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Réseau de neurones artificiels : qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Un réseau de neurones artificiels ou Neural Network est un système informatique s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour apprendre. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie d’intelligence artificielle de la famille du Deep Learning.

En 2019, l’intelligence artificielle est sous le feu des projecteurs. Cette technologie se développe à grande vitesse, et ses cas d’usage se multiplient dans tous les secteurs. Selon les experts, l’IA est amenée à bouleverser tous les aspects de notre société dans les années à venir.

Dans ce contexte, il semble important de comprendre comment fonctionne réellement l’intelligence artificielle. C’est pourquoi nous vous proposons aujourd’hui d’en apprendre davantage sur les réseaux de neurones artificiels sur lesquels reposent de nombreuses IA.

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones artificiels ?

Un réseau de neurones artificiels, ou Artificial Neural Network en anglais, est un système informatique matériel et / ou logiciel dont le fonctionnement est calqué sur celui des neurones du cerveau humain.

Il s’agit là d’une variété de technologie Deep Learning (apprentissage profond), qui fait elle-même partie de la sous-catégorie d’intelligence artificielle du Machine Learning (apprentissage automatique).

L’histoire des réseaux de neurones artificiels

Le concept des réseaux de neurones artificiels fut inventé en 1943 par deux chercheurs de l’Université de Chicago : le neurophysicien Warren McCullough, et le mathématicien Walter Pitts. Dans un article publié dans le journal Brain Theory, les deux chercheurs présentent leur théorie selon laquelle l’activation de neurones est l’unité de base de l’activité cérébrale.

En 1957, le Perceptron fut inventé. Il s’agit du plus ancien algorithme de Machine Learning, conçu pour effectuer des tâches de reconnaissance de patterns complexes. C’est cet algorithme qui permettra plus tard aux machines d’apprendre à reconnaître des objets sur des images.

Malheureusement, à l’époque, les réseaux de neurones étaient limités par les ressources techniques. Par exemple, les ordinateurs n’étaient pas assez puissants pour traiter les données nécessaires au fonctionnement des réseaux de neurones. C’est la raison pour laquelle la recherche dans le domaine des Neural Networks est restée en sommeil durant de longues années.

Il aura fallu attendre le début des années 2010, avec l’essor du Big Data et du traitement massivement parallèle, pour que les Data Scientists disposent des données et de la puissance de calcul nécessaires pour exécuter des réseaux de neurones complexes. En 2012, lors d’une compétition organisée par ImageNet, un Neural Network est parvenu pour la première fois à surpasser un humain dans la reconnaissance d’image.

C’est la raison pour laquelle cette technologie est de nouveau au coeur des préoccupations des scientifiques. A présent, les réseaux de neurones artificiels ne cessent de s’améliorer et d’évoluer de jour en jour.

Comment fonctionne le réseau de neurones artificiels ?

réseau de neurones fonctionnement

En règle générale, un réseau de neurones repose sur un grand nombre de processeurs opérant en parallèle et organisés en tiers. Le premier tiers reçoit les entrées d’informations brutes, un peu comme les nerfs optiques de l’être humain lorsqu’il traite des signaux visuels.

Par la suite, chaque tiers reçoit les sorties d’informations du tiers précédent. On retrouve le même processus chez l’Homme, lorsque les neurones reçoivent des signaux en provenance des neurones proches du nerf optique. Le dernier tiers, quant à lui, produit les résultats du système.

Comment le réseau de neurones artificiels apprend ?

Par le biais d’un algorithme, le réseau de neurones artificiels permet à l’ordinateur d’apprendre à partir de nouvelles données. L’ordinateur doté du réseau de neurones apprend à effectuer une tâche en analysant des exemples pour s’entraîner. Ces exemples ont préalablement été étiquetés afin que le réseau puisse savoir ce dont l s’agit.

Par exemple, un réseau de neurones peut être utilisé pour apprendre à l’ordinateur à reconnaître des objets. Un grand nombre d’objets d’une même catégorie est présenté au réseau de neurones, et l’ordinateur apprendre à reconnaître cet objet sur de nouvelles images en analysant les patterns récurrentes au sein des images d’exemple. Ainsi, en analysant des milliers de photos de chats, le Neural Network apprendra à reconnaître un chat sur n’importe quelle photo.

Contrairement à d’autres types d’algorithmes, les réseaux de neurones ne peuvent pas être programmés directement pour effectuer une tâche. A la manière du cerveau en développement d’un enfant, la seule instruction qu’ils ont est d’apprendre.

On distingue toutefois trois méthodes d’apprentissage distinctes. Dans le cas de l’apprentissage supervisé, l’algorithme s’entraîne sur un ensemble de données étiquetées et se modifie jusqu’à être capable de traiter le dataset pour obtenir le résultat souhaité.

Dans le cas de l’apprentissage non-supervisé, les données ne sont pas étiquetées. Le réseau de neurones analyse l’ensemble de données, et une fonction-coût lui indique dans quelle mesure il est éloigné du résultat souhaité. Le réseau s’adapte alors pour augmenter la précision de l’algorithme.

Enfin, avec la méthode de l’apprentissage renforcé, le réseau de neurones est renforcé pour les résultats positifs et sanctionné pour les résultats négatifs. C’est ce qui lui permet d’apprendre au fil du temps, de la même manière qu’un humain apprend progressivement de ses erreurs.

Quels sont les différents types de réseaux de Neural Networks ?

On distingue différents types de réseaux de neurones. En règle générale, les Neural Networks sont catégorisés en fonction du nombre d’épaisseurs qui séparent l’entrée de données de la production du résultat, en fonction du nombre de noeuds cachés du modèle, ou encore du nombre d’entrées et de sorties de chaque noeud.

En fonction du type de réseau, la propagation des informations entre les différents tiers de neurones peut varier. Dans la variante la plus simple, celle du réseau de neurones dit ” feed-forward “, les informations passent directement de l’entrée aux noeuds de traitement puis aux sorties.

Les réseaux de neurones récurrents, quant à eux, sauvegardent les résultats produits par les noeuds de traitement et nourrissent le modèle à l’aide de ces résultats. Ce mode d’apprentissage est un peu plus complexe.

Enfin, les réseaux de neurones convolutifs sont de plus en plus utilisés dans différents domaines : reconnaissance facale, numérisation de texte, traitement naturel du langage…

Quels sont les cas d’usage ?

Alors, concrètement, à quoi servent les réseaux de neurones artificiels ? Et bien leurs cas d’usage sont nombreux, et se multiplient au fil du temps. Parmi les exemples d’application, on peut citer la reconnaissance d’écriture manuscrite, la transcription ” speech-to-text “, ou encore la prévision des marchés financiers (aussi appelée ” trading algorithmique “).

Les Neural Networks peuvent aussi être utilisés pour la reconnaissance faciale, la prédiction météo, la détection de cancer sur les imageries médicales, ou encore les analyses prédictives en entreprises. Ils sont aussi utilisés pour entraîner les chatbots, les algorithmes de traitement naturel du langage, ou encore pour découvrir de nouveaux médicaments. De manière générale, les réseaux de neurones artificiels excellent pour la reconnaissance de patterns, le traitement de signaux complexes et la prédiction.

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