Appelé Artificial Neural Network en anglais, le réseau de neurones artificiels est un système informatique dont le fonctionnement copie celui des neurones du cerveau humain. Il rassemble diverses technologies de deep learning, ou apprentissage profond, qui fait partie de la sous-catégorie de l’intelligence artificielle.
Comment fonctionne un réseau de neurones ?
Généralement, un réseau de neurones fonctionne en étant basé sur un nombre important de processeurs qui opèrent en parallèle et dont l’organisation est gérée en tiers. D’abord, le premier tiers reçoit les entrées d’informations brutes, comme cela se fait avec les nerfs optiques de l’être humain qui traitent des signaux visuels. Ensuite, chaque tiers reçoit les sorties d’informations du tiers qui précède. C’est exactement le même processus qui est retrouvé chez l’Homme quand les neurones reçoivent des signaux des neurones proches du nerf optique. Les résultats du système sont produits par le dernier tiers.
Un apprentissage à partir de nouvelles données
Un algorithme est exploité afin que le réseau de neurones permet à l’ordinateur de faire un apprentissage à partir de nouvelles données. Étant doté du réseau de neurones, l’ordinateur apprend à réaliser une tâche par l’analyse des exemples pour s’entraîner. Il faut noter que ces exemples ont, au préalable, été étiquetés pour que le réseau sache ce dont il est question.
Reconnaître des objets
L’utilisation du réseau de neurones est par exemple envisageable pour apprendre à l’ordinateur à reconnaître des objets. S’il y a un grand nombre d’objets d’une même catégorie, cela sera présenté au réseau de neurones. Et l’ordinateur apprendra à reconnaître cet objet sur de nouvelles images par l’analyse des patterns récurrentes. Par l’analyse de milliers de photos de chats, le réseau de neurones peut ainsi reconnaître un chat sur n’importe quelle photo.
Sachez que les réseaux de neurones ne peuvent pas être programmés directement pour réaliser une tâche. Ils n’ont qu’une seule instruction, apprendre de la manière du cerveau en développement d’un enfant.
Les méthodes d’apprentissage des réseaux de neurones
Il existe principalement 3 méthodes d’apprentissage distinctes dans le domaine des réseaux de neurones :
L’apprentissage supervisé
Dans ce cas, l’algorithme s’entraîne sur un ensemble de données étiquetées et se modifie pour finalement être capable de traiter le dataset afin d’obtenir le résultat escompté.
L’apprentissage non-supervisé
Les données ne sont pas étiquetées dans le cadre de ce type d’apprentissage. L’ensemble des données est analysé par le réseau de neurones. Et une fonction-coût indique au réseau jusqu’à quel point il est éloigné du résultat voulu. Celui-ci doit donc s’adapter afin d’augmenter la précision de l’algorithme.
L’apprentissage renforcé
Dans ce cas, le réseau de neurones est renforcé pour obtenir des résultats positifs et est sanctionné pour les résultats négatifs. Il parvient ainsi à apprendre, au fil du temps, comme cela se passe chez l’Homme qui apprend de ses erreurs de façon progressive.
Différents types de réseaux de neurones
On trouve plusieurs types de réseaux de neurones. Généralement, la catégorisation de ces réseaux se fait en fonction du nombre d’épaisseurs séparant l’entrée de données de la production du résultat, selon le nombre de nœuds cachés du modèle ou du nombre d’entrées et de sorties de chaque nœud. Selon le type de réseau, les informations propagées entre les différents tiers de neurones sont variées. En considérant la variante la plus simple, c’est-à-dire le réseau de neurones appelé « feed-forward », le passage des informations se fait directement de l’entrée aux nœuds de traitement puis aux sorties.
Il y a aussi les réseaux de neurones récurrents qui permettent de sauvegarder les résultats produits par les nœuds de traitement et alimentent le modèle à partir de ces résultats. Toutefois, c’est un mode d’apprentissage est un peu complexe
Les réseaux de neurones convolutifs sont un autre type de réseaux de neurones. Leur utilisation est possible dans plusieurs domaines, comme la numérisation de texte, la reconnaissance faciale et le traitement naturel du langage.
Cas d’usage des réseaux de neurones
Les cas d’usage des réseaux de neurones sont nombreux et ne cessent de se multiplier au fil du temps. Comme exemples d’application, il y a la transcription « speech-to-text », la reconnaissance d’écriture manuscrite ou encore la prévision des marchés financiers. Les réseaux de neurones sont également utilisables pour faire de la reconnaissance faciale, détecter des cancers sur les imageries médicales, prédire la météo et faire des analyses prédictives en entreprises. Cette technologie est utilisable aussi pour entraîner les chatbots, mettre au point les algorithmes de traitement naturel du langage ou encore pour la découverte de nouveaux médicaments. Les réseaux de neurones sont, par ailleurs, bien indiqués pour la reconnaissance de patterns, la prédiction et le traitement de signaux complexes.