Réseaux de neurones expliqués : Comment ils imitent le cerveau pour résoudre des problèmes complexes

Que sont les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones artificiels sont un modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont formés par un ensemble de nœuds appelés neurones artificiels qui sont connectés et transmettent des signaux entre eux. Ces signaux sont transmis de l'entrée pour générer une sortie.

Quel est le but des réseaux de neurones ?

L'objectif principal de ce modèle est d'apprendre en se modifiant automatiquement afin de pouvoir réaliser des tâches complexes qui ne pourraient pas être effectuées par la programmation classique basée sur des règles. Ainsi, on peut automatiser des fonctions qui initialement ne pouvaient être effectuées que par des personnes.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?

Comme mentionné, le fonctionnement des réseaux ressemble à celui du cerveau humain. Les réseaux reçoivent une série de valeurs d'entrée et chacune de ces entrées atteint un nœud appelé neurone. Les neurones du réseau sont à leur tour regroupés en couches qui forment le réseau de neurones. Chacun des neurones du réseau a un poids, une valeur numérique, qui modifie l'entrée reçue. Les nouvelles valeurs obtenues sortent des neurones et poursuivent leur chemin à travers le réseau. Cette opération peut être vue schématiquement dans l'image suivante.

Une fois la fin du réseau atteinte, une sortie est obtenue qui sera la prédiction calculée par le réseau. Plus le réseau a de couches et plus il est complexe, plus les fonctions qu'il peut effectuer seront également complexes.

Entraînement des réseaux de neurones. Rétropropagation ou backpropagation

Pour qu'un réseau de neurones effectue les fonctions souhaitées, il est nécessaire de l'entraîner. L'entraînement d'un réseau de neurones se fait en modifiant les poids de ses neurones pour qu'il puisse extraire les résultats souhaités. Pour cela, on entre des données d'entraînement dans le réseau ; selon le résultat obtenu, les poids des neurones sont modifiés en fonction de l'erreur obtenue et selon la contribution de chaque neurone à ce résultat. Cette méthode est connue sous le nom de Rétropropagation ou backpropagation. Avec cette méthode, il est possible que le réseau apprenne, obtenant un modèle capable d'obtenir des résultats très réussis même avec des données très différentes de celles utilisées lors de l'entraînement.

Bien que son utilisation se soit popularisée actuellement, les réseaux de neurones existent depuis les années 1950. Cependant, la faible puissance des équipements de l'époque et l'absence d'algorithmes permettant aux réseaux d'apprendre efficacement ont fait qu'ils ont cessé d'être utilisés. Ce n'est que par la suite, grâce à la création de l'algorithme de Rétropropagation, l'utilisation de GPU permettant de grandes optimisations pour ce type de calculs et la plus grande quantité de données disponibles pour l'entraînement, que les réseaux de neurones ont refait surface et gagné en importance dans divers domaines. Grâce à ces améliorations, l'émergence du Deep Learning a été possible, qui repose sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds, c'est-à-dire des réseaux formés par un grand nombre de couches pour des tâches complexes.

Fonctions des réseaux de neurones

Le champ d'action des fonctions des réseaux de neurones est très large, car de par leur fonctionnement, ils sont capables d'approximer toute fonction existante avec un entraînement suffisant. Principalement, les réseaux de neurones sont utilisés pour des tâches de prédiction et de classification. Leur champ d'action est large et très utile aujourd'hui ; ils ne seront pas seulement utilisés pour des applications Industrie 4.0 (reconnaissance de pièces et de défauts non introduits auparavant par exemple), mais aussi dans d'autres domaines tels que l'économie, où ils peuvent aider à prédire l'évolution des prix sur les années, ou même en médecine où ils aident au diagnostic de divers problèmes de santé.

Les réseaux de neurones sont devenus une pièce clé pour le développement de l'Intelligence Artificielle, c'est l'un des principaux domaines de recherche et celui qui évolue le plus dans le temps, avec des solutions de plus en plus complexes et efficaces.

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