Machine Learning vs Deep Learning : Quelles différences ?

Aujourd’hui, l’analyse de données représente un facteur clé dans la prise de décision des entreprises. Ces données nécessitent d’être pré-traitées et analysées en utilisant l’Intelligence artificielle grâce à des méthodes de Machine Learning comme le Deep Learning. L’IA est ainsi devenue une réalité aux multiples applications quotidiennes dont le nombre ne fera qu’augmenter dans les années à venir. Pour vous permettre de mieux appréhender ces concepts clés, nous avons pensé qu’il serait judicieux de mieux les définir.

Bien qu’ils soient liés entre eux, chacun de ces concepts possède sa propre signification. Pour faire simple, le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning, lui-même une sous-catégorie de l’Intelligence artificielle. À travers ce dossier, découvrez la définition de chacun de ces termes et les différences entre eux.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’Intelligence artificielle est une science visant à permettre aux machines de penser et d’agir comme des humains. Elle englobe la théorie et le développement concret de systèmes capables d’imiter des capacités cognitives telles que la reconnaissance de la parole, la perception visuelle ou la prise de décision. Même si aucun processeur informatique ne rivalise encore avec le cerveau humain, l’IA progresse rapidement grâce à des approches de plus en plus sophistiquées.

Le Machine Learning et le Deep Learning sont tous deux des sous-ensembles de l’Intelligence artificielle : le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning, qui est lui-même une sous-catégorie de l’IA. Ces trois notions sont liées, mais chacune possède sa propre définition et ses propres applications, détaillées dans les sections suivantes.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning a été défini par son pionnier Arthur Samuel en 1959 comme le « champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés à apprendre ». C’est une approche fondée sur des analyses statistiques permettant aux ordinateurs d’améliorer leurs performances à partir de données et de résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour celles-ci. C’est un domaine de recherche très actif dont de nouveaux algorithmes et domaines d’application sont découverts chaque jour.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le principe central du Machine Learning repose sur l’entraînement d’un modèle à partir de données. On fournit à un algorithme un large jeu de données afin qu’il détecte des motifs récurrents, établisse des corrélations et construise progressivement sa capacité de prédiction ou de classification. Plus le volume de données est important et de qualité, plus le modèle gagne en précision.

Une étape clé de ce processus est le feature engineering, ou ingénierie des caractéristiques : il s’agit de sélectionner, transformer et préparer les variables pertinentes extraites des données brutes avant de les soumettre à l’algorithme. En Machine Learning classique, cette étape requiert une intervention humaine significative, à la différence du Deep Learning qui automatise en grande partie cette extraction.

Quels sont les types d’apprentissage en ML ?

En fonction de la présence ou non de données labellisées, le Machine Learning se décline en quatre grands paradigmes d’apprentissage :

Type d’apprentissage	Principe	Exemple d’application
Supervisé	L’algorithme s’entraîne sur un jeu de données étiquetées (entrées et sorties connues) pour prédire les sorties de nouvelles entrées.	Filtrage de spams, diagnostic médical, prédiction de prix
Non supervisé	L’algorithme explore des données non étiquetées pour y découvrir des structures et des regroupements sans résultat prédéfini.	Segmentation client, détection d’anomalies, clustering
Semi-supervisé	Approche mixte : une partie seulement des données est étiquetée. L’algorithme exploite les deux types pour atteindre un résultat connu.	Classification d’images avec peu d’exemples labellisés
Par renforcement	Un agent apprend par essais et erreurs dans un environnement donné, en recevant des récompenses ou des pénalités selon ses actions.	Jeux vidéo, robotique, véhicules autonomes

Quels sont les algorithmes les plus utilisés ?

Le Machine Learning s’appuie sur une large variété d’algorithmes, chacun adapté à un type de problème spécifique. Parmi les plus couramment utilisés en pratique :

• La régression linéaire et logistique : pour modéliser les relations entre variables et réaliser des prédictions continues ou des classifications binaires.
• Les arbres de décision : pour produire des recommandations basées sur des règles lisibles et interprétables.
• Les forêts aléatoires (Random Forests) : une combinaison de plusieurs arbres de décision qui améliore la robustesse et la précision des prédictions.
• Les SVM (Support Vector Machines) : pour séparer des classes de données avec une marge maximale, particulièrement efficaces sur des jeux de données de taille moyenne.
• Le KNN (K-Nearest Neighbors) : un algorithme de classification qui attribue une catégorie à un point en fonction de ses voisins les plus proches dans l’espace des données.

Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning, sous-catégorie du Machine Learning, est une méthode d’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants. Ses algorithmes traitent l’information de façon similaire à nos réseaux de neurones : en fonction du type et de la fréquence des messages reçus, certains réseaux vont se développer quantitativement et qualitativement, tandis que d’autres vont régresser.

Le Deep Learning excelle dans la découverte de structures complexes dans des données de haute dimension. Il nécessite cependant un grand volume de données et une large puissance de traitement pour constituer et exploiter un réseau de neurones. Sa caractéristique fondamentale est son fonctionnement dit de bout en bout (end-to-end) : le réseau extrait automatiquement les caractéristiques pertinentes directement à partir des données brutes, sans qu’un humain ait besoin de les sélectionner manuellement. C’est cette capacité d’apprentissage automatique des représentations qui le distingue des approches classiques de Machine Learning.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones profonds ?

Un réseau de neurones profond est constitué de plusieurs couches successives de nœuds : une couche d’entrée (qui reçoit les données brutes), des couches cachées (qui transforment et abstraient progressivement l’information) et une couche de sortie (qui produit le résultat final). C’est la multiplication de ces couches cachées qui confère au réseau sa profondeur et sa capacité à apprendre des représentations de plus en plus complexes.

Lors de l’entraînement, chaque nœud attribue de manière autonome un poids à chaque caractéristique des données. La différence entre le résultat prédit et le résultat attendu est ensuite calculée, puis cette erreur est rétropropagée (backpropagation) à travers le réseau afin d’ajuster les poids de chaque neurone. Ce cycle se répète des milliers, voire des millions de fois, jusqu’à ce que le modèle atteigne un niveau de précision satisfaisant, sans intervention humaine.

Quelles sont les principales architectures (CNN, RNN, Transformers) ?

Selon les types de données à traiter et les problèmes à résoudre, différentes architectures de réseaux de neurones profonds ont été développées :

Architecture	Principe	Usages typiques
CNN (Réseau de neurones convolutif)	Applique des filtres successifs pour détecter des motifs locaux (contours, formes, textures) via des couches de convolution et de pooling.	Reconnaissance et classification d’images, détection d’objets, vision par ordinateur, imagerie médicale
RNN (Réseau de neurones récurrent)	Intègre une mémoire des étapes précédentes. Adapté aux données séquentielles. La variante LSTM améliore la gestion des dépendances à long terme.	Séries temporelles, reconnaissance vocale, traduction automatique, génération de texte
Transformer	Repose sur un mécanisme d’attention (self-attention) qui traite tous les éléments d’une séquence en parallèle, capturant des dépendances à longue portée.	NLP, traduction, génération de texte, grands modèles de langage (BERT, GPT), vision par ordinateur

Qu’est-ce que le transfer learning ?

Le transfer learning, ou apprentissage par transfert, consiste à réutiliser un modèle préentraîné sur une tâche générale comme point de départ pour résoudre une nouvelle tâche plus spécifique. Plutôt que d’entraîner un réseau depuis zéro, ce qui exige des volumes de données colossaux et des ressources de calcul très importantes, cette approche exploite les représentations déjà apprises. Les couches basses, qui ont appris des caractéristiques génériques (contours, structures syntaxiques), sont conservées, tandis que les couches supérieures sont réentraînées sur les nouvelles données cibles. Cela réduit considérablement le temps d’entraînement, les coûts et la quantité de données nécessaires.

En pratique, le transfer learning est omniprésent. En vision par ordinateur, un modèle comme ResNet, préentraîné sur des millions d’images génériques, peut être affiné pour détecter des anomalies sur des radiographies médicales. En traitement du langage naturel, des modèles comme BERT ou GPT sont quotidiennement adaptés pour des tâches spécifiques : analyse de sentiments, classification de documents ou chatbots métier. Le transfer learning est ainsi devenu un levier incontournable pour démocratiser le Deep Learning au sein des entreprises, même celles disposant de données limitées.

Pourquoi le Deep Learning est-il né du Machine Learning ?

Les fondations et limites du Machine Learning classique

Le Machine Learning a représenté une avancée considérable pour l’intelligence artificielle : en permettant aux ordinateurs d’apprendre automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche, il a ouvert la voie à des applications jusqu’alors impossibles. Pourtant, cette approche repose encore largement sur l’intervention humaine via l’ingénierie des fonctionnalités : un expert doit sélectionner manuellement les caractéristiques pertinentes dans les données brutes, les étiqueter et leur attribuer un poids. Par exemple, pour apprendre à un système à reconnaître des images de chats, il faut lui indiquer manuellement les caractéristiques à observer, comme la forme des yeux, des oreilles ou la silhouette générale.

L’émergence du Deep Learning comme solution

Plus les problèmes à résoudre gagnent en complexité (reconnaissance d’images, compréhension du langage naturel, conduite autonome), plus l’ingénierie manuelle des fonctionnalités devient un frein. Des chercheurs comme Yann LeCun, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ont exploré dès le début des années 2000 une voie plus profonde : le Deep Learning. Cette approche, fondée sur des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches, permet au modèle de construire automatiquement les représentations les plus utiles à partir des données brutes. Longtemps limité par la rareté des grands jeux de données et le coût des ressources de calcul, le Deep Learning est devenu économiquement viable grâce aux progrès du Big Data et de la puissance de traitement informatique au cours des vingt dernières années.

Machine Learning vs Deep Learning : quelles sont les différences ?

Le Machine Learning est une IA capable de s’adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, tandis que le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning qui s’appuie sur des réseaux de neurones pour imiter le processus d’apprentissage du cerveau humain. Plusieurs critères permettent de distinguer concrètement ces deux approches.

Architecture des modèles

Le Machine Learning repose sur des algorithmes classiques tels que les arbres de décision, la régression linéaire ou logistique, les SVM ou les forêts aléatoires. Ces algorithmes analysent des caractéristiques préalablement définies par un expert humain et construisent des modèles dits statiques, où le nombre d’observations dépasse généralement le nombre de paramètres.

Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels profonds, composés d’au moins trois couches de nœuds interconnectés. Chaque nœud attribue des poids de manière autonome à chaque caractéristique, et les informations circulent de l’entrée vers la sortie. Le modèle s’appuie sur une optimisation numérique où le nombre de paramètres dépasse largement le nombre d’observations, ce qui lui permet d’extraire des caractéristiques de plus en plus abstraites. Contrairement au ML, le Deep Learning considère un problème dans son entièreté plutôt que de le fragmenter.

Volume et type de données requis

Le Machine Learning fonctionne efficacement sur des données structurées et étiquetées (tableaux, bases de données relationnelles), avec des jeux de données de taille raisonnable. Le Deep Learning est conçu pour traiter des données non structurées (images, vidéos, signaux audio, texte brut) et exige des volumes considérables pour atteindre une précision optimale.

Critère	Machine Learning	Deep Learning
Type de données	Données structurées et semi-structurées (tableaux, CSV, bases SQL)	Données non structurées (images, audio, vidéo, texte brut)
Volume de données	Quelques milliers de points (environ 50 à 100 points par variable)	Des millions de points (Big Data), à partir de milliers par variable
Données étiquetées	Généralement nécessaires (apprentissage supervisé)	Peut apprendre sans étiquetage systématique via l’extraction automatique
Tolérance aux petits datasets	Bonne : fonctionne avec des ensembles de données limités	Faible : les performances chutent significativement sans grands volumes

Puissance de calcul et infrastructure

Le Machine Learning peut s’entraîner sur un CPU standard, voire sur un seul cluster de serveurs. Ses besoins en infrastructure sont donc relativement modestes. Le Deep Learning requiert des GPU ou des TPU pour effectuer en parallèle les millions de calculs impliqués par ses réseaux de neurones. Pour les projets à grande échelle, des clusters haute performance ou une infrastructure cloud dédiée sont souvent nécessaires. Les fournisseurs comme Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud AI proposent des ressources partagées qui rendent le Deep Learning plus accessible, mais les coûts restent significativement plus élevés qu’une solution ML classique.

Méthodes d’entraînement et feature engineering

En Machine Learning classique, un expert humain doit sélectionner, transformer et pondérer manuellement les variables pertinentes à partir des données brutes avant d’entraîner le modèle. Ce travail de préparation est long, dépend fortement de la connaissance métier, et conditionne directement la qualité des résultats.

Le Deep Learning bouleverse ce paradigme : grâce à son architecture en couches, il est capable d’extraire automatiquement les représentations pertinentes directement depuis les données brutes. Par exemple, pour reconnaître un visage, le réseau apprend d’abord à détecter les contours, puis les parties caractéristiques du visage, puis la représentation globale, en s’ajustant à chaque erreur via la rétropropagation du gradient. Les architectures disponibles (CNN, RNN, GAN, autoencodeurs) permettent d’adresser des problèmes très variés.

Performance et précision

Le Machine Learning est plus adapté aux tâches bien définies avec des données structurées : identification de spams, détection de fraudes bancaires, prédictions météorologiques ou financières. Sur ces cas d’usage, il surpasse souvent le Deep Learning, car sa simplicité limite le risque de surapprentissage (overfitting) et ses résultats sont obtenus plus rapidement.

Pour les tâches complexes impliquant des données non structurées, le Deep Learning prend l’avantage. Il peut réaliser des corrélations complexes et non linéaires que les algorithmes classiques ne savent pas modéliser : reconnaissance d’imagerie médicale, reconnaissance vocale, traduction automatique, conduite autonome ou analyse de sentiment sur les réseaux sociaux.

Intervention humaine et expertise requise

Dans les deux cas, une intervention humaine reste indispensable pour définir le problème, préparer les données, entraîner et déployer le modèle. En Machine Learning, l’expert doit labelliser les données, identifier les variables pertinentes et corriger les erreurs : l’intervention est une condition permanente du bon fonctionnement du système.

Le Deep Learning réduit la dépendance à l’étiquetage systématique, car le réseau apprend ses propres représentations. En contrepartie, il nécessite une expertise technique plus pointue pour concevoir les architectures, choisir les hyperparamètres et interpréter les comportements du modèle. L’utilisation de modèles préentraînés permet toutefois de réduire ces contraintes pour certains projets.

Interprétabilité et explicabilité

Les modèles de Machine Learning classiques, tels que les arbres de décision ou la régression linéaire, produisent des résultats relativement lisibles et explicables : il est possible de retracer la logique de décision, d’identifier quelles variables ont le plus de poids et de justifier une prédiction auprès d’un non-technicien. Cette transparence est particulièrement précieuse dans des secteurs régulés comme la finance, la santé ou les ressources humaines.

Le Deep Learning est souvent qualifié de « boîte noire » : la complexité et le nombre considérable de paramètres rendent difficile la compréhension des décisions du modèle, même pour ses concepteurs. Cette opacité peut poser des problèmes de conformité réglementaire (notamment au regard du RGPD, qui impose un droit à l’explication pour les décisions automatisées) et complique la détection de biais. Des techniques émergentes comme le XAI (Explainable AI) tentent progressivement d’adresser ce problème.

Coût et temps d’entraînement

Un modèle ML peut être entraîné en quelques secondes ou quelques heures, sur du matériel standard, avec des coûts d’infrastructure maîtrisés. Le Deep Learning peut nécessiter des jours, voire des semaines d’entraînement en raison de la quantité de données à traiter et des nombreux paramètres impliqués. Si le recours à des services cloud gérés permet de contrôler ces dépenses, le budget global d’un projet Deep Learning reste significativement supérieur à celui d’un projet Machine Learning équivalent.

Quels sont les cas d’usage du Machine Learning et du Deep Learning ?

Le Machine Learning donne le meilleur de lui-même sur des données structurées et des problèmes bien délimités, tandis que le Deep Learning s’impose dès qu’il s’agit de données non structurées ou de tâches nécessitant un haut niveau d’abstraction.

Cas d’usage typiques du Machine Learning

• Scoring crédit et évaluation des risques : les établissements financiers utilisent des algorithmes de Machine Learning pour évaluer la solvabilité d’un client ou anticiper les risques liés à l’approbation de prêts.
• Détection de fraude : les algorithmes analysent chaque transaction et créent un profil basé sur l’historique pour identifier les comportements suspects.
• Prévisions financières et météorologiques : les programmes prédictifs exploitent des séries de données historiques pour anticiper les évolutions des marchés ou modéliser les conditions climatiques.
• Filtrage de spam : les identificateurs de spam analysent les caractéristiques des emails entrants pour les classer automatiquement.
• Systèmes de recommandation : des plateformes comme Netflix, Spotify ou Amazon utilisent le Machine Learning pour proposer des contenus ou des produits adaptés aux préférences de chaque utilisateur.
• Ciblage et prédiction marketing : segmentation des audiences, personnalisation des communications et anticipation du désabonnement client.
• Diagnostics médicaux sur données structurées : les algorithmes aident à concevoir des traitements personnalisés en analysant les résultats et les données de santé d’un patient.

Cas d’usage typiques du Deep Learning

• Vision par ordinateur : reconnaissance faciale, analyse d’images médicales (détection de fractures, identification d’anomalies invisibles à l’oeil nu), surveillance industrielle et inspection qualité.
• Reconnaissance vocale et speech-to-text : les assistants vocaux (Siri, Alexa, Google Assistant) et les logiciels de transcription automatique reposent sur des réseaux de neurones profonds entraînés sur des millions d’heures d’audio.
• Traitement du langage naturel (NLP) : traduction automatique, analyse de sentiments, chatbots intelligents et grands modèles de langage capables de générer ou de comprendre du texte.
• Véhicules autonomes : détection des objets à éviter, reconnaissance des feux et panneaux, gestion de l’accélération et du freinage.
• Recommandations sur les services de streaming : les algorithmes de Netflix ou YouTube analysent les comportements de visionnage pour affiner en permanence les suggestions de contenu.

Exemples emblématiques : Deep Blue, Watson et AlphaGo

Deep Blue : la puissance du système à règles

Trois programmes illustrent de façon pédagogique la progression de l’IA, du simple système à règles vers le Machine Learning, puis vers le Deep Learning. En 1997, Deep Blue, le superordinateur d’IBM, battait le champion du monde d’échecs Garry Kasparov. Pourtant, Deep Blue fonctionnait sur un mode purement réactif : ses développeurs lui avaient fourni une vaste bibliothèque de coups possibles et de règles explicites, sans réelle capacité d’apprentissage autonome. Pour améliorer le programme, les ingénieurs devaient intervenir manuellement.

Watson : l’apprentissage à partir des données

En 2011, IBM Watson franchissait une étape décisive en battant deux champions du jeu télévisé Jeopardy! grâce au Machine Learning. Watson avait été entraîné sur des milliers de paires questions-réponses. Lorsqu’il se trompait, ses programmeurs le corrigeaient, lui permettant de modifier ses algorithmes et d’apprendre de ses erreurs. En quelques secondes, il était capable d’analyser 200 millions de pages d’informations pour proposer une liste de réponses classées par ordre de probabilité, y compris face à des questions inédites.

AlphaGo : l’autonomie du Deep Learning

Enfin, AlphaGo (DeepMind, Google) illustre la puissance du Deep Learning poussé à son paroxysme. En 2016, ce programme devenait le premier à battre un champion du monde du jeu de Go, Lee Sedol, un jeu dont le nombre de configurations possibles (10 à la puissance 170) dépasse largement celui des échecs. AlphaGo a d’abord appris les mécaniques du jeu, puis s’est affronté des milliers de fois contre différentes versions de lui-même, progressant sans intervention humaine. La dernière version, MuZero, est même capable de maîtriser le Go, les échecs ou des jeux Atari sans que les règles lui aient été préalablement expliquées, illustrant l’autonomie extraordinaire du Deep Learning par apprentissage par renforcement.

Comment choisir entre Machine Learning et Deep Learning ?

Le choix entre Machine Learning et Deep Learning dépend avant tout du contexte de votre projet : le volume et la nature de vos données, les ressources informatiques disponibles, les impératifs de délai de mise en production et les exigences d’explicabilité propres à votre secteur.

Critère	Machine Learning	Deep Learning
Volume de données	Quelques milliers de données suffisent	Millions de données nécessaires (Big Data)
Ressources de calcul	CPU standard, infrastructure légère	GPU ou TPU haute performance obligatoires
Budget infrastructure	Faible à modéré	Élevé (clusters haute performance ou cloud spécialisé)
Explicabilité	Modèles interprétables (arbres de décision, régression linéaire)	Boîte noire : interprétabilité limitée et complexe
Time-to-market	Rapide : entraînement en secondes à quelques heures	Long : entraînement de plusieurs jours à plusieurs semaines
Type de données	Données structurées et tabulaires (tableaux, bases SQL)	Données non structurées (images, audio, vidéo, texte brut)

Quand privilégier le Machine Learning ?

• Votre jeu de données est de taille limitée, de quelques centaines à quelques dizaines de milliers d’exemples.
• Vous travaillez avec des données structurées et tabulaires : fichiers CSV, bases de données relationnelles, exports CRM ou ERP.
• Votre projet exige un modèle facilement interprétable et explicable, notamment dans des secteurs réglementés comme la finance, la santé ou l’assurance.
• Votre budget infrastructure est contraint et vous ne disposez pas de GPU ou d’accès à un cloud haute performance.
• Vous avez des contraintes de time-to-market serrées : le Machine Learning permet de livrer un premier modèle fonctionnel bien plus rapidement.
• La tâche est bien définie : classification, régression, détection de fraudes, scoring client, prévision de séries temporelles.
• Votre équipe préfère des algorithmes maîtrisables comme les arbres de décision, les forêts aléatoires ou la régression logistique.

Quand privilégier le Deep Learning ?

• Vous disposez d’un très grand volume de données : plusieurs millions d’exemples pour entraîner efficacement les réseaux de neurones profonds.
• Vos données sont non structurées : images, vidéos, fichiers audio, texte libre ou signaux bruts.
• Votre application relève de la perception : reconnaissance d’images, détection d’objets, reconnaissance vocale, NLP ou analyse de sentiment.
• Vous cherchez la meilleure précision possible sur des tâches complexes où le Machine Learning classique atteint ses limites, comme le diagnostic médical par imagerie ou la traduction automatique.
• Vous disposez des ressources de calcul nécessaires (GPU, TPU) ou d’une infrastructure cloud adaptée.
• Votre projet s’inscrit dans des domaines à forte valeur ajoutée : véhicules autonomes, systèmes de recommandation avancés, génération de contenu ou cybersécurité basée sur la détection comportementale.

Machine Learning et Deep Learning : récapitulatif en six points clés

Les caractéristiques techniques fondamentales

1. Architecture des modèles : le Machine Learning s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement pour former des modèles prédictifs à partir de caractéristiques sélectionnées manuellement. Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches capables d’extraire automatiquement ces caractéristiques depuis les données brutes.
2. Volume et nature des données : le Machine Learning s’entraîne efficacement sur des jeux de données structurés et de taille raisonnable. Le Deep Learning exige de très grands volumes de données, souvent non structurées, pour atteindre une précision optimale.
3. Puissance de calcul requise : un modèle de Machine Learning peut fonctionner sur un simple CPU. Le Deep Learning nécessite des GPU puissants pour gérer la complexité des réseaux de neurones profonds.
4. Méthodes et durée d’entraînement : l’entraînement d’un modèle Machine Learning se compte en secondes ou en quelques heures, avec une intervention humaine nécessaire pour corriger les erreurs. Le Deep Learning peut nécessiter des jours, voire des semaines, mais apprend de ses propres erreurs sans intervention humaine systématique.

Applications et critères de sélection

5. Cas d’usage adaptés : le Machine Learning convient aux tâches de prédiction, de classification et de détection sur données structurées (analyse de risques financiers, filtrage de spams, prévisions météo). Le Deep Learning excelle sur des tâches complexes impliquant des données non structurées : reconnaissance faciale, véhicules autonomes, recommandations de streaming, traduction automatique.
6. Critères de choix : la décision dépend avant tout du type de données disponibles, des ressources informatiques en place et de la complexité de la tâche. Pour un problème bien défini avec des données structurées et un budget limité, le Machine Learning reste la solution privilégiée. Pour des tâches nécessitant une haute capacité de généralisation sur des données massives et hétérogènes, le Deep Learning s’impose.

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