Sous‑domaine de l'apprentissage automatique basé sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches. L'apprentissage profond est à l'origine des progrès récents en vision, traitement du langage et IA générative.
L'apprentissage profond (deep learning) est une technique d'intelligence artificielle qui exploite des réseaux de neurones à plusieurs couches (profonds). Chaque couche apprend des représentations de plus en plus abstraites : par exemple, en vision par ordinateur, les premières couches détectent des contours, puis des motifs, puis des objets complets. Le deep learning nécessite souvent de grandes quantités de données et des ressources de calcul importantes (GPU, TPU). Ses applications sont nombreuses : reconnaissance d'images, traduction automatique, assistants vocaux, détection de fraude. Il a permis l'émergence des modèles génératifs comme GPT et DALL‑E. Ses limites incluent une forte consommation énergétique, un besoin massif en données annotées et un manque d'explicabilité. Il reste néanmoins la technologie dominante de l'IA moderne.
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