Réseau neuronal : définition et principe de fonctionnement

Un réseau neuronal est un processus employé dans le domaine de l’intelligence artificielle pour traiter et analyser les données d’une manière similaire au cerveau humain.

Les réseaux neuronaux interviennent dans le deep learning, qui est une discipline issue du machine learning, aussi appelé apprentissage automatique. Ces programmes permettent de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions avec un niveau minimum d’intervention humaine.

Un réseau de neurones artificiels est capable de comprendre et d’associer des données non structurées, de manière à catégoriser ces données et à réaliser des prédictions toujours plus précises.

Le principe de fonctionnement d’un réseau neural est directement inspiré de la manière dont fonctionne le cerveau humain. Les réseaux neuronaux sont ainsi constitués de plusieurs couches de neurones artificiels, formant une structure hautement interconnectée.

Ces neurones artificiels, aussi appelés nœuds ou encore perceptrons, échangent des informations afin d’aider l’algorithme à apprendre de ses erreurs et à s’améliorer en continu. Voyons de plus près comment se présente cette structure.

Un réseau neuronal dit “de base” comprend 3 types de couches :

• Une couche d’entrée qui reçoit les informations du monde extérieur, les analyse et les transmet aux couches suivantes ;
• Une ou plusieurs couches cachées, chacune traitant les informations transmises par la couche précédente ;
• Une couche de sortie, qui fournit le résultat final suite à l’ensemble des opérations effectuées par les autres couches de neurones. Elle peut posséder des nœuds uniques ou multiples.

Un réseau neuronal profond forme ce que l’on appelle un algorithme de deep learning ou apprentissage profond. L’architecture de ce type de système neuronal possède plusieurs couches cachées comprenant des millions de neurones artificiels connectés entre eux.

Les connexions entre les neurones, ou synapses, sont représentées par des valeurs appelées poids synaptiques. Lorsqu’un nœud possède un poids supérieur aux autres, il aura également davantage d’influence sur les autres nœuds du réseau. À mesure que la machine est entraînée, les poids synaptiques sont réévalués jusqu’à obtenir un ensemble de valeurs cohérentes.

Les réseaux neuronaux profonds sont capables de résoudre des problèmes plus complexes que des réseaux plus simples. En revanche, ils nécessitent également une quantité de données d’entraînement bien plus importante.

Les réseaux de neurones sont capables de traiter de vastes quantités d’informations en ajustant constamment leur précision, ce qui les rend utiles dans un grand nombre de domaines : médecine, profilage marketing, secteur bancaire, industrie…

Ces algorithmes réalisent différents types de tâches complexes, en se basant sur des données étiquetées fournies par les data scientists pour s’entraîner à faire des prédictions sur des données non étiquetées par la suite.

Voici quelques exemples de fonctions pour lesquelles l’utilisation des réseaux neuronaux est intéressante.

La reconnaissance d’images consiste à analyser des médias tels que des photos et des vidéos pour en extraire des informations. Ce procédé passe par l’étiquetage et la classification des images, en identifiant certains éléments spécifiques.

Les algorithmes basés sur les réseaux de neurones sont par exemple en mesure de :

• Distinguer du contenu dangereux ou inapproprié dans les publications sur les réseaux sociaux ;
• Détecter la présence ou non d’équipements de sécurité sur un lieu de travail ;
• Reconnaître le visage d’une personne à travers ses attributs faciaux pour empêcher l’usurpation d’identité ;
• Une voiture autonome pourra reconnaître des panneaux routiers, ou encore identifier un piéton ou un véhicule dans son environnement.

Un réseau de neurones sera capable d’analyser la voix humaine, en dépit de la multitude de variantes qui la caractérisent (timbre, hauteur, ton) ou même de la langue ou de l’accent. Les réseaux neuronaux sont ainsi largement utilisés par les assistants vocaux comme Alexa ou Siri pour comprendre et répondre aux requêtes vocales de l’utilisateur.

La reconnaissance vocale aide également à retranscrire les discours oraux sous forme de texte, voire à les sous-titrer de manière précise en temps réel, au cours d’un événement médiatisé en direct par exemple.

Le traitement du langage naturel (ou NLP, pour Natural Language Processing) consiste à analyser du texte généré par l’humain et à en extraire du sens. Le réseau neural peut ainsi comprendre les questions de l’utilisateur et y apporter une réponse pertinente. Ce procédé a notamment fait parler de lui avec ChatGPT, l’agent conversationnel développé par OpenAI.

Le NLP possède de nombreux cas d’application, parmi lesquels :

• Les chatbots et agents virtuels développés pour améliorer l’expérience utilisateur ;
• La génération de comptes-rendus, synthèses et résumés à partir de documents écrits ;
• L’analyse de l’image d’une marque sur les réseaux sociaux, en identifiant les termes et expressions à connotation positive et négative dans les commentaires.

Les plateformes de streaming, mais aussi les sites e-commerce, emploient les algorithmes de deep learning basés sur les réseaux neuronaux pour analyser les habitudes et comportements des utilisateurs, ceci afin d’établir des recommandations personnalisées sous forme de contenu ou de produits suggérés.

Les réseaux de neurones peuvent être classifiés en différentes catégories, selon leur application et la manière dont les données circulent au sein du réseau.

Un réseau neuronal à action directe (feed-forward en anglais) traite les données de façon linéaire du nœud d’entrée au nœud de sortie. Chaque neurone d’une couche est connecté à un neurone de la couche suivante, lui transmettant les informations jusqu’à la couche de sortie.

Le processus de rétroaction permet aux algorithmes de deep learning de s’améliorer de façon itérative, en mettant à jour les poids de chaque neurone depuis la couche de sortie vers la couche d’entrée.

Pour faire simple, au sein d’un algorithme de rétropropagation, les données circulent par plusieurs chemins différents à travers le réseau de neurones artificiels, en utilisant une boucle de rétroaction pour trouver le bon chemin menant au nœud de sortie. Ce processus consiste pour chaque nœud à faire des suppositions sur le meilleur chemin à emprunter.

Les poids les plus élevés sont attribués aux chemins menant aux suppositions correctes. Les nœuds se basent ensuite sur ces poids pour prédire le point de données suivant, et ainsi de suite.

Un réseau neuronal convolutif exécute des fonctions spécifiques au sein de ses couches cachées, appelées convolutions. Chaque couche est chargée d’extraire et de prétraiter de petites quantités d’informations.

Les réseaux neuronaux convolutifs sont largement appliqués dans la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel et les moteurs de recommandation.

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise les réseaux de neurones artificiels pour effectuer des tâches et résoudre des problèmes en imitant le raisonnement humain.

Tandis que le machine learning classique nécessite l’intervention humaine pour intégrer de nouvelles règles et savoir quels éléments analyser dans les données qui lui sont transmises, le deep learning est capable, avec le temps, d’identifier de nouveaux modèles et d’apprendre de manière autonome.

L’utilisation des réseaux neuronaux permet d’optimiser cet apprentissage en traitant des données brutes, non structurées, et en déterminant automatiquement les caractéristiques à analyser en priorité.

La compréhension du cerveau humain ouvre une toute nouvelle dimension aux technologies d’intelligence artificielle, qui ne cessent de multiplier les possibilités d’automatisation dans de nombreux domaines. Applications de navigation, chatbots, plateformes de streaming… Autant d’outils qui se basent déjà sur les réseaux neuronaux pour améliorer notre quotidien.

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