Conclusion

Tous les livres ont une fin. Celui-ci ne fait pas exception. Pourtant, en écrivant cette conclusion, je sais que j’ai laissé de côté peut-être dix, vingt, voire cent fois plus de matière sur le sujet de l’intelligence artificielle. Chacun des algorithmes proposés par SageMaker nécessiterait au moins un livre entier avec des dizaines d’exemples. Chacun des frameworks livrés clés en main avec SageMaker nécessiterait de même. Et puis, à peine mis le point final, les technologies auront évolué.

Entre le début de l’écriture du livre, fin 2018 et sa mise en librairie, Amazon a mis en bêta-tests de nouveaux services d’IA, en a fait évoluer certains et mis à la retraite d’autres. Il ne se passe pas une semaine sans qu’AWS annonce une nouveauté à la panoplie de ses services.

Doit-on pour autant baisser les bras et attendre ? C’est parce que je ne le crois pas que j’ai écrit ce livre. Les fondamentaux de l’IA, de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond sont là depuis une soixantaine d’années pour certains comme le perceptron, quelques mois pour les réseaux de neurones convolutifs les plus avancés. Cependant, la compréhension du Perceptronperceptron est fondamentale à celle des CNNCNN, et celle des CNN l’est à celle des réseaux récurrents, de l’apprentissage...