Les Réseaux de Neurones : Les Grands Principes
Impossible d’être passé à côté des avancées majeures de l’Intelligence Artificielle (IA) ces derniers mois. Il n’a pas fallu attendre ChatGPT pour démocratiser son utilisation dans l’industrie. Que ce soit dans l’éducation, la finance ou encore la médecine, l’IA est omniprésente dans notre quotidien et il est difficile de ne pas s'émerveiller face à la complexité de ces systèmes qui semblent défier les frontières entre la machine et la pensée humaine. Les réseaux de neurones, véritables architectes de l'IA, se cachent derrière cette révolution technologique.
QU’EST-CE QU’UN RÉSEAU DE NEURONES ?
Un réseau de neurones est une composante essentielle de l’IA. C’est un modèle mathématique qui vise à imiter la façon dont les neurones interagissent dans le cerveau pour traiter l’information et réaliser des tâches complexes. Ces réseaux sont particulièrement puissants pour la reconnaissance de schémas, la prise de décision et l’apprentissage à partir de données.
Si on dissèque ces fameux réseaux de neurones, on en extrait 2 composantes fondamentales : les neurones et les poids.
Les neurones sont les unités de base du réseau, tout comme les cellules nerveuses dans le cerveau humain. Chaque neurone prend une ou plusieurs entrées, effectue des calculs sur ses entrées, puis génère une sortie. Ces calculs sont généralement des opérations mathématiques simples.
Chaque connexion entre les neurones a un poids associé, qui représente l’importance de cette connexion. Les poids sont ajustés pendant le processus d’apprentissage pour permettre au réseau de s’adapter aux données d’entraînement et de faire des prédictions plus précises.
Les neurones sont organisés en couches et associés à une fonction d’activation. Un réseau de neurones typique comporte au moins une couche d’entrée (où les données sont introduites), une ou plusieurs couches cachées (où les calculs se déroulent) et une couche de sortie (où les résultats sont générés). Les fonctions d’activation vont déterminer si le neurone doit envoyer une sortie en fonction des résultats des calculs effectués sur ses entrées.
Prenons un exemple concret pour illustrer ces concepts : imaginez un réseau de neurones formé pour reconnaître des chiffres manuscrits. Chaque pixel d’une image de chiffre serait une « entrée » pour le réseau, et les poids seraient ajustés pour attribuer une importance différente à chaque pixel. À travers les différentes couches, le réseau apprendrait à distinguer les caractéristiques importantes et à produire une sortie précise.
COMMENT ENTRAINER UN RÉSEAU DE NEURONES ?
L'entraînement d'un réseau de neurones est un processus crucial qui permet au réseau d'apprendre à partir des données fournies, d'ajuster ses paramètres internes et de généraliser ses connaissances pour effectuer des tâches spécifiques. Cet entraînement se déroule en plusieurs étapes :
- Collecte des données d'entraînement : tout commence par la collecte de données représentatives de la tâche que le réseau doit accomplir. Ces données sont généralement divisées en deux ensembles : l'ensemble d'entraînement, utilisé pour apprendre le modèle, et l'ensemble de validation, utilisé pour évaluer ses performances pendant l'entraînement.
- Prétraitement des données : les données d'entraînement peuvent nécessiter un prétraitement, telles que la normalisation (mise à l'échelle des valeurs), la conversion en un format approprié, ou la sélection des caractéristiques pertinentes.
- Définition de l'architecture du réseau : cela implique de choisir le nombre de couches, le nombre de neurones dans chaque couche, la fonction d'activation, et d'autres paramètres du réseau. L'architecture du réseau dépend de la nature de la tâche à accomplir.
- Initialisation des poids : les poids des connexions entre les neurones sont initialement définis de manière aléatoire. Ces poids seront ajustés pendant l'entraînement pour minimiser l'erreur entre les prédictions du réseau et les valeurs réelles.
- Forward Propagation : les données d'entraînement sont introduites dans le réseau, et la sortie est calculée à travers les différentes couches du réseau. C'est la phase où les prédictions initiales sont générées.
- Calcul de l'erreur : la différence entre la sortie prédite et la vérité terrain (les valeurs attendues) est calculée pour évaluer la performance du réseau. L'objectif est de minimiser cette erreur.
- Back Propagation : l'algorithme de rétropropagation est utilisé pour ajuster les poids du réseau afin de minimiser l'erreur. Cela se fait en calculant les gradients de l'erreur par rapport aux poids, puis en mettant à jour les poids en fonction de ces gradients.
- Optimisation : différents algorithmes d'optimisation sont utilisés pour ajuster les poids de manière itérative, en minimisant l'erreur sur l'ensemble d'entraînement. Cela peut impliquer des techniques telles que la descente de gradient.
- Validation et ajustement des hyperparamètres : l'ensemble de validation est utilisé pour évaluer les performances du modèle sur des données non vues pendant l'entraînement. Les hyperparamètres du réseau (taux d'apprentissage, nombre d'épochès, etc.) sont ajustés en fonction des performances sur cet ensemble.
- Évaluation finale : une fois l'entraînement terminé, le modèle est évalué sur un ensemble de test complètement indépendant pour mesurer ses performances réelles.
Ce processus itératif se répète jusqu’à ce que le réseau atteigne une performance satisfaisante sur la tâche donnée. L’entraînement d’un réseau de neurones est un processus intensif en ressources computationnelles, mais est essentiel pour développer des modèles capables de fournir des résultats précis et généralisés.
OÙ EST-CE QU’ON UTILISE L’IA AUJOURD’HUI ?
L'IA et les réseaux de neurones ont des applications concrètes et permettent de résoudre une multitude de problèmes dans de nombreux domaines.
Il y a notamment la reconnaissance d’images. Les réseaux de neurones y sont largement utilisés pour des applications telles que la reconnaissance faciale sur les smartphones, la détection d’objets dans les caméras de sécurité et la classification d’images médicales.
Nous observons également une montée en puissance de modèles de traitement du langage naturel. Ces derniers sont utilisés dans les assistants virtuels tels que Siri, Alexa et Google Assistant. Ils permettent aussi la traduction automatique, la génération de texte automatique et l’analyse des sentiments dans les médias sociaux.
Ces deux exemples ne sont qu’une aiguille dans la botte de foin que représente les problématiques solutionnées par l’IA. Nous pourrions parler pendant des heures des applications à la santé, de la conduite autonome ou de la prédiction des tendances du marché…
L’IA et les réseaux de neurones constituent un outil puissant qui paraît comme un indispensable à la croissance de toute entreprise. Nous pouvons vous accompagner sur la mise en place de ces outils au sein de votre structure (Digital & Data).
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Crédits :
Apruzzese Anthony