Les outils de deep learning, ou apprentissage profond, ne cessent de se développer et de s’enrichir, notamment avec l’avènement de machines dotées de capacités de calcul et de mémoire très poussées. En 2018, ces systèmes basés sur des réseaux de neurones, conçus pour réaliser un apprentissage hiérarchique via des échantillons produits, vont continuer à se développer. Mais, comment une entreprise non spécialisée peut en exploiter le potentiel à 100% ? Et quels prérequis pour le lancement d’un projet deep learning ?
Les applications rendues possibles grâce à l’apprentissage profond sont énormes : reconnaissance des formes et des visages, détection des fraudes, géolocalisation des besoins, prévision des ventes, fusion des données… Les machines, considérées auparavant comme étant incapables de fonctionner sans intervention humaine sont sur le point de franchir une nouvelle étape : autonomes et apprenantes, elles sont appelées à prendre des décisions dans des contextes clairement définis. La collecte et l’analyse des données sont devenues une ligne de différenciation concurrentielle. De nombreuses entreprises de différents secteurs d’activités (banque et assurance, industrie, pharmaceutique, télécommunications, etc.) ont emboité le pas aux géants du web et aux acteurs majeurs de la distribution en mettant en place des projets de deep learning, ainsi que des outils open source permettant une meilleure exploitation des modèles d’apprentissage et des jeux de données utilisés. Mais, si leurs efforts sont largement récompensés par le champ étendu des usages, elles se retrouvent également confrontées à de nombreux défis qui, le plus souvent, empêchent d’exploiter pleinement le potentiel immense des données et de donner corps aux projets de deep learning les plus innovants.
Le deep learning offre des perspectives sans égales, autant pour les acteurs économiques que pour les autorités publiques. Toutefois, pour en exploiter pleinement le potentiel, les entreprises doivent faire face à de nombreux défis liés au Big Data (rétention des données, collecte et traitement des données non structurées, accessibilité et centralisation des données…). Les quantités massives de données générées chaque seconde devraient être considérées comme un actif stratégique à valoriser et gouverner au même titre que les autres actifs de l’entreprise. Cela passe par la mise en place d’un projet de data gouvernance permettant d’assurer une vision transversale, de fluidifier le partage interne des données et d’assurer la conformité des actions de l’ensemble des acteurs via des instances et des processus de gestion de données clairement définis au sein de l’entreprise.
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