Les réseaux de neurones sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ce qui leur donne des capacités impressionnantes. Ils reconnaissent facilement les images, avec une excellente précision. Les réseaux de neurones peuvent écrire, lire ou jouer à divers jeux vidéo grâce à l’utilisation de principes mathématiques simples et complexes. Comment cela fonctionne-t-il ? Comment peuvent-ils révolutionner l’intelligence artificielle ?
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones et comment fonctionne-t-il ?
Sommaire
Un réseau de neurones est un système qui traite des informations, fonctionnant comme le cerveau d’un être humain. Il est par exemple utilisé dans la reconnaissance d’images et de vidéos.
Réseau de neurones : de quoi est-il question ?
Le réseau de neurones prend les données en entrée en conjonction avec celles provenant d’autres nœuds, et assure par la suite le développement des sorties, sans aucune règle programmée. La résolution des problèmes avec les réseaux de neurones se fait donc soit par essais, soit par erreurs. Ce système informatique logiciel et/ou matériel est également appelé Neural Network, l’une des variétés existant en technologie Deep Learning (ou apprentissage profond). Celui-ci se décline en un réseau de neurones artificiels, ou ANN, ou en un réseau de neurones à impulsions SNN.
Les ANN sont constituées de plusieurs couches de nœud, notamment une couche en entrée, une ou plusieurs couches cachées et une autre en sortie. Les nœuds se connectent entre eux et possèdent un seuil associé. Pour activer ces nœuds et qu’ils puissent envoyer des données à la couche suivante, la valeur de la couche de sortie doit impérativement être supérieure à celle d’un seuil spécifié. Dans le cas contraire, aucun transfert de données ne peut se faire vers la couche suivante du réseau.
Le réseau de neurones utilise donc des formations qui lui permettent d’apprendre et d’améliorer sa précision avec le temps. Une fois les algorithmes d’apprentissage affinés, le système constitue par la suite de puissants outils pour l’intelligence artificielle et l’informatique. Ceci permet de regrouper et de classer rapidement les données. Les tâches de reconnaissance, que ce soit par l’image ou par la parole, peuvent s’exécuter en quelques minutes seulement, contrairement à une identification manuelle, qui peut prendre plusieurs heures. L’un des réseaux de neurones les plus courants est l’algorithme de recherche avec les moteurs de recherche, comme Google.
Comment fonctionne-t-il ?
Chaque nœud individuel qui compose le réseau de neurones est considéré comme son propre modèle de régression linéaire. Il est constitué de poids, de données d’entrée, d’un seuil autrement appelé un biais, et d’une sortie.
En ce qui concerne son fonctionnement, il faut déterminer une couche en entrée, pour que les poids soient affectés. Ces poids aident à déterminer l’importance d’une variable donnée. Toutes les entrées seront par la suite multipliées par leur poids respectif avant d’être additionnées. La sortie, quant à elle, est transmise à l’aide d’une fonction d’activation. La sortie active déclenche le nœud et communique les données à la couche suivante du réseau. Le nœud de sortie devient alors celui d’entrée de la couche suivante.
Comment l’intelligence artificielle a-t-elle été améliorée par les réseaux neuronaux ?
Les réseaux neuronaux ont pu considérablement améliorer l’intelligence artificielle grâce à une étude d’algorithmes. Les réseaux artificiels permettent à l’ordinateur d’apprendre en se servant des données fournies. Un appareil muni d’un réseau de neurones a la capacité d’effectuer une tâche avec l’analyse d’exemples pour s’entraîner.
Les exemples fournis doivent être étiquetés pour que le réseau puisse détecter et connaître facilement ce dont il s’agit. Un réseau de neurones a par exemple la possibilité d’apprendre ou de faire reconnaître des objets à un ordinateur. Ce dernier sera en mesure d’identifier un grand nombre d’objets avec l’analyse de motifs récurrents, avec entre autres des images. Grâce à l’analyse de plusieurs milliers de photos de chats, par exemple, le réseau de neurones apprend à l’ordinateur à identifier et reconnaître un chat sur n’importe quelle photo.
Cela ne se déroule toutefois pas de la même manière avec les autres types d’algorithmes. Il n’est en effet pas possible de programmer directement un réseau de neurones pour réaliser une tâche. Ce dernier permet seulement d’apprendre. Dans le cas d’un apprentissage non supervisé où les données ne sont pas étiquetées, le réseau doit s’adapter pour assurer la précision de l’algorithme. Il apprend donc au fil du temps, tout comme le cerveau humain, avec un apprentissage progressif de ses erreurs.
Quelles sont les applications potentielles des réseaux de neurones ?
De nos jours, les réseaux de neurones disposent de nombreuses applications, et ce, dans des domaines diversifiés. Parmi elles figure par exemple le traitement d’images. Les réseaux de neurones peuvent en effet procéder à une compression d’images, mais également la reconnaissance de plusieurs éléments :
- des motifs,
- des formes,
- des signatures,
- des caractères,
- une classification,
- un chiffrement.
L’une des applications existantes des réseaux de neurones est également le traitement du signal, notamment l’identification de sources, le filtrage ou encore le traitement de la parole. Vous pouvez aussi opter pour des applications de traitement des langues, comme la représentation sémantique des mots, la segmentation en mots, l’étiquetage morphosyntaxique, la traduction automatique, etc.
Vous retrouverez également l’application de contrôle, qui vous aide pour le diagnostic de panne, le contrôle qualité, la commande de processus, la robotique, etc. L’application d’optimisation est une option qui peut assurer l’allocation des ressources, la régulation de trafic, la planification, la finance, la gestion. Une autre des applications du réseau est la simulation, notamment pour les prévisions météorologiques ou la simulation boîte noire. De plus, il existe celle du perfectionnement des méthodes et de la modélisation de l’apprentissage.
Comment faire en sorte que les réseaux de neurones ne soient pas biaisés ?
Pour éviter que les réseaux de neurones ne soient biaisés, il est important d’ajouter plusieurs données d’entraînement. Augmenter la taille des données est en effet crucial, car plus le réseau trouve d’exemples, plus les données seront généralisables. Avec un modèle peu entraîné, les chances que la reconnaissance soit faussée seront plus importantes. Avec des images, il est par exemple possible de créer des filtres, de faire pivoter ou d’étirer les traits ou encore de modifier légèrement les couleurs. Un entraînement permet donc de réduire les risques d’overfitting.
Le mieux est de commencer par la conception d’un modèle simple pour limiter, voire éviter, l’overfitting. Il est de ce fait déconseillé d’entraîner un réseau de neurones à plusieurs couches. Favorisez un modèle statistique qui offre de bons résultats.
Quels défis doivent encore être relevés ?
Pour qu’un réseau de neurones puisse être utilisé dans des applications d’intelligence artificielle, plusieurs défis sont à relever. Il est tout d’abord nécessaire d’améliorer dans la mesure du possible sa plasticité neuronale, car le cerveau évolue constamment. Il peut fondre, s’affaiblir ou se renforcer en permanence, ce qui lui permet d’oublier, d’apprendre et de se remettre après une lésion.
Il faut également diversifier les formes des neurones, susciter la curiosité du réseau et étendre sa capacité à généraliser. Rendez ensuite le réseau de neurones plus transparent, pour en faire émerger une intelligence unique. Il est également indispensable de construire des ordinateurs adaptés. Le plus grand défi est toutefois relatif aux questions de morale et d’éthique. C’est le fond du Deep Learning qui permet à une machine de décider seule. Il est donc important que les algorithmes puissent évaluer par eux-mêmes la fiabilité de leur prévision. Le réseau doit pouvoir en quelque sorte faire preuve d’humilité.
Vous savez à présent ce qu’est un réseau de neurones et comment celui-ci fonctionne. Quoi qu’il en soit, en raison des avancées technologiques, l’intelligence artificielle n’aura de cesse de s’améliorer avec le temps.
