« La diminution des taux d'erreurs était telle qu'une véritable révolution d'une rapidité inouïe s'est déroulée . Du jour au lendemain , la majorité des équipes de recherche en parole et en vision ont abandonné leurs méthodes préférées et sont passées aux réseaux convolutifs et autres réseaux neuronaux » , explique Yann Lecun au Collège de France , en 2016 . Aujourd'hui , les systèmes d'apprentissage supervisés sont devenus ultra-complexes . Ils sont capables de gérer des milliers de catégories et des centaines de millions de caractéristiques . Certains réseaux neuronaux dépassent désormais les 150 couches . Parmi les développements les plus prestigieux de l'apprentissage supervisé figurent notamment les pilotes automatiques de Tesla ou de MobileEye . Mais les autres formes d'apprentissage n'ont pas dit leur dernier mot . L'apprentissage par renforcement , en particulier , connaît aussi ses moments de gloire . Cette technique ne s'appuie pas sur l'évaluation de données étiquetées , mais fonctionne selon un procédé de récompense par l'expérience . Celle-ci est évaluée et réinjectée dans l'algorithme d'apprentissage pour améliorer les règles de décision et trouver une meilleure issue au problème . Cette technique est très utilisée dans les jeux . En 2017 , la société DeepMind , une filiale de Google , a réussi à créer le programme AlphaGo Zero qui , en connaissant seulement les règles du jeu de Go , est devenu invincible dans cette discipline en l'espace de 40 jours . Il a appris le jeu en jouant contre lui-même , sans ajout de données extérieures . La même année , Maluuba , une filiale de Microsoft , a présenté un système d'apprentissage par renforcement qui a été capable non seulement de pulvériser le record humain à Ms . Pac-Man ( 266 . 330 points ) , mais aussi d'atteindre le score maximal possible ( 999 . 990 points ) . Le problème , c'est que l'apprentissage par renforcement prend beaucoup de temps . Comme il n'y a pas de données étiquetées , l'évaluation de l'erreur est plus difficile à faire .