Comprendre les réseaux de neurones artificiels
Article écrit par Julien Gourdon
ancien journaliste et consultant SEO depuis 2015
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- Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels ?
- Comment fonctionnent les réseaux neuronaux ?
- L'histoire du réseau neuronal artificiel
- Quels sont les différents types de réseaux de neurones artificiels ?
- Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage des réseaux neuronaux ?
- Limites et défis des réseaux de neurones artificiels
- Quelles sont les applications des réseaux de neurones ?
Passionné par tout ce qui concerne l'intelligence artificielle (je l'ai déjà dit quelque part sur mon site, mais le 30 novembre 2022, jour de la sortie de ChatGPT, j'ai pris une énorme claque dont je ne me remets pas !), j'ai à coeur de perfectionner mes connaissances en IA, et de vous partager mon "savoir" par la même occasion. Je mets savoir entre parenthèses car il y en a des plus calés que moi sur le sujet, c'est certain, et que la somme des connaissances qu'il faut apprendre pour commencer à débrousailler un peu le sujet semble infini - mais c'est ça qui est bien, n'est-ce pas ?
Mais bref, je stoppe ici mes tergiversations et je vous propose de plonger sans plus attendre dans l'univers captivant des réseaux neuronaux qui ont justement permis l'émergence des intelligences artificielles génératives, telles que ChatGPT, et les différents modèles LLM d'OpenAI (GPT-3, GPT-3.5-turbo, GPT-4, GPT-4-32k, on ne les arrête plus 😨)
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels ?
Avant de plonger dans son histoire, ses différents types, ses apprentissages, ses cas d'usage et son avenir, il est essentiel de bien saisir la notion de réseau neuronal artificiel. Inspiré par la structure du cerveau humain, un réseau de neurones artificiels se compose d'un ensemble de couches interconnectées, permettant l'apprentissage et la réalisation de tâches complexes. Pour le dire de manière un peu plus scientifique, le réseau neuronal est composé de neurones formels, qui sont des unités de calculs imitant le fonctionnement des neurones biologiques. Ces neurones dits formels sont connectés entre eux pour former un réseau, d'où le nom de "réseau de neurones".
Comment fonctionnent les réseaux neuronaux ?
Les réseaux neuronaux fonctionnent grâce à un processus itératif d'apprentissage. Chaque neurone formel reçoit des informations de la part des neurones qui lui sont connectés. Il combine ces informations en utilisant une fonction de combinaison, puis applique une fonction d'activation pour déterminer sa sortie. Cette sortie est ensuite transmise aux neurones suivants. C'est ce qu'on appelle la propagation de l'information.
L'histoire du réseau neuronal artificiel
Bien que les réseaux neuronaux aient gagné en popularité ces dernières années avec les progrès de l'IA, ils ont été créés il y a plusieurs décennies. L'idée de créer des réseaux de neurones a en effet été introduite par le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pitts en 1943. Ils ont créé un modèle de neurone formel, connu sous le nom de neurone de McCulloch-Pitts, qui a jeté les bases de la recherche future sur les réseaux de neurones. Leur travail a été inspiré par leur désir de comprendre comment le cerveau humain peut produire des phénomènes complexes tels que la pensée et la conscience.
Quels sont les différents types de réseaux de neurones artificiels ?
Il existe différents types de réseaux neuronaux qui diffèrent de par leur structure et la manière dont ils traitent l'information. Parmi eux, nous pouvons citer les perceptrons, les réseaux de neurones à propagation avant, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convolutifs. Chacun a ses particularités et applications spécifiques.
| Les différents types de réseaux de neurones artificiels | |
|---|---|
| Réseaux de neurones feedforward | Ce sont les types de réseaux de neurones les plus simples et les plus courants. Dans ces réseaux, l'information se déplace dans une seule direction, de l'entrée à la sortie, sans boucles. |
| Réseaux de neurones à convolution | Ces réseaux sont spécialement conçus pour traiter les données qui ont une structure de grille topologique, comme une image. Ils sont largement utilisés dans les applications de vision par ordinateur. |
| Réseaux de neurones récurrents | Ces réseaux ont des connexions en boucle, ce qui leur permet de traiter des séquences de données, comme une série temporelle ou une phrase. Ils sont couramment utilisés dans les applications de traitement du langage naturel. |
| Auto-encodeurs | Ces réseaux sont utilisés pour l'apprentissage non supervisé, où le but est de trouver des représentations utiles des données d'entrée. |
| Réseaux génératifs adverses (GAN) | Ces réseaux sont utilisés pour générer de nouvelles données qui ressemblent à des données d'entraînement. Ils sont composés de deux parties : un générateur qui crée de nouvelles données, et un discriminateur qui évalue ces données par rapport aux données d'entraînement. |
| Transformers | Les Transformers sont un autre type de réseau de neurones artificiels, particulièrement efficaces pour comprendre le contexte dans les phrases et les textes. Ils utilisent une architecture d'attention qui leur permet de se concentrer sur différentes parties d'une phrase lorsqu'ils génèrent une représentation. Cela leur permet de mieux comprendre le contexte et les nuances du langage humain. |
Quelles sont les différentes méthodes d'apprentissage des réseaux neuronaux ?
L'un des aspects les plus fascinants des réseaux de neurones est leur capacité à apprendre. Ils peuvent ajuster leurs connexions pour améliorer leurs performances, un processus connu sous le nom d'apprentissage. Les deux méthodes d'apprentissage automatique les plus connues sont :
- L'apprentissage supervisé : le réseau est entraîné sur des données déjà étiquetées ;
- L'apprentissage non supervisé : le réseau doit découvrir par lui-même les patterns dans les données.
Limites et défis des réseaux de neurones artificiels
L'apprentissage n'est pas toujours un processus simple. Parfois, un réseau de neurones peut trop bien apprendre de ses données d'entraînement, au point de ne pas être capable de généraliser à de nouvelles données. C'est ce qu'on appelle le surapprentissage. Pour éviter cela, on peut utiliser des techniques comme l'élagage, qui consiste à simplifier le réseau pour le rendre moins complexe.
Un autre défi majeur auquel nous sommes confrontés lorsque nous évoquons les réseaux de neurones est leur opacité : il est souvent difficile de comprendre pourquoi un réseau de neurones a pris telle ou telle décision. C'est un défi majeur car cela revient à dire que nous ne savons pas comment ils fonctionnent réellement. Ni vous, ni moi, ni les plus grands spécialistes du domaine. Nous ne faisons que constater qu'en rajoutant des paramètres et en les ajustant, ils prennent des décisions qui semblent de plus en plus justes (les réponses qu'apportent ChatGPT aux questions qu'on lui pose en sont un bel exemple).
Cet opacité est un défi majeur pour le futur, en particulier dans les domaines où la transparence et le besoin d'explications sont importants.
Quelles sont les applications des réseaux de neurones ?
Malgré ces défis, les réseaux de neurones ont un potentiel énorme qui n'est plus à prouver. Ils sont utilisés dans une multitude de domaines, tels que la reconnaissance d'image, la reconnaissance vocale et le traitement automatique du langage. Mais leur champ d'application va bien au-delà : nous pouvons citer la reconnaissance faciale, la prédiction météo, la détection de cancer sur les imageries médicales, les analyses prédictives en entreprises, et bien plus encore. Leur capacité à apprendre et à s'adapter en fait des outils incroyablement puissants dont les champs de compétences ne cessent de s'accroître.