Le concept de base de l’intelligence Artificielle repose en générale sur le fait de copier ou de reproduire des comportements liés à l’intelligence humaine, comme que le raisonnement, la planification, la créativité et la reconnaissance.
En effet, les réseaux de neurones artificiels font partie intégrante de l’intelligence artificielle, dont l’objectif est de modéliser les mécanismes d’analyse réalisés par le cerveau humain. le concept reste le même, ces derniers s’inspirent du fonctionnement de notre réseau pour résoudre des taches typique tel que le classification des données, la prédiction et la reconnaissance de texte, d’images et de voix, et c’est le cas des outils comme Chatgpt, Midjourney, DALL-E et autres.
Dans cet article, on vas explorer le monde de l’intelligence artificielle afin de comprendre les réseaux de neurones artificiels.
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Qu’est ce que les réseaux neurones :
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) constituent des systèmes informatiques qui s’inspirent de la manière dont le cerveau humain apprend. Ils se composent de différentes structures neuronales, contenant une structure d’entrée, une ou plusieurs structures cachées et une structure de sortie. Chaque nœud, ou neurone artificiel, se connecte à un autre et possède un poids et un seuil associés. Les réseaux neuronaux artificiels trouvent leur application dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance vocale et faciale, la classification d’images et la prédiction.
Les réseaux de neurones fonctionnent généralement par apprentissage probabiliste et appartiennent à la fois à la classe des applications statistiques, qu’ils enrichissent d’un ensemble de paradigmes4 permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen notamment), et à la classe des méthodes d’intelligence artificielle, auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées de l’utilisateur et des informations d’entrée pour le raisonnement logique formel.
Les types de neurones artificiels :
Neurone formel :
En effet, avant de savoir ce type de neurone, il convient de noter que les réseaux neuronaux reposent sur un paradigme biologique. Ainsi, le neurone formel est constitué de ce paradigme biologique, sauf que ce type de neurone est un modèle simplifié.
Les fonctions des réseaux de neurones formel peuvent comprendre, la réalisation des fonctions logiques, arithmétiques, et aussi symbolique.
Le concept de neurone formel est conçu comme un automatisme doté d’une fonction de transfert qui permet de convertir ses entrées en sorties selon des règles précises. Par exemple, un neurone additionne ses entrées, compare la somme obtenue à une valeur de seuil et émet un signal si cette somme est supérieure ou égale au seuil.
Réseau neuronal convolutif :
Les réseaux neuronaux évoluent avec un nouveau type de réseau qui ne se connecte pas complétement, dans le but de réduire le nombre de paramètres dans les modèles et d’améliorer les performances et la généralisation. L’une des premières applications a consisté en la reconnaissance automatique des codes postaux aux États-Unis. Dans le contexte de l’apprentissage automatique, un réseau neuronal convolutif (CNN ou ConvNet) désigne un type de réseau neuronal artificiel acyclique (feed-forward), dans lequel le modèle de connexion entre les neurones reprend celui du cortex visuel chez les animaux.
En outre, les réseaux neuronaux convolutifs trouvent un large éventail d’applications dans la reconnaissance d’images et de vidéos, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel.
Réseau de neurones à impulsions :
Les réseaux neurones à impulsions sont des évolutions des réseaux neurones artificielle. Ce type repose sur le principe suivant : l’échange entre les neurones se fonde sur l’intégration des impulsions et le retour de l’activation, tout comme les neurones naturels.
Ps : l’encodage est binaire dans ce cas.
Toutefois, le système binaire constitue un inconvénient, puisqu’il pose une difficulté de continuité sur le plan mathématique.
Entraînement des réseaux neurones :
L’entraînement des réseaux de neurones est le fait de faire apprendre à un réseau comment réaliser une tâche précise. Pour ce faire, il faut se référer au apprentissage supervisé.
Exemple :
À titre d’exemple, un réseau d’apprentissage profond entraînant la reconnaissance vocale procède initialement au traitement de quelques centaines de milliers de vocaux de voix humaines, avec différents termes liés à un langage, au contexte ethnique, ou à l’émotion, pour chaque vocale.
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