apprentissage profond est une branche du ‘machine learning’ qui se concentre sur l’apprentissage de représentations de données, par opposition aux algorithmes qui sont spécifiques à une tâche donnée.


L’un des objectifs de l’apprentissage profond est de remplacer des tâches simples, telles que les calculs mathématiques encore relativement laborieux, par des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé. Ces modèles sont capables d’apprendre à partir de données brutes et non prétraitées par l’homme, et ce à grande échelle.


Certains de ces modèles s’inspirent des dernières avancées en neuroscience, cherchant à reproduire le traitement de l’information et les modèles de communication du système nerveux. À l’image des connexions neuronales du cerveau, ces représentations se développent en fonction des messages reçus, des réponses neuronales et des poids des connexions entre les neurones.


Les différentes architectures d’apprentissage profond ont de nombreuses applications, telles que la vision par ordinateur (reconnaissance de formes), la reconnaissance vocale, le traitement automatique du langage naturel, la reconnaissance audio ou encore la bio-informatique.


Au cours des années 2000, les progrès réalisés dans le domaine de l’apprentissage profond ont attiré d’importants investissements, tant de la part de grandes entreprises comme Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft que d’institutions universitaires et publiques.

Cependant, l’apprentissage profond a également été associé à des utilisations malveillantes qui ont fait les gros titres. Grâce à cette technologie, il devient possible d’altérer des vidéos en superposant le visage d’une personne sur celui d’une autre, créant ainsi des situations trompeuses. L’apprentissage profond permet également de recréer les mouvements faciaux, rendant ces altérations plus réalistes.


En 2019, l’association OpenAI a publié plusieurs intelligences artificielles très performantes capables de générer des textes synthétiques. Bien que les chercheurs de l’association aient exprimé leurs préoccupations quant aux détournements possibles de cette technologie, ils ont néanmoins mis à disposition du grand public un outil conversationnel révolutionnaire, GPT-4.


Cette initiative a permis au monde entier de constater les avancées et les incroyables possibilités offertes par cette technologie.


L’apprentissage profond ouvre de nouvelles perspectives passionnantes et promet d’avoir un impact révolutionnaire dans la gestion des odeurs, la qualité de l’air et la lutte contre les changements climatiques. En combinant les capacités de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, cette approche offre de nouvelles perspectives pour résoudre ces défis cruciaux de manière efficace et novatrice.


Dans le domaine de la gestion des odeurs, l’apprentissage profond pourrait permettre une détection plus précise et rapide des sources d’odeurs indésirables. Les modèles d’apprentissage profond peuvent être entraînés à reconnaître et à classer différents types d’odeurs, facilitant ainsi l’identification des problèmes et la mise en place de mesures correctives ciblées. Cela pourrait aider les industries, les municipalités et les communautés à réduire les nuisances olfactives et à améliorer la qualité de vie des habitants.


Au niveau de la qualité de l’air, l’apprentissage profond peut contribuer à la surveillance et à la prévision des niveaux de pollution atmosphérique. En analysant de grandes quantités de données provenant de capteurs et de stations de surveillance, les modèles d’apprentissage profond peuvent identifier les tendances, prévoir les variations de la qualité de l’air et alerter sur les zones à risque élevé. Cela permettrait une meilleure planification des politiques environnementales et des mesures d’atténuation pour réduire les impacts néfastes sur la santé humaine et l’environnement.


Les modèles d’apprentissage profond pourraient également analyser les données de consommation d’énergie, d’émissions de gaz à effet de serre et de sources renouvelables pour identifier les schémas, les inefficacités et les opportunités d’amélioration. Cela permettrait de prendre des décisions plus éclairées en matière de politique énergétique, de développement durable et de transition vers des énergies propres.


Grâce à ses capacités d’analyse avancées et à sa capacité à extraire des informations précieuses à partir de grandes quantités de données, cette technologie ouvre la voie à des approches plus efficaces, plus durables et plus économes en ressources pour préserver notre environnement et améliorer notre qualité de vie.

Restez à l’affût des dernières avancées, car cette révolution continuera de façonner notre avenir.

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