Les réseaux de neurones en intelligence artificielle : comment ça fonctionne ?

Après avoir parlé de l'intelligence artificielle et du machine learning, il est temps de s'attaquer à l'un des concepts les plus fascinants (et parfois les plus mystifiés) de l'IA moderne : les réseaux de neurones.

Derrière ce nom inspiré du cerveau humain se cache une technologie puissante, au cœur de nombreuses avancées en vision par ordinateur, traitement du langage naturel, reconnaissance vocale, ou encore traduction automatique. Dans cet article, on vous explique ce que sont les réseaux de neurones, comment ils fonctionnent concrètement, et pourquoi ils sont si importants.

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Une origine inspirée de la biologie

L'idée des réseaux de neurones artificiels remonte aux années 1950, avec des chercheurs comme Warren McCulloch et Walter Pitts, qui ont imaginé un modèle mathématique du neurone. Leur objectif était de reproduire, de manière simplifiée, le fonctionnement des neurones biologiques : des cellules capables de recevoir des signaux, de les traiter, et de décider ou non de transmettre une information.

Les réseaux de neurones artificiels sont donc constitués d'unités appelées neurones, organisées en couches. Chaque neurone reçoit des entrées, les transforme (via une fonction d'activation), puis transmet une sortie aux neurones suivants.

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Architecture d’un réseau de neurones

Un réseau de neurones classique se compose de trois types de couches :

1. La couche d’entrée : elle reçoit les données brutes (par exemple, les pixels d’une image).
2. Les couches cachées : elles effectuent les calculs, transformations et décisions intermédiaires. Plus il y en a, plus le réseau est profond (on parle alors de deep learning).
3. La couche de sortie : elle donne le résultat final (par exemple, "chat" ou "chien").

Chaque connexion entre neurones est associée à un poids, qui modèle l’importance de l’information transmise.

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Comment un réseau apprend-il ?

L’apprentissage d’un réseau de neurones se fait en deux grandes phases : la propagation et la rétropropagation.

1. Propagation (ou forward pass) : on envoie les données dans le réseau, couche par couche, jusqu’à la sortie.
2. Comparaison avec la réalité : on mesure l’erreur entre la prédiction du réseau et la vraie réponse attendue.
3. Rétropropagation (ou backpropagation) : le réseau ajuste ses poids en remontant l’information depuis la sortie vers l’entrée, pour réduire l’erreur à la prochaine tentative.

Ce processus est répété sur des milliers, voire des millions d'exemples, et des centaines voire des milliers de fois ou plus sur chaque exemple, jusqu'à ce que le réseau généralise correctement.

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Fonctions d’activation : le petit ingrédient magique

Chaque neurone applique une fonction d'activation à ses entrées combinées. Ces fonctions permettent d'introduire de la non-linéarité, essentielle pour que le réseau puisse modéliser des problèmes complexes. Les plus connues sont :

• Sigmoïde : pour des sorties entre 0 et 1
• ReLU (Rectified Linear Unit) : max(0,x), très utilisée pour sa simplicité et son efficacité
• Softmax : pour produire des probabilités sur plusieurs classes

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Exemples d’applications

Les réseaux de neurones sont au cœur de nombreuses innovations :

• Reconnaissance d’images : classer des photos, détecter des visages, analyser des IRM
• Traitement du langage : traduire des textes, générer des résumés, répondre à des questions
• Voitures autonomes : interpréter l'environnement visuel, détecter des obstacles
• Jeux vidéo : IA capables de battre les humains à des jeux très complexes (ex : AlphaGo)
• Assistants vocaux : reconnaissance et synthèse vocale

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Pourquoi c’est important de comprendre les réseaux de neurones ?

Parce qu'ils représentent une nouvelle manière de concevoir des outils capables de percevoir, comprendre et interagir avec leur environnement. En comprendre les bases, c’est :

• Mieux appréhender les limites et les possibilités de l’IA
• Développer un regard critique sur les technologies qu’on utilise
• Saisir les défis éthiques (biais, opacité des modèles, etc.)

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Et si on pouvait manipuler un réseau de neurones soi-même ?

C'est ce que permet AlphAI, la solution de Learning Robots. Avec ou sans code, on peut y observer en temps réel comment un réseau de neurones apprend à réagir, à se tromper, à s'améliorer... Une manière concrète et ludique de s'initier à ces concepts puissants.

Voici nos activités pour découvrir étape par étape spécifiquement les réseaux de neurones :

👉 Avec le robot AlphAI :

• Commencez par éditer vous-mêmes les connexions dans le réseau de neurones avec les activité "Edition manuelle" (Bloqué vs Mouvement, Ultra-sons, Suivi de ligne)
• Découvrez ensuite sur un exemple simple comment un réseau de neurone apprend avec l'activité Apprentissage supervisé - Suivi de Ligne qui est très visuelle, sur un réseau de neurones simple

• Pour aller (beaucoup) plus loin, découvrez avec notre TP Détection d'intrus le rôle des couches de neurones intermédiaire.

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👉 Avec les autres robots, nous vous recommandons les activités associées aux premières configurations de démonstration des catégories "Edition manuelle" et "Apprentissage Supervisé".

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