Réseau neuronal

Un réseau neuronal est un système informatique d’intelligence artificielle conçu sur le modèle du fonctionnement du cerveau humain. Il utilise des couches de nœuds interconnectés servant de neurones artificiels pour traiter des données et résoudre un problème donné. Le système apprend au fil du temps en ajustant les connexions entre les neurones et les fonctions exécutées par chacun d’eux.

Les développeurs en IA utilisent les réseaux neuronaux artificiels pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle destinés à différentes tâches. Les réseaux neuronaux de vision par ordinateur apprennent à analyser des images pour reconnaître des objets, ce qui leur permet d’identifier rapidement des visages, d’étiqueter des images et de contribuer à la modération des contenus. Ils apprennent à effectuer la reconnaissance vocale pour transcrire des conversations et ajouter des sous-titres aux vidéos. Les réseaux neuronaux peuvent également apprendre le traitement automatique du langage pour analyser la langue écrite, organiser des documents, générer des résumés d’articles et servir de chatbots.

Fonctionnement des réseaux neuronaux

Chaque nœud d’un réseau neuronal contient une fonction mathématique. Les nœuds sont répartis sur plusieurs couches : une couche d’entrée, plusieurs couches intermédiaires et une couche de sortie. Chaque nœud est connecté à un nombre quelconque de nœuds des couches situées au-dessus et au-dessous de lui. Un nœud reçoit des entrées des nœuds de niveau inférieur, attribue une valeur de poids à chaque entrée et effectue un calcul sur les valeurs combinées. Si le résultat atteint un seuil prédéfini, le nœud le transmet au niveau suivant. Ce processus se répète jusqu’à ce que le réseau neuronal transmette la valeur finale à la couche de sortie.

Pendant la phase initiale d’« entraînement », les développeurs fournissent aux réseaux neuronaux différents ensembles de données. Par exemple, si l’objectif est de reconnaître des visages, les données peuvent être des photos de différentes personnes. Les premières fois que le système analyse les données, le résultat peut ne pas être exact. Toutefois, lors des analyses suivantes, il « apprend » en modifiant les valeurs de poids et de seuil de chaque nœud. Le réseau neuronal est correctement entraîné lorsqu’il produit régulièrement des résultats exacts pour les données d’entraînement.