Réseau de neurones artificiels : définition et techniques

Un réseau de neurones artificiels permet aux machines de copier le fonctionnement du cerveau humain. Avec la technologie de l'intelligence artificielle, le réseau de neurones se perfectionne progressivement, jusqu'à devenir autonome par la technique du deep learning.

Un réseau de neurones artificiels, c'est quoi ?

Un réseau de neurones artificiels a pour objectif de simuler l'intelligence humaine, par le biais de neurones qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Les neurones artificiels sont intégrés dans des logiciels et permettent aux machines de devenir autonomes, par la technologie de l'intelligence artificielle (IA).

Un réseau de neurones artificiels dépend de la catégorie du deep learning (apprentissage profond), elle-même intégrée au machine learning (apprentissage automatique).

Le réseau apprend par lui-même, grâce à un algorithme qui lui permet d'analyser des informations et de se perfectionner avec la multiplication des exemples qui lui sont présentés. Il existe plusieurs types de réseaux qui utilisent ou non l'IA, du perceptron multicouche au neurone convolutif.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutif (ou réseau de neurones à convolution) ?

Un réseau de neurones convolutif permet d'analyser des informations complexes et en grand nombre. Il est composé de plusieurs réseaux de neurones artificiels distincts les uns des autres, qui prennent en charge chacun une partie des informations. Chaque noyau possède ainsi des paramètres spécifiques, le tout permettant de traiter les données avec plus d'efficacité et de rapidité en répartissant les tâches. Cet ensemble de réseaux est appelé réseaux de neurones à convolution.

Un neurone formel, c'est quoi ?

Un neurone formel est un neurone artificiel, qui copie le modèle biologique humain. Ce sont les neurologues Warren McCulloch et Walter Pitts qui ont inventé le neurone formel à la fin des années 50. Dans ce modèle de réseau de neurones, les informations passent de l'entrée au noyau de traitement puis enfin à la sortie. Le neurone formel est dit simple, c'est-à-dire que, contrairement au neurone convolutif, il ne peut pas apprendre.

Réseau de neurones convolutif vs perceptron multicouche : quelle différence ?

Le perceptron multicouche fonctionne à la base comme un neurone formel. Les informations passent d'un point A (entrée) à un point B (sortie). Mais contrairement à un réseau monocouche, le perceptron multicouche comporte différents noyaux ou matrices de poids, qui permettent de traiter des informations plus complexes.

Le réseau de neurones convolutif fait appel à la technologie de l'IA, qui permet l'apprentissage automatisé. Les données passent par différentes entrées et sont analysées par des réseaux de neurones artificiels distincts, comprenant plusieurs matrices de poids. Les informations traitées dans ces différents groupes se rejoignent à la sortie. Avec ce réseau de neurones convolutif qui fonctionne sur le modèle du deep learning, les logiciels se rapprochent du fonctionnement du cerveau humain.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle