Réseaux neuronaux → Bases et importance en IA

Publié le : 06.03.2024  |  Durée de lecture : 9 minutes

Les réseaux neuronaux (RN) sont une branche de l'intelligence artificielle et, plus précisément, un sous-domaine de l'apprentissage automatique (machine learning), notamment du deep learning. Les algorithmes d'apprentissage profond imitent le comportement d'apprentissage humain dans l'ordinateur et utilisent pour cela de grandes quantités de données. C'est là qu'interviennent les réseaux neuronaux, ou plus précisément les réseaux neuronaux artificiels (RNA) : Le deep learning est basé sur l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels. 

Une structure et un processus d'apprentissage sont donnés aux réseaux neuronaux. Ils trouvent ensuite eux-mêmes la bonne configuration pour résoudre un problème au cours d'un processus d'apprentissage. L'idée de base est tirée de la nature : du fonctionnement du cerveau humain. Les réseaux neuronaux et leurs neurones numériques constituent la base de la résolution de nombreux problèmes, par exemple dans les domaines du traitement des données, de l'automatisation, du marketing, du service clientèle, de la vente, de la robotique et des ressources humaines. Notre guide vous donne un aperçu clair afin que vous puissiez évaluer le potentiel des réseaux neuronaux pour votre entreprise. 



Que sont les réseaux neuronaux et comment fonctionnent-ils ?

Les réseaux neuronaux font partie des technologies Big Data et Data Science. Ils se basent sur des algorithmes d'apprentissage entraînés qui classifient les données à grande vitesse et les regroupent en clusters. La particularité des réseaux neuronaux artificiels est qu'ils peuvent également traiter des données non structurées. Il est donc naturel que les réseaux neuronaux soient largement utilisés dans les applications d'IA pour reconnaître des images, comprendre des textes et prendre des décisions sur la base de données

Un réseau neuronal imite la manière dont les neurones biologiques s'envoient des signaux. Les images numériques de la nature sont composées de couches de nœuds qui ressemblent à des neurones. Le nombre de neurones varie en fonction de l'application. Il existe trois couches : couche d'entrée (Input Layer), couche cachée (Hidden Layer) et couche de sortie (Output Layer). 

Chaque nœud est relié à d'autres nœuds et possède sa propre pondération et sa propre valeur seuil. Les nœuds de la couche d'entrée reçoivent les informations, les nœuds de la couche cachée les traitent à l'étape suivante et la couche de sortie affiche le résultat. Lorsqu'un nœud dépasse la valeur seuil, il est activé et envoie des données à la couche suivante. La fonction d'activation dans un réseau neuronal détermine si un neurone est activé et à quel point. Les applications reçoivent les informations de la couche de sortie et peuvent les utiliser dans leurs processus pour résoudre des problèmes concrets.



Quelle est la spécificité des réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux sont très performants car ils peuvent être constitués de plusieurs couches cachées. En principe, il est possible d'obtenir des structures complexes avec des centaines de couches cachées, capables de reconnaître et de catégoriser des modèles complexes en conséquence à la vitesse de l'éclair. Cette énorme capacité aide les entreprises à puiser automatiquement dans n'importe quelle source de données, comme des textes, des images et des enregistrements sonores, des vidéos, des données de capteurs, des séries de mesures et des protocoles d'historique, et à extraire tout aussi automatiquement des informations ou des modèles pour les appliquer à de nouvelles données encore inconnues. Il est ainsi possible de faire des prédictions pour l'avenir sur la base des données.

L'un des principaux avantages des réseaux neuronaux est leur capacité à s'améliorer en permanence grâce à l'apprentissage supervisé et non supervisé. L'apprentissage supervisé utilise des ensembles de données marqués pour former des modèles d'apprentissage profond qui prédisent ou classifient les données. L'apprentissage non supervisé utilise des algorithmes qui trouvent des modèles et des structures sans que les valeurs cibles ou les étiquettes soient connues au préalable. 



Quel est le lien entre les réseaux neuronaux et ChatGTP ?

Les réseaux neuronaux sont à la base des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Ceux-ci se basent sur un très grand réseau neuronal capable de comprendre le langage naturel sous forme de texte et de l'écrire de manière autonome. Les LLM font partie des modèles de fondation. Ils saisissent des connaissances issues de grandes montagnes de données, les généralisent et les utilisent comme point de départ pour d'autres adaptations ainsi que comme élément de base pour des tâches spécifiques en aval. 

Mais ce n'est pas seulement dans la reconnaissance d'images et de voix et dans le cadre d'autres modèles d'apprentissage profond basés sur des données non structurées que les réseaux neuronaux sont au top de leur forme. Les réseaux neuronaux permettent également de traiter rapidement et de manière fiable les données structurées souvent présentes dans les entreprises, par exemple celles issues d'applications commerciales, surtout lorsque de grandes quantités de données sont disponibles. 



Quelles opportunités les réseaux neuronaux offrent-ils aux entreprises ?

Les experts en informatique et en intelligence artificielle s'accordent à dire que les réseaux neuronaux font partie intégrante des nouveaux modèles commerciaux de nombreuses entreprises. Les réseaux neuronaux offrent aux organisations la possibilité d'innover et d'acquérir un avantage concurrentiel, mais ils nécessitent une planification et une mise en œuvre minutieuses afin d'exploiter pleinement leur potentiel. 

La possibilité d'utilisation de l'apprentissage automatique par des réseaux neuronaux pour des applications d'entreprise dépend du degré de maturité de l'entreprise : dispose-t-on d'un volume de données suffisamment important ? Ce n'est que lorsque les données de départ sont volumineuses que l'algorithme d'apprentissage peut pondérer et structurer les informations de manière optimale sans normalisation préalable des données. Pour les entreprises, il peut donc être intéressant d'investir dans la collecte et la préparation de données

L'utilisation de technologies de nettoyage et d'enrichissement des données, par exemple, permet d'améliorer la qualité des données et de fournir de meilleurs résultats.



Qu'en est-il des classes de réseau ?

Les classes de réseaux neuronaux décrivent différentes architectures qui ont été développées pour des scénarios d'utilisation et des problèmes spécifiques. Elles constituent la base de nombreuses applications dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Chaque classe a ses propres caractéristiques. Quelques-unes des classes les plus courantes sont présentées ci-dessous : 

Perceptrons

Les perceptrons constituent la classe la plus simple des réseaux neuronaux. Ils sont composés d'une seule couche et sont souvent utilisés pour des tâches de classification simples, car ils sont capables d'apprendre des limites de décision linéaires. La combinaison de plusieurs perceptrons permet également de résoudre des problèmes plus complexes. 

Réseaux neuronaux à action directe (Feedforward Neural Networks)

Egalement appelés réseaux à propagation avant, ils constituent la base de nombreux réseaux neuronaux artificiels. Ils fonctionnent avec une ou plusieurs couches cachées entre la couche d'entrée et la couche de sortie, et les informations circulent sans boucle de rétroaction vers la sortie.

Réseaux de neurones récurrents (RNN - Recurrent Neural Networks)

Dans cette classe, l'information peut circuler à l'intérieur des couches. Ils ont été spécialement conçus pour le traitement de données séquentielles et l'analyse de séries temporelles avec des neurones artificiels. 

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

La classe des réseaux de neurones convolutifs est principalement utilisée dans le traitement des données d'image et audio.  



Comment résoudre les besoins élevés en ressources des réseaux neuronaux ?

Le deep learning avec des réseaux neuronaux nécessite souvent une très grande puissance de calcul pour l'entraînement et l'exécution. La raison en est la complexité des opérations mathématiques avec des millions de paramètres, afin de reconnaître des modèles dans les données et d'en tirer des enseignements. La charge de calcul élevée peut représenter un défi pour les entreprises pour des raisons de coûts et de ressources.

Pour faire face à la charge de calcul, outre la simplification des modèles, l'utilisation d'algorithmes plus efficaces et l'utilisation de fonctions d'activation, le cloud joue un rôle crucial. Les services de cloud computing donnent accès à une capacité de calcul flexible et évolutive sans que les entreprises aient à investir dans du matériel coûteux. Les fournisseurs de cloud permettent d'utiliser les ressources à la demande et de réduire les coûts en ne payant que pour le temps de calcul réellement utilisé. Une autre possibilité consiste à investir dans du matériel spécialisé tel que des GPU. 



Résumé des informations importantes

L'utilisation des réseaux neuronaux, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les entreprises révolutionne la manière d'analyser les données et de prendre les décisions. La technologie permet d'identifier des modèles dans de grandes quantités de données et de prédire des évolutions, ce qui est d'une valeur inestimable dans des secteurs tels que, par exemple, la finance, la santé et le commerce de détail. Les entreprises peuvent ainsi résoudre des problèmes complexes inaccessibles aux approches algorithmiques traditionnelles. Toutefois, l'utilisation de neurones numériques pose également des défis aux entreprises. Il s'agit notamment de la charge de calcul élevée, de l'obtention et de la qualité des données d'entraînement ainsi que de l'intégration dans les systèmes existants



Autres guides relatifs à l'Intelligence artificielle


Besoin d'autres informations ? – Voici notre livre blanc sur l'IA

Trouvez la meilleure façon de vous engager avec l'intelligence artificielle.
Découvrez dans notre livre blanc comment votre entreprise peut tirer profit de l'IA et quelles sont les solutions les mieux adaptées à vos processus opérationnels.