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L'apprentissage profond[1],[2] ou apprentissage en profondeur[1] (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires[source secondaire souhaitée]. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Durant les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft)[3].
- « apprentissage profond », Grand Dictionnaire terminologique, Office québécois de la langue française (consulté le ).
- [PDF] Commission d'enrichissement de la langue française, « Vocabulaire de l’intelligence artificielle (liste de termes, expressions et définitions adoptés) », Journal officiel de la République française no 0285 du [lire en ligne].
- "Deep learning" : les dessous d'une technologie de rupture, analyse prospective, Futurible.