L'apprentissage automatique apprend des patterns des données. L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux pour des représentations complexes. Le NLP applique ces techniques à la compréhension et génération de langage.
L'apprentissage automatique (ML) est la discipline large de construire des systèmes qui s'améliorent via l'expérience. Cela inclut l'apprentissage supervisé (prédire des résultats à partir de données étiquetées), non supervisé (trouver de la structure dans des données non étiquetées) et par renforcement (apprendre via essai et erreur).
L'apprentissage profond (DL) est un sous-ensemble du ML utilisant des réseaux neuronaux avec multiples couches pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques. Le deep learning excelle dans les tâches impliquant images, audio et séquences où les caractéristiques manuelles sont impraticables. Il nécessite plus de données et de calcul mais peut capturer des patterns complexes non linéaires avec lesquels le ML traditionnel peine.
Le traitement du langage naturel (NLP) applique les techniques ML et DL spécifiquement au langage humain. Le NLP classique utilisait des systèmes basés sur des règles et modèles statistiques. Le NLP moderne exploite les transformers et grands modèles de langage (LLM) qui apprennent des représentations contextuelles de mots et phrases, permettant des tâches comme traduction, résumé et questions-réponses.
En pratique, le choix dépend de votre problème : les données métier tabulaires fonctionnent souvent bien avec du ML traditionnel (ex. gradient boosting), les tâches de vision favorisent les réseaux neuronaux convolutifs, et les tâches de langage utilisent de plus en plus les architectures transformer. Comprendre ces distinctions aide les équipes à sélectionner le bon outil et éviter la sur-ingénierie.
Un piège courant est de passer au deep learning quand des méthodes ML plus simples suffiraient. Le deep learning nécessite données significatives, ressources computationnelles et expertise. Pour de nombreux problèmes métier, les méthodes d'ensemble comme XGBoost ou forêts aléatoires délivrent une précision comparable avec moins de surcharge et meilleure interprétabilité.
Le NLP a progressé rapidement, mais les systèmes en production font encore face à des défis avec le langage spécifique au domaine, langues à faibles ressources et entrées adverses. Le fine-tuning de modèles pré-entraînés est souvent plus pratique que l'entraînement from scratch.
“Le deep learning échange l'interprétabilité contre la performance sur données complexes.”
Expert Trainer
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