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Facebook adopte le Deep Learning pour mieux comprendre ses utilisateurs

Publié le 01 octobre 2013 par Pnordey @latelier

Avec plus d’un milliard d’utilisateurs dans le monde, le réseau social Facebook génère sans doute l’une des quantité les plus importantes de données par jour. Néanmoins, pouvoir cerner la personnalité de chaque utilisateur n’a jamais été une tâche facile. C’est la raison pour laquelle l’entreprise a décidé d’entreprendre une nouvelle approche dans l’analyse des comportements des internautes en faisant l’appel au Deep Learning ou “apprentissage en profondeur”. Cette technique simule, en effet, le fonctionnement neuronal du cerveau humain pour traiter des données. Si l’entreprise parvient à la mettre en place, Facebook pourrait être en mesure de prédire les activités en ligne de leurs utilisateurs, leur proposer des contenus et des publicités les plus pertinents.

Que promet le Deep Learning ?

En effet, à l’instar des réseaux de neurones cérébraux, un logiciel du Deep Learning se souvient des associations entre différents concepts, du processus d’extraction et d’analyse des données. Il organise des idées en couches d’importance : les petits concepts servent à définir des grands concepts, qui eux définissent des concepts encore plus sophistiqués, et ainsi de suite. Ainsi, le système du Deep Learning ne nécessite pas autant d’intervention manuelle comme les autres formes d’apprentissage des machines pour traiter des données brutes. Cette technologie devrait permettre à Facebook de comprendre l’humeur dans un statut, de prédire des comportements en ligne, de proposer des contenus pertinents et finalement de mieux cibler l’audience des publicités. De même, le Deep Learning pourrait aider les internautes à choisir la meilleure photo à mettre en avant pour collecter plus de likes, etc...

Les géants tâtonnent le terrain

Nommé par le MIT comme une des avancées technologiques les plus importantes de l’année 2013, le Deep Learning a été déjà essayé et appliqué par plusieurs géants high-tech. L’an dernier, Google s’en est servi pour identifier la présence des chats dans des vidéos YouTube. Le moteur de recherche s’est également s’associé avec Stanford pour créer un cerveau numérique, qui tel un enfant, est capable d’apprendre à identifier un visage humain. De son côté, Microsoft l’a utilisé pour faire effectuer la traduction en temps réel via la reconnaissance vocale.


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