Définition d’un réseau neuronal Découvrez le fonctionnement d’un réseau neuronal artificiel, des exemples, des applications et les différents types utilisés en deep learning.
Technologie fondamentale, les réseaux neuronaux alimentent aujourd’hui les grandes percées de l’IA. Inspirés de la façon dont les neurones sont connectés dans le cerveau humain, ces systèmes sont constitués de couches interconnectées de « neurones » artificiels (des opérations mathématiques) qui apprennent en analysant des jeux de données massifs.Le but est de découvrir automatiquement des tendances sans qu’on leur indique explicitement quoi rechercher. Capables de tirer des généralisations à partir d’exemples, les réseaux neuronaux peuvent ainsi résoudre des problèmes qui étaient auparavant insolubles avec les approches informatiques traditionnelles. Par exemple, les algorithmes de reconnaissance d’images permettent aux véhicules autonomes d’identifier les conditions routières et d’y réagir en temps réel, et le traitement du langage naturel permet des traductions nuancées d’une langue à une autre.
Ce guide explique comment fonctionnent les réseaux neuronaux, décompose les différents types de réseaux neuronaux et démontre pourquoi ils constituent une technologie fondamentale pour des applications telles que la reconnaissance faciale et les assistants numériques à commande vocale.
Un réseau neuronal artificiel (ANN) est un modèle de machine learning composé d’unités de traitement interconnectées (appelées neurones ou nœuds) et organisées en couches. Ces réseaux apprennent par l’exemple en traitant de grands jeux de données d’entraînement pour reconnaître automatiquement des tendances dans les données. Grâce à une exposition répétée à des exemples, ils ajustent les connexions entre chaque ensemble de neurones pour en améliorer la précision, ce qui leur permet d’identifier des tendances complexes et de faire des prédictions sans être explicitement programmés.
Contrairement aux logiciels conventionnels qui nécessitent des règles explicites, les réseaux neuronaux excellent dans la reconnaissance de tendances en apprenant directement à partir d’exemples. Ils sont ainsi en mesure de résoudre des problèmes complexes impliquant des données non structurées (telles que des images, de l’audio et du texte) qui sont extrêmement difficiles, voire impossibles, à gérer avec une programmation traditionnelle. Cette capacité de reconnaissance de tendances joue un rôle fondamental pour gérer des tâches concrètes stratégiques : identifier des objets dans des images, comprendre des discours humains ou encore détecter des anomalies subtiles dans des jeux de données massifs. Capables de repérer des tendances cachées dans des données non structurées et désordonnées, les réseaux neuronaux sont indispensables pour résoudre des problèmes avec des règles trop complexes pour être codées manuellement.
Des réseaux neuronaux ont été déployés dans de nombreux domaines. Voici six domaines dans lesquels les ANN ont eu un impact significatif sur le monde réel :
Les réseaux neuronaux permettent à des machines d’interpréter et de comprendre des informations visuelles dans des images et des vidéos. Parmi les applications les plus prisées figurent la reconnaissance faciale, l’analyse d’images médicales, la navigation des véhicules autonomes et le contrôle qualité dans le secteur de l’industrie.
Ces systèmes traitent et comprennent le langage humain, ce qui facilite la traduction automatique, les chatbots, l’analyse des opinions et la génération de texte. Des systèmes de NLP basés sur des ANN ont révolutionné notre façon d’interagir avec la technologie grâce aux assistants vocaux et aux bots de service client automatisés.
Des réseaux neuronaux analysent le comportement et les préférences des utilisateurs pour suggérer du contenu, des produits ou des services personnalisés. Des plateformes comme Netflix, Amazon et Spotify s’appuient sur ces systèmes pour stimuler l’engagement et les ventes.
Ces réseaux identifient des schémas inhabituels qui s’écartent du comportement normal dans des flux de données. Ainsi, ils jouent un rôle stratégique pour détecter des transactions financières frauduleuses, identifier des menaces de cybersécurité potentielles et prévoir des défaillances matérielles dans des environnements industriels.
Des réseaux neuronaux aident des professionnels de santé à diagnostiquer des maladies, à créer des plans de traitement et à analyser des images médicales avec une précision qui rivalise avec celle d’experts humains. Ils accélèrent également la découverte de médicaments en prédisant les interactions moléculaires et en identifiant des composés prometteurs.
Ces systèmes convertissent le langage parlé en texte et génèrent à partir de texte des discours qui semblent naturels. Des ANN alimentent des assistants virtuels, des services de transcription et des outils d’accessibilité pour des personnes handicapées.
Tous les réseaux neuronaux sont composés des mêmes éléments fondamentaux. Ceux‑ci incluent :
Les réseaux neuronaux sont organisés en trois types de couches : une couche d’entrée qui reçoit les données brutes, une ou plusieurs couches cachées qui traitent les informations et une couche de sortie qui produit le résultat final. Les informations circulent dans ce réseau : chaque couche transforme les données, puis les transmet à la couche suivante. Au niveau des couches cachées, le réseau apprend à reconnaître des tendances de plus en plus complexes. Par exemple, les premières couches peuvent détecter des caractéristiques simples (comme les bords d’une image), tandis que les couches plus profondes identifient des objets complexes comme des visages ou des voitures.
Les neurones sont les unités de traitement de base qui reçoivent plusieurs entrées, effectuent un calcul et transmettent le résultat à la couche suivante. Les pondérations déterminent l’importance de chaque entrée dans le calcul d’un neurone. Considérez‑les comme des commandes de volume qui amplifient ou diminuent chaque signal. Les biais aident à ajuster la sensibilité des neurones. Ils servent de références qui permettent au réseau de s’adapter à des schémas complexes dans les données en rendant les neurones plus ou moins susceptibles de s’activer.
L’entraînement consiste à montrer au réseau de nombreux exemples étiquetés et à le laisser faire des prédictions, puis à mesurer à quel point ces prédictions s’écartent des bonnes réponses. Le réseau s’appuie sur ces erreurs pour ajuster légèrement ses pondérations et ses biais afin de gagner en précision, en remontant à travers les couches pour déterminer les changements les plus pertinents. Ce processus se répète des milliers, voire des millions de fois sur l’ensemble du jeu de données, jusqu’à ce que le réseau apprenne à reconnaître des tendances et à faire des prédictions précises sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues auparavant.
Il existe une demi‑douzaine de types différents d’ANN, chacun conçu pour exceller dans des tâches spécifiques. Voici les plus utilisés :
Avec les FNN, les informations circulent dans un sens unique, de l’entrée à la sortie, sans jamais revenir en arrière. Ces réseaux sont utilisés pour des tâches de classification et de régression de base pour lesquelles la séquence des données d’entrée n’est pas importante. En d’autres termes, les FNN sont utiles pour des tâches telles que la prédiction du prix des maisons, la classification d’e‑mails comme spams ou la reconnaissance de tendances simples dans des données tabulaires, mais ils ne pourraient pas être utilisés pour la reconnaissance vocale ou la classification d’images.
Les CNN sont spécifiquement conçus pour traiter des données en grille telles que des images, en utilisant des couches spécialisées qui balaient les données d’entrée pour y détecter des tendances locales tels que des bords, des textures et des formes. Ils sont très efficaces, car ils apprennent à reconnaître les mêmes caractéristiques n’importe où dans une image, au lieu de traiter chaque position de pixel comme totalement indépendante. Les CNN alimentent la plupart des applications modernes de vision par ordinateur, de la reconnaissance faciale à l’analyse d’images médicales, sans oublier les systèmes de perception environnementale des véhicules autonomes.
Contrairement aux FNN, les réseaux neuronaux récurrents sont conçus pour gérer des données séquentielles dont l’ordre compte, comme du texte, des discours ou des données temporelles. Leur capacité à mémoriser les entrées précédentes permet aux RNN d’utiliser le contexte précédent de la séquence pour éclairer les prévisions actuelles. Ils sont utilisés dans diverses applications : traduction linguistique, reconnaissance vocale, prédiction des cours des actions d’après des tendances historiques, etc.
Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux en concurrence : un réseau génère de fausses données (images ou audio, par exemple), tandis que l’autre essaie de distinguer les données réelles des fausses. Grâce à cette mise en concurrence, le réseau générateur devient de plus en plus habile pour créer des résultats réalistes qui peuvent tromper le réseau discriminant. Les GAN sont utilisés pour créer des images synthétiques, générer des voix réalistes, améliorer la résolution de photos et même créer des deepfakes.
Les réseaux transformeurs utilisent un mécanisme d’attention qui leur permet d’évaluer l’importance des différentes parties des données d’entrée lors des prédictions, plutôt que de traiter les informations de manière séquentielle. Cette architecture excelle dans la compréhension du contexte et des relations dans le langage, ce qui la rend idéale pour des tâches où les dépendances à longue distance comptent. Les transformeurs alimentent la plupart des modèles de langage modernes, notamment les chatbots, les systèmes de traduction et les outils de génération de texte comme GPT.
Les auto‑encodeurs sont des réseaux conçus pour compresser des données dans une représentation compacte, puis les reconstruire sous leur forme d’origine, en apprenant au passage leurs caractéristiques les plus importantes. Ils sont entraînés à recréer les données d’entrée avec le plus de précision possible, ce qui les oblige à en capturer les tendances essentielles tout en filtrant le bruit. Ces réseaux sont utilisés pour la compression de données, la suppression du bruit dans des images, la détection d’anomalies et la génération de nouvelles variations de données existantes.
Il devient de plus en plus difficile de trouver des outils numériques sans lien avec des réseaux neuronaux. Voici quelques applications courantes du quotidien possibles grâce à cette technologie :
Pour se déverrouiller, votre smartphone s’appuie sur des réseaux neuronaux pour identifier votre visage, en analysant ses traits et en les comparant aux données stockées. Les réseaux sociaux utilisent une technologie similaire pour identifier automatiquement des personnes sur des photos en reconnaissant leur visage. Des systèmes de sécurité et des aéroports utilisent également la reconnaissance faciale à des fins de vérification d’identité et de contrôle d’accès.
Les assistants numériques comme Siri, Alexa et Google Assistant s’appuient sur des réseaux neuronaux pour convertir vos paroles en texte et comprendre le contexte de vos propos. Ces systèmes traitent les schémas audio de votre voix, interprètent votre intention et génèrent des réponses appropriées. Ils s’améliorent continuellement en tirant des enseignements de millions d’interactions vocales avec différents accents et styles d’expression.
Des réseaux neuronaux analysent le contenu, les informations sur les expéditeurs et les schémas dans des e‑mails pour déterminer si les messages sont légitimes ou s’il s’agit de spams. Ils apprennent à reconnaître les caractéristiques courantes d’un spam, comme les liens suspects, les objets trompeurs et le langage typique de l’hameçonnage. Ces filtres s’adaptent au fil du temps à mesure que les spammeurs changent de tactique, afin de protéger votre boîte de réception des messages indésirables et malveillants.
Netflix, Spotify et YouTube exploitent des réseaux neuronaux pour analyser votre historique de visionnage et d’écoute, puis vous suggérer du contenu qui pourrait vous plaire. Ces systèmes identifient des tendances dans les médias que vous consommez, comparent vos préférences avec celles d’utilisateurs similaires et prédisent ce qui favorisera votre engagement. Ces recommandations deviennent plus personnalisées à mesure que le système en apprend davantage sur vos goûts au fil du temps.
Des applications de définition d’itinéraires telles que Google Maps et Waze utilisent des réseaux neuronaux pour prédire les conditions de circulation et suggérer la route la plus rapide vers votre destination. Ces systèmes analysent des données en temps réel de millions d’utilisateurs, des tendances historiques autour du trafic et l’état actuel des routes pour prévoir les retards. Ils mettent à jour en permanence leurs prévisions au fur et à mesure que les conditions évoluent, ce qui vous aide à éviter les embouteillages et à arriver à l’heure.
Des plateformes comme Facebook, Instagram et YouTube s’appuient sur des réseaux neuronaux pour détecter et supprimer automatiquement des contenus dangereux tels que des discours haineux, des images violentes et de la désinformation. Ces systèmes balaient des millions de publications, d’images et de vidéos chaque jour, afin de signaler tout contenu qui ne respecte pas les directives de la communauté pour qu’il soit examiné par un œil humain. S’ils sont loin d’être parfaits, ces outils de modération contribuent à renforcer la sécurité des plateformes en captant une grande quantité de contenus problématiques avant qu’ils ne soient diffusés à grande échelle.
Le clavier de votre smartphone exploite des réseaux neuronaux pour corriger vos fautes d’orthographe et prédire le prochain mot que vous êtes susceptible de taper. Ces systèmes tirent des enseignements de vos schémas de frappe et de votre utilisation courante du langage pour proposer des suggestions pertinentes. Ils s’adaptent à votre style d’écriture personnel, y compris les mots et phrases que vous seul utilisez fréquemment.
Technologie fondamentale de l’IA moderne, les réseaux neuronaux artificiels permettent à des machines de tirer des enseignements à partir de données et d’effectuer des tâches complexes autrefois considérées comme réservées aux humains. S’inspirant du cerveau humain, ces réseaux excellent pour reconnaître des tendances dans des données non structurées telles que des images, des discours et du texte sans programmation explicite. Leur impact se fait sentir presque partout, de la reconnaissance faciale et des assistants vocaux aux systèmes de recommandation et filtres anti‑spam, qui s’appuient tous sur différentes architectures pour répondre à des problèmes spécifiques.
La puissance des ANN repose sur leur capacité à découvrir automatiquement des tendances dans des jeux de données massifs en ajustant des millions de paramètres par un apprentissage itératif. À mesure que la puissance de calcul et la disponibilité des données augmenteront, les réseaux neuronaux continueront d’étendre leurs capacités et de façonner l’avenir de la technologie et de la société.
Les programmes traditionnels suivent des règles explicites écrites par des programmeurs pour chaque situation, tandis que les réseaux neuronaux apprennent des tendances à partir d’exemples afin d’élaborer leurs propres règles. Les réseaux neuronaux sont ainsi plus à même de gérer des problèmes complexes (tels que la reconnaissance faciale ou la compréhension de discours), pour lesquels il serait impossible d’écrire toutes les règles manuellement.
Non, les réseaux neuronaux ne s’inspirent que vaguement des cerveaux biologiques. En pratique, ils fonctionnent très différemment. Si les deux utilisent des unités interconnectées pour traiter l’information, les réseaux neuronaux sont des modèles mathématiques qui fonctionnent sur des ordinateurs, et non sur des neurones biologiques. De plus, ils n’ont pas de conscience, d’émotions ni de compréhension véritable.
La quantité de données varie considérablement en fonction de la complexité de la tâche : des problèmes simples peuvent nécessiter quelques milliers d’exemples, tandis que des tâches complexes comme la compréhension linguistique peuvent avoir besoin de millions, voire de milliards d’exemples. En règle générale, les tendances plus complexes nécessitent plus de données, bien que des techniques comme l’apprentissage par transfert permettent aux réseaux d’appliquer des connaissances d’une tâche à une autre, ce qui réduit les quantités de données nécessaires.
