Intelligence artificielle (IA) : présentation et applications - SAS Institute
L'intelligence artificielle dans le monde d'aujourd'hui · Découvrez l'IA dans tous les secteurs d'activité · L'IA et l'Internet des objets · Intégrez l'IA dans ...
deep learning
L'intelligence artificielle (IA) permet à des machines d'apprendre par l'expérience, de s'adapter à de nouvelles données et de réaliser des tâches humaines. La plupart des exemples d'IA qui font les gros titres de nos jours (des ordinateurs jouant aux échecs aux voitures autonomes) reposent fortement sur le <anchor>deep learning</anchor> et le traitement du langage naturel. Grâce à ces technologies, il est possible de former des ordinateurs à effectuer certaines tâches en traitant de vastes quantités de données et en en dégageant des tendances.
Deep learning : présentation et atouts | SAS
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    - [Documentation](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/documentation/documention.html)
    - [Par produit](https://support.sas.com/en/software/all-products-support.lang.html)
    - [Installation et configuration](https://support.sas.com/en/documentation/install-center.html)
    - [Administration SAS Viya](https://support.sas.com/en/documentation/install-center/viya/administration.html)
    - [Programmation SAS Viya](https://go.documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/default/pgmsaswlcm/home.htm)
    - [Configuration requise](https://support.sas.com/en/documentation/system-requirements.html)
    - [Toute la documentation](https://support.sas.com/en/documentation.html)
  - [Support & Services](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/support-services.html)
    - [Support & Services](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/support-services/support-services.html)
    - [Téléchargements](https://support.sas.com/downloads/index.htm)
    - [Knowledge Base](https://support.sas.com/en/knowledge-base.html)
    - [Kit de démarrage](https://www.sas.com/fr_fr/sas-starter-kit.html)
    - [Support par produit](https://support.sas.com/en/software/all-products-support.html)
    - [Services](https://www.sas.com/fr_fr/services.html)
    - [Tous les Supports & Services](https://support.sas.com/en/support-home.html)
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    - [Blogs](https://blogs.sas.com/content/)
    - [Groupes utilisateurs](https://www.sas.com/en_us/connect/user-groups.html)
    - [Webinaires](https://www.sas.com/fr_fr/learn/ask-the-expert-webinars.html)
    - [Tutoriels vidéo](https://video.sas.com/category/videos/how-to-tutorials)
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    - [Bureaux](https://www.sas.com/fr_fr/contact.html#office-locations)
  - [Carrières](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/careers.html)
    - [Carrières](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/careers/careers.html)
    - [Présentation](https://www.sas.com/fr_fr/careers.html)
    - [Culture](https://www.sas.com/fr_fr/careers/culture.html)
    - [Stages en entreprise](https://www.sas.com/fr_fr/careers/students-and-graduates/internships-and-fellowships.html)
    - [Rechercher un emploi](https://globalcareers-sas.icims.com/jobs/intro)
  - [Actualités & Évènements](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/news-events.html)
    - [Actualités & Évènements](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/news-events/news-events.html)
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- [En savoir plus sur SAS Viya](https://www.sas.com/fr_fr/software/viya.html)
- [Tester et acheter](https://www.sas.com/fr_fr/software/viya/try-or-buy)
- [Migrer vers SAS Viya](https://www.sas.com/fr_fr/software/viya/moving-to-viya.html)

- [Solutions](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/software/solutions/solutions.html)
- [Fraude](https://www.sas.com/fr_fr/solutions/fraud-security-intelligence.html)
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- [Marketing](https://www.sas.com/fr_fr/solutions/customer-intelligence.html)
- [Gestion des risques](https://www.sas.com/fr_fr/solutions/risk-management.html)
- [Tous les produits & Solutions](https://www.sas.com/fr_fr/software/all-products.html)

- [Secteurs d'activité](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/software/industries/industries.html)
- [Banque](https://www.sas.com/fr_fr/industry/banking.html)
- [Secteur public](https://www.sas.com/fr_fr/industry/government.html)
- [Assurance](https://www.sas.com/fr_fr/industry/insurance.html)
- [Sciences de la vie](https://www.sas.com/fr_fr/industry/life-sciences.html)
- [Retail & CPG](https://www.sas.com/fr_fr/industry/retail.html)
- [Tous les secteurs](https://www.sas.com/fr_fr/industry.html)

- [Explorer](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/software/explore/explore.html)
- [Tester / Acheter](https://www.sas.com/fr_fr/software/how-to-buy.html)
- [Pourquoi SAS ?](https://www.sas.com/fr_fr/company-information/why-sas.html)
- [Témoignages clients](https://www.sas.com/fr_fr/customers.html)
- [Partenaires](https://www.sas.com/fr_fr/partners.html)
- [Conseil](https://www.sas.com/fr_fr/services/consulting.html)

Pourquoi apprendre SAS ?

La demande de compétences SAS est croissante. Faites progresser votre carrière et formez votre équipe à des compétences recherchées

[Pourquoi apprendre SAS ?](https://www.sas.com/fr_fr/training/why-learn-sas.html)

- [Formations](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/learn/training/training.html)
- [Présentation](https://www.sas.com/fr_fr/training/overview.html)
- [Former mon équipe](https://www.sas.com/fr_fr/training/for-businesses.html)
- [Catalogue des cours](https://learn.sas.com/)
- [Formations gratuites](https://www.sas.com/fr_fr/training/offers/free-training.html)
- [Livres](https://support.sas.com/en/books.html)
- [Ma formation](https://learn.sas.com/my)

- [Academics](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/learn/academics/academics.html)
- [Programme académique](https://www.sas.com/fr_fr/learn/academic-programs.html)
- [Logiciels gratuits](https://www.sas.com/fr_fr/learn/academic-programs/software.html)
- [Enseignants](https://www.sas.com/fr_fr/learn/academic-programs/educators.html)
- [Etudiants](https://www.sas.com/fr_fr/learn/academic-programs/students.html)

- [Certification](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/learn/certification/certification.html)
- [Choisir une certification](https://www.sas.com/fr_fr/certification.html)
- [Pourquoi être certifié ?](https://www.sas.com/fr_fr/certification/why-get-certified.html)
- [Préparation à la certification](https://www.sas.com/fr_fr/certification/training-exam-preparation.html)
- [Discounts](https://www.sas.com/fr_fr/certification/discounts.html)
- [Ma certification](https://www.sas.com/fr_fr/certification/certification-manager.html)

- [Explorer](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/learn/explore/explore.html)
- [Communities](https://communities.sas.com/)
- [Évènements](https://www.sas.com/fr_fr/events.html)
- [Ask the Expert](https://www.sas.com/fr_fr/learn/ask-the-expert-webinars.html)
- [Webinaires](https://www.sas.com/fr_fr/webinars.html)
- [Tutoriels vidéo](https://video.sas.com/category/videos/how-to-tutorials)
- [Chaîne YouTube](https://www.youtube.com/c/sasusers)

- [Toutes les communautés](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/communities/communities.html)
- [SAS Viya](https://communities.sas.com/t5/SAS-Viya/bd-p/about-viya)
- [Programmation SAS](https://communities.sas.com/t5/SAS-Programming/bd-p/programming)
- [Procédures statistiques](https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/bd-p/statistical_procedures)
- [Nouveaux utilisateurs SAS](https://communities.sas.com/t5/New-SAS-User/bd-p/new-users)
- [Administrateurs](https://communities.sas.com/t5/Administration-and-Deployment/bd-p/sas_admin)
- [Toutes les communautés](https://communities.sas.com/)

- [Documentation](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/documentation/documention.html)
- [Par produit](https://support.sas.com/en/software/all-products-support.lang.html)
- [Installation et configuration](https://support.sas.com/en/documentation/install-center.html)
- [Administration SAS Viya](https://support.sas.com/en/documentation/install-center/viya/administration.html)
- [Programmation SAS Viya](https://go.documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/default/pgmsaswlcm/home.htm)
- [Configuration requise](https://support.sas.com/en/documentation/system-requirements.html)
- [Toute la documentation](https://support.sas.com/en/documentation.html)

- [Support & Services](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/support-services/support-services.html)
- [Téléchargements](https://support.sas.com/downloads/index.htm)
- [Knowledge Base](https://support.sas.com/en/knowledge-base.html)
- [Kit de démarrage](https://www.sas.com/fr_fr/sas-starter-kit.html)
- [Support par produit](https://support.sas.com/en/software/all-products-support.html)
- [Services](https://www.sas.com/fr_fr/services.html)
- [Tous les Supports & Services](https://support.sas.com/en/support-home.html)

- [Explorer](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/support/explore/explore.html)
- [Blogs](https://blogs.sas.com/content/)
- [Groupes utilisateurs](https://www.sas.com/en_us/connect/user-groups.html)
- [Webinaires](https://www.sas.com/fr_fr/learn/ask-the-expert-webinars.html)
- [Tutoriels vidéo](https://video.sas.com/category/videos/how-to-tutorials)
- [Chaîne YouTube](https://www.youtube.com/c/sasusers)
- [My SAS](https://my.sas.com/en/home.lang.html)

- [Présentation](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/partners/overview/overview.html)
- [Programme de partenariat](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/partners/overview/partner-program.html)
- [Trouver un partenaire](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/partners/overview/find-a-partner.html)
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Pourquoi SAS ?

Découvrez pourquoi SAS est la plateforme analytique la plus fiable au monde et pourquoi les analystes, les clients et les experts du secteur aiment SAS.

[En savoir plus sur SAS](https://www.sas.com/fr_fr/company-information/why-sas.html)

- [Entreprise](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/company/company.html)
- [Présentation](https://www.sas.com/fr_fr/company-information.html)
- [Rapport annuel](https://www.sas.com/fr_fr/company-information/annual-report.html)
- [Leadership](https://www.sas.com/fr_fr/company-information/leadership.html)
- [Vision et mission](https://www.sas.com/fr_fr/company-information/vision-mission.html)
- [Bureaux](https://www.sas.com/fr_fr/contact.html#office-locations)

- [Carrières](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/careers/careers.html)
- [Présentation](https://www.sas.com/fr_fr/careers.html)
- [Culture](https://www.sas.com/fr_fr/careers/culture.html)
- [Stages en entreprise](https://www.sas.com/fr_fr/careers/students-and-graduates/internships-and-fellowships.html)
- [Rechercher un emploi](https://globalcareers-sas.icims.com/jobs/intro)

- [Actualités & Évènements](https://www.sas.com/fr_fr/navigation/header/global-header/navigation/about-us/news-events/news-events.html)
- [Actualités](https://www.sas.com/fr_fr/news.html)
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- [Blogs](https://blogs.sas.com/content/)
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# Deep learning

## Présentation et atouts

[Facebook](http://www.facebook.com/sharer.php?u=PAGEURL) [Twitter](https://twitter.com/intent/tweet?text=PAGETITLE&url=PAGEURL) [LinkedIn](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=PAGEURL)

Le deep learning est un sous-ensemble du [machine learning](https://www.sas.com/fr_fr/insights/analytics/machine-learning.html) qui entraîne un ordinateur à effectuer des tâches comme un humain, telles que la reconnaissance vocale, l'identification d'images et la réalisation de prédictions. Il améliore la capacité à classer, à reconnaître, à détecter et à décrire en utilisant des données. A ce jour, l'intérêt pour le deep learning est dû, en partie, à l'effervescence qui entoure l' [intelligence artificielle](https://www.sas.com/fr_fr/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html) (IA).

Pensez aux systèmes quotidiens tels que Siri, Cortana ou ChatGPT. Ceux-ci sont alimentés, en partie, par l'apprentissage en profondeur.

- [Historique](#history)
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## Comment fonctionne le deep learning

Le deep learning modifie la façon dont vous pensez à la représentation des problèmes que vous résolvez. Avec le deep learning et ses algorithmes profonds, les données entraînent l'ordinateur à apprendre par lui-même en reconnaissant des modèles à l'aide de couches de traitement. Si vous n'avez jamais entendu parler du deep learning, vous vous demandez peut-être comment tout cela fonctionne.

Disons que vous créez un outil qui différencie le persil de la coriandre. Deux herbes totalement différentes. Avec le machine learning, vous devez indiquer à l'outil quelles caractéristiques peuvent être différenciant. Dans notre cas, on pourrait penser au type de feuilles. Mais avec le deep learning, les caractéristiques sont déjà identifiées par des [réseaux neuronaux](https://www.sas.com/fr_fr/insights/analytics/neural-networks.html). Tout cela est réalisé par un processus d'apprentissage automatisé et non supervisé.

La promesse du deep learning est de conduire à des systèmes prédictifs qui se généralisent bien, s'adaptent bien, et s'améliorent constamment au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent.

## Le Deep Learning pour la Préservation des Animaux

Comment un ordinateur peut-il "voir" une image ? Jared Peterson, Manager Senior de la R&D SAS Advanced Analytics, montre comment les réseaux neuronaux du deep learning constituent la science qui sous-tend la [vision par ordinateur](https://www.sas.com/fr_fr/insights/analytics/computer-vision.html).

Dans cet exemple de deep learning, le programme informatique apprend à reconnaître les traces d'animaux pour aider à leur préservation.

## Évolution du deep learning

Au fil des années, les interfaces homme-machine ont beaucoup évolué. La souris et le clavier sont remplacés par le geste, le glissement, le toucher et la parole, ce qui suscite un regain d'intérêt pour l'IA et le deep learning.

Plusieurs développements font aujourd'hui progresser le deep learning :

- Les améliorations analytiques ont dopé les performances des méthodes de deep learning.
- De nouvelles approches de machine learning ont amélioré la précision des modèles de deep learning.
- De nouvelles classes de réseaux neuronaux ont été développées et conviennent parfaitement à des applications telles que la traduction de textes et la classification d'images.
- Beaucoup plus de données sont disponibles pour construire des réseaux neuronaux comportant de nombreuses couches profondes, notamment les flux de données de l' [Internet des objets](https://www.sas.com/fr_fr/insights/big-data/internet-of-things.html), les données textuelles des réseaux sociaux, les notes des médecins et les transcriptions d'enquête.
- Les progrès informatiques du [cloud computing](https://www.sas.com/fr_fr/insights/data-management/cloud-computing.html) distribué et des unités de traitement graphique (GPU) ont mis à notre disposition une puissance informatique incroyable. Ce niveau de puissance informatique est nécessaire pour entraîner des algorithmes profonds grâce au deep learning.

## Possibilités et applications du deep learning

Il faut une grande puissance informatique pour résoudre les problèmes de deep learning. Cela est dû à la nature itérative des algorithmes d'apprentissage profond, à leur complexité lorsque le nombre de couches augmente et aux grands volumes de données nécessaires pour entraîner les réseaux.

La capacité des méthodes de deep learning à s'améliorer et à s'adapter en permanence aux modifications du modèle d'information sous-jacent offre la possibilité d'introduire un comportement plus dynamique dans l' [analyse](https://www.sas.com/fr_fr/insights/analytics/what-is-analytics.html) des données.

L'une de ces possibilités est la personnalisation plus poussée de l'analyse client. Par exemple, votre service de streaming préféré crée une liste personnalisée de contenus que vous pourriez aimer en fonction de votre historique.

Si les techniques de deep learning se concentrent actuellement sur les applications de l'informatique cognitive, elles présentent également un grand potentiel dans les applications plus traditionnelles d'analytique des données. Par exemple, l'analyse des séries chronologiques.

Une autre façon d'appliquer le deep learning consiste simplement à rationaliser les opérations analytiques existantes et les rendre plus efficaces. Récemment, SAS a expérimenté les réseaux neuronaux profonds dans des problèmes de transcription de la parole en texte. Comparé aux techniques standard, le taux d'erreurs de mots a diminué de plus de 10 % lorsque des réseaux neuronaux profonds ont été appliqués. Les réseaux neuronaux ont également éliminé une dizaine d'étapes de prétraitement des données, de feature engineering et de modélisation. L'amélioration impressionnante des performances et les gains de temps indiquent un changement de paradigme.

## Le deep learning dans le monde d'aujourd'hui

L'impact du deep learning est considérable – et il ne fait que commencer.

### Deep learning et GANs : Comment ils s'articulent

Un réseau accusatoire génératif (GAN) est un type d'algorithme d'apprentissage automatique. Les GAN aident les data scientists à créer des données synthétiques pour les modèles d'apprentissage profond gourmands en données. C'est important car l'utilisation de données synthétiques permet de créer des modèles d'apprentissage profond qui n'étaient pas possibles auparavant.

[Pour en savoir plus, consultez l'article de blog](https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2021/10/13/the-mystery-behind-gans/)

### Découvrez comment SAS utilise le deep learning

Ce guide pas à pas compare plusieurs modèles de réseaux neuronaux et explique comment les utiliser. Vous obtiendrez une introduction aux techniques et applications de deep learning et apprendrez comment SAS prend en charge la création de modèles de réseaux neuronaux profonds.

[Télécharger le livre blanc](https://www.sas.com/en/whitepapers/deep-learning-with-sas-109610.html)

### Comment utiliser le deep learning pour intégrer des images

Les modèles d'intégration réduisent la dimensionnalité des données d'entrée, telles que les images. Avec un modèle d'intégration, les images d'entrée sont converties en vecteurs de faible dimension, ce qui facilite leur utilisation par d'autres tâches de vision par ordinateur. L'essentiel est d'entraîner le modèle de manière à ce que des images similaires soient converties en vecteurs similaires.

[Regarder la vidéo](https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2020/08/07/dlpy-image-embedding/#m-deep-learning-intro)

## Qui utilise le deep learning ?

Pour un observateur extérieur, le deep learning peut sembler être dans une phase de recherche et de développement, tandis que les chercheurs en informatique et les data scientists continuent à tester ses capacités. Cependant, le deep learning a de nombreuses applications pratiques que les entreprises utilisent déjà aujourd'hui, et beaucoup d'autres qui seront utilisées au fur et à mesure que la recherche se poursuit. Voici quelques utilisations courantes aujourd'hui :

### Retail & Biens de consommation

Dans le secteur du commerce de détail, il est important de garder une longueur d'avance sur les attentes des clients. Le deep learning rend cela possible. En utilisant les données clients, ainsi que la reconnaissance vocale et le traitement automatique du langage naturel, les entreprises du commerce de détail peuvent prédire les préférences et les besoins des clients et réduire les stocks inutiles. Ces techniques peuvent également aider à trouver le produit de meilleure qualité au prix le plus bas. Au final, cela aide les les entreprises du commerce de détail à répondre aux besoins de leurs clients et permet à tous (détaillants et clients) d'économiser du temps et de l'argent.

[Autres solutions destinées au secteur de la distribution](https://www.sas.com/fr_fr/industry/retail.html)

### Banque

Le deep learning permet aux banques d'identifier des modèles dans les données non structurées et d'améliorer la prise de décision à l'échelle de l'entreprise. Dans la gestion des risques, le deep learning aide les banques à interroger des sources multiples et à fixer des limites de prêt appropriées avec une plus grande confiance. Le tout sans compromettre l'équité. Le deep learning joue également un rôle essentiel dans la détection et la prévention de la fraude et de la criminalité financière. Il s'agit par exemple de surveiller des vidéos en temps réel, d'identifier les activités suspectes dans les agences ou les guichets automatiques, et d'empêcher le piratage d'un compte si le profil biométrique vocal ne correspond pas au véritable client. Et lorsqu'il s'agit d'offrir une meilleure expérience utilisateur, la capacité du deep learning à contribuer à l'analyse des sentiments permet d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes signalés sur les réseaux sociaux.

[Autres solutions pour le secteur bancaire](https://www.sas.com/fr_fr/industry/banking.html)

### Manufacturing

L'industrie manufacturière utilise l'apprentissage profond et d'autres techniques d'IA pour améliorer la qualité globale de l'industrie. L'une des dépenses les plus importantes dans ce secteur est la maintenance des équipements, et l'apprentissage profond permet de réduire ou d'éviter les temps d'arrêt de ressources et d'équipements cruciaux. L'utilisation de l'apprentissage profond et des capacités, comme la vision par ordinateur, permet d'identifier les problèmes de qualité à l'aide de la détection d'objets, de la surveillance des processus et de la détection d'anomalies. L'industrie manufacturière peut économiser de l'argent grâce aux temps d'arrêt non planifiés, à des produits mieux conçus, à une meilleure efficacité, à la qualité des produits et à la sécurité générale des employés.

[Autres solutions pour le manufacturing](https://www.sas.com/fr_fr/industry/manufacturing.html)

### Santé

L'apprentissage profond soutient le secteur des soins de santé en garantissant de meilleurs soins aux patients et une meilleure efficacité opérationnelle. Grâce à l'apprentissage profond, les professionnels de la santé peuvent analyser les données plus rapidement et plus précisément. Les dossiers médicaux électroniques peuvent être créés plus rapidement et avec moins d'erreurs grâce à la synthèse vocale et aux outils de traitement du langage naturel. Les réseaux neuronaux, associés à la reconnaissance d'images, analysent les images médicales au lieu de simplement les lire, aidant ainsi les professionnels de la santé à identifier les tumeurs et leur progression.

[Autres solutions pour le secteur de la santé](https://www.sas.com/fr_fr/industry/health-care.html)

### Transport et logistique

Le deep learning peut aider le secteur du transport et de la logistique à accroître sa productivité et à planifier efficacement ses opérations. Grâce à un logiciel prédictif, l'industrie peut anticiper les défaillances potentielles et faire les réparations programmées des camions dans les temps afin de réduire les coûts d'exploitation. En plus de la maintenance prédictive, le deep learning et l'IA peuvent suivre les véhicules en temps réel, ce qui permet aux entreprises de transport de localiser et de surveiller la vitesse de leur flotte en temps réel. Tout cela est rendu possible grâce à la précision et à la rapidité du deep learning.

[Autres solutions pour le transport et la logistique](https://www.sas.com/fr_fr/industry/travel-transportation.html)

### Secteur Public

Les organismes publics peuvent utiliser le deep learning pour mieux détecter les fraudes à l'aide de l'analyse de l'écriture manuscrite et pour améliorer la gestion des terres et des eaux à l'aide de la reconnaissance d'images. Le deep learning permet également de mieux comprendre les préférences des citoyens grâce à la traduction des sentiments en langage naturel. Un autre exemple est la réduction des dépenses d'infrastructure grâce à la maintenance prédictive. Dans l'ensemble, le deep learning permet aux services publics de résoudre des problèmes qui étaient trop difficiles à traiter auparavant.

[Autres solutions pour l'administration publique](https://www.sas.com/fr_fr/industry/government.html)

### Transport & Énergie

Le deep learning permet de tirer davantage de valeur des nombreux types de données dans les opérations des centres d'appels. Le deep learning peut également aider les fournisseurs de services en recommandant des actions correctives spécifiques pour la maintenance des lignes et des équipements, la gestion des espaces verts et une multitude de fonctions de prévision (prévisions de ventes, prévisions de charge nette ou prévisions de charge, etc.) En effet, le deep learning sera un élément fondamental de la position d'un fournisseur de services à l'avenir.

[Autres solutions pour fournisseurs de services](https://www.sas.com/fr_fr/industry/utilities.html)

## En savoir plus sur les secteurs qui utilisent cette technologie

Sélectionnez un secteur d'activité

- [Banque](https://www.sas.com/fr_fr/industry/banking.html)
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- [Santé](https://www.sas.com/fr_fr/industry/health-care.html)
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- [Secteur public](https://www.sas.com/fr_fr/industry/government.html)
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- [Voyage &amp; Transport](https://www.sas.com/fr_fr/industry/travel-transportation.html)
- [Transport &amp; Énergie](https://www.sas.com/fr_fr/industry/utilities.html)

## Comment fonctionne le deep learning

Le deep learning modifie la façon dont vous pensez à la représentation des problèmes que vous résolvez. Il ne s'agit plus de dire à l'ordinateur comment résoudre un problème, mais de l'entraîner à résoudre lui-même le problème.

### Représentation des caractéristiques

Le deep learning est un changement de paradigme dans la modélisation qui passe de l'ingénierie du feature engineering au feature representation.

### Couches de deep learning

Au lieu d'utiliser des variables connues pour prédire des inconnues, le deep learning se sert des couches de données pour reconnaître les caractéristiques latentes des données.

### Résultats du deep learning

La promesse du deep learning est de conduire à des systèmes prédictifs qui se généralisent bien, s'adaptent bien, et s'améliorent constamment au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. Vous ne rentrez plus dans un modèle. Vous entraînez la tâche.

Une approche analytique traditionnelle consiste à utiliser les données disponibles pour concevoir des caractéristiques permettant de dériver de nouvelles variables, puis à sélectionner un modèle analytique et enfin à estimer les paramètres (ou les inconnues) de ce modèle. Ces techniques peuvent produire des systèmes prédictifs qui ne se généralisent pas bien, car l'exhaustivité et l'exactitude dépendent de la qualité du modèle et de ses caractéristiques. Par exemple, si vous développez un modèle de fraude avec le feature engineering, vous commencez par un ensemble de variables, et vous obtenez très probablement un modèle à partir de ces variables en utilisant des transformations de données. Vous pouvez vous retrouver avec 30 000 variables dont dépend votre modèle, puis vous devez façonner le modèle, déterminer quelles variables sont significatives, lesquelles ne le sont pas, et ainsi de suite. Si vous ajoutez des données supplémentaires, vous devez tout recommencer.

La nouvelle approche du deep learning consiste à remplacer la formulation et la spécification du modèle par des caractérisations hiérarchiques (ou couches) qui apprennent à reconnaître les caractéristiques latentes des données à partir des régularités des couches.

## Étapes suivantes

Élargissez vos connaissances en vous lançant dans le deep learning.

[Solutions de machine learning et deep learning SAS](https://www.sas.com/fr_fr/software/visual-data-mining-machine-learning.html)

## L'Analytique Avancée de SAS

Le deep learning n'est qu'une technique parmi d'autres dans la boîte à outils du data scientist. Découvrez d'autres techniques d'analytique avancée, notamment la prévision, l'analyse textuelle et l'optimisation.

[En savoir plus sur les solutions analytiques de SAS](https://www.sas.com/fr_fr/solutions/analytics.html)

* * *

## Lecture recommandée

- [ARTICLE\
4 strategies that will change your approach to fraud detectionAs fraudulent activity grows and fighting fraud becomes more costly, financial institutions are turning to anti-fraud technology to build better arsenals for fraud detection. Discover four ways to improve your organization's risk posture.](https://www.sas.com/fr_fr/insights/articles/risk-fraud/strategies-fraud-detection.html)
- [ARTICLE\
Student lands dream job with help from SASA strong partnership between the University of Alabama and SAS put Cameron Jagoe on a path that led to his dream job with US Bank.](https://www.sas.com/fr_fr/insights/articles/analytics/university-of-alabama-student-lands-dream-job-with-help-from-sas.html)
- [ARTICLE\
Introduction to machine learning: Five things the quants wish we knewMachine learning is gaining momentum thanks to bigger, more complex data sets. How does it work? Kimberly Nevala from SAS Best Practices explains what it is by focusing on what it isn't.](https://www.sas.com/fr_fr/insights/articles/analytics/introduction-to-machine-learning-five-things-the-quants-wish-we-knew.html)

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4. Deep learning : présentation et atouts

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4. Deep learning : présentation et atouts

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