Qu’est-ce qu’un réseau de neurones – comment ça fonctionne et à quoi ça sert

Les réseaux de neurones font désormais partie intégrante de la vie quotidienne. Cette technologie est utilisée de façon visible et invisible. Les gens utilisent les réseaux de neurones, même sans y prêter attention ni le faire intentionnellement. Pour comprendre ce qu’est un réseau de neurones, il faut d’abord voir où il est utilisé.

Les réseaux de neurones autour de nous

Services financiers

Détection de la fraude : les réseaux de neurones analysent les transferts afin d’identifier des activités suspectes. Les transactions douteuses repérées sont ensuite vérifiées par les employés de la banque.

Trading en bourse : les réseaux de neurones analysent les données de marché et prédisent les tendances. Ils peuvent même exécuter des opérations de manière autonome.

Usage quotidien

Smartphones : les réseaux de neurones améliorent la qualité des photos, traitent automatiquement les images et gèrent les fonctions de l’appareil photo.

Publicité : optimisation des campagnes publicitaires grâce à l’analyse des données sur les utilisateurs et leurs préférences.

Assistants vocaux : Siri, Alexa et Google Assistant utilisent des réseaux de neurones pour comprendre et traiter les commandes vocales.

Médecine

Diagnostic des maladies : les réseaux de neurones analysent les radiographies et les IRM pour détecter des anomalies. Cela accélère le travail des professionnels de santé, car il est plus pratique d’examiner une zone problématique sur l’image que l’image entière.

Médecine personnalisée : les algorithmes fondés sur les réseaux de neurones peuvent traiter des informations sur les patients. Par exemple, des données génétiques et des antécédents médicaux. Après traitement, le réseau de neurones propose un schéma de traitement personnalisé.

Télémédecine et assistants virtuels : les réseaux de neurones analysent les symptômes des patients et fournissent des recommandations préliminaires de traitement.

Industrie du divertissement

Création de contenu : les réseaux de neurones génératifs créent de la musique, des images et même des scénarios de films.

Jeux vidéo : l’IA gère le comportement des NPC — personnages non joueurs. Cela crée un gameplay plus réaliste et plus varié.

Commerce de détail

Personnalisation des recommandations : les réseaux de neurones analysent le comportement des utilisateurs pour proposer des produits susceptibles de les intéresser. Cela augmente considérablement les ventes.

Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : les algorithmes étudient le marché et prévoient la demande pour les produits. Cela aide à déterminer combien de produits stocker et quand organiser les approvisionnements.

Transport et logistique

Véhicules autonomes : les réseaux de neurones traitent les données provenant des capteurs et des caméras pour piloter des véhicules sans intervention humaine. Au moment de la rédaction de l’article, cette technologie fonctionne en mode test.

Optimisation des itinéraires : les réseaux de neurones aident à déterminer les meilleurs trajets de livraison, en tenant compte du trafic et des conditions météorologiques.

Éducation

Apprentissage adaptatif : les réseaux de neurones analysent les résultats des élèves. Ils proposent des contenus pédagogiques personnalisés en fonction du niveau de préparation.

Correction automatique des travaux : traitement des textes et évaluation de la qualité des travaux rédigés. Vérification des bonnes et mauvaises réponses aux tests.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones

Un réseau neuronal est un modèle de calcul inspiré du cerveau humain. Il s’entraîne sur un ensemble de données. Le processus d’apprentissage consiste à ajuster les poids des connexions entre les neurones afin de minimiser l’erreur de prédiction. Cela ressemble à la manière dont le cerveau humain apprend à reconnaître des formes et à prendre des décisions. Les modèles entraînés peuvent appliquer leurs connaissances dans la pratique. Par exemple, aider les utilisateurs.

Structure d’un réseau de neurones

Les neurones sont les éléments de base qui composent un réseau de neurones. Chaque neurone reçoit des données d’entrée, les traite et transmet le résultat à d’autres neurones.

Couches : les neurones sont organisés en couches. Il existe trois grands types de couches :

Couche d’entrée — reçoit les informations initiales.

Couches cachées — traitent les données en extrayant des schémas et des relations cachés.

Couche de sortie — fournit le résultat final du traitement des données.

Processus d’apprentissage

L’initialisation des poids dans les réseaux de neurones est le processus par lequel chaque connexion entre neurones reçoit une valeur initiale avant le début de l’apprentissage. Ces valeurs sont aussi appelées poids.

Apprentissage : le réseau de neurones s’entraîne sur les données en ajustant les poids des connexions à l’aide de l’algorithme de rétropropagation de l’erreur, ou backpropagatio. Cela réduit l’écart entre les prédictions du réseau et les données réelles.

Généralisation : après l’apprentissage, le réseau de neurones peut traiter de nouvelles données et faire des prédictions. Par exemple, répondre à des questions ou formuler des hypothèses, comme le fait ChatGPT.

Types de réseaux de neurones

Réseaux de neurones convolutifs CNN : souvent utilisés pour traiter des images et des vidéos. Ils peuvent détecter des motifs et des objets sur les images, ce qui les rend indispensables dans des applications comme la conduite autonome et le diagnostic médical.

Réseaux de neurones récurrents RNN : utilisés pour travailler avec des séquences de données, par exemple pour l’analyse de texte ou des séries temporelles. Ils mémorisent les données précédentes, ce qui leur permet de prendre en compte le contexte.

Réseaux antagonistes génératifs GAN : utilisés pour générer de nouvelles données, comme des images ou de la musique. Ils fonctionnent en duo, où un réseau générateur crée les données et un discriminateur évalue leur réalité.

Questions fréquentes sur les réseaux de neurones

Que sont les hallucinations des réseaux de neurones ?

Les hallucinations sont des situations dans lesquelles un réseau de neurones génère des données qui ne correspondent pas à la réalité. Par exemple, il invente des faits inexistants. Ou il voit sur une photo des objets qui n’existent pas en réalité.

Qu’est-ce qu’un prompt dans un réseau de neurones ?

Un prompt est une consigne de départ donnée au réseau de neurones. Des prompts précis et détaillés permettent d’obtenir les meilleures réponses.

Comment expliquer ce qu’est un réseau de neurones à un débutant ?

Imaginez un réseau de neurones comme un grand groupe de personnes travaillant sur la même tâche. Chaque personne est un neurone. Elle traite une partie de l’information et la transmet ensuite dans la chaîne. Cela continue jusqu’à obtenir le résultat final.

Avantages et inconvénients des réseaux de neurones

Avantages

Capacité à traiter et analyser de grands volumes de données

Dans le domaine de la santé, les réseaux de neurones sont utilisés pour analyser des examens médicaux. Pour cela, les modèles doivent être entraînés sur des milliers d’IRM et de scanners.

Une étude de l’université Stanford a montré que les algorithmes d’apprentissage profond peuvent détecter une pneumonie sur des radiographies thoraciques avec une précision supérieure à celle des radiologues.

Grande précision dans les tâches de classification et de reconnaissance

Les réseaux de neurones de type CNN sont utilisés pour la reconnaissance faciale. Dans le test LFW, ou Labeled Faces in the Wild, les algorithmes modernes ont atteint une précision de 99 % dans l’identification des visages. Cela aide les appareils modernes dans leurs systèmes de sécurité — le déverrouillage des appareils.

Automatisation des processus complexes et prise de décision rapide

Dans le domaine de la logistique, des entreprises comme Amazon utilisent des réseaux de neurones pour optimiser les itinéraires de livraison. Les algorithmes de machine learning analysent les données sur la circulation et les conditions météorologiques en temps réel, ce qui permet d’améliorer l’efficacité et de réduire les délais de livraison.

Inconvénients

Ils nécessitent d’importantes ressources de calcul

L’entraînement de grands modèles comme GPT-3 demande une puissance de calcul et une énergie considérables. Pour entraîner même une ancienne version du réseau de neurones d’OpenAI, des supercalculateurs avec plus de 10 000 processeurs graphiques ont été utilisés. 1,3 térawattheure d’électricité ont été consommés. Un tel processus n’est accessible qu’aux grandes entreprises.

Dépendance à la qualité des données d’entraînement

En 2014, Amazon a été confrontée à un problème lors de l’utilisation d’un algorithme de sélection des candidats. Il s’est révélé biaisé contre les femmes. L’algorithme avait été entraîné sur des données reflétant des préférences historiques en faveur des candidats masculins, ce qui a conduit à une discrimination fondée sur le genre.

Ils peuvent générer des erreurs ou des hallucinations

Une étude a montré que les réseaux de neurones peuvent être vulnérables à des hallucinations sous forme d’erreurs de reconnaissance d’images. Par exemple, les algorithmes peuvent mal identifier des objets sur une image lors de petites modifications des pixels, invisibles à l’œil humain.