Cet article résume l'histoire du deep learning, des débuts prometteurs avec le Perceptron dans les années 1950-1970, jusqu'à la renaissance des réseaux de neurones avec l'apprentissage par rétropropagation dans les années 1980. Il explique comment les limites structurelles du Perceptron ont freiné la recherche, et comment l'introduction de couches cachées et la rétropropagation du gradient ont permis aux réseaux de neurones de surmonter ces obstacles, ouvrant la voie au deep learning moderne.