Les Réseaux de neurones, c’est quoi ? – Vulgarisation
Les réseaux de neurones, piliers de l’IA moderne
Vous regardez votre écran, il se déverrouille instantanément.
Demandez la météo : Siri vous répond qu’il fera beau.
Une question ? ChatGPT rédige la solution.
Ça semble magique, mais c’est simplement… mathématique.
Derrière ces prouesses de l’intelligence artificielle se cache une technologie fascinante : les réseaux de neurones.
Ils sont invisibles, mais omniprésents. Ces réseaux sont au cœur des applications les plus impressionnantes de l’IA d’aujourd’hui. Et pourtant, leur fonctionnement reste souvent mystérieux.
Dans cet article, découvrez de façon vulgarisée et imagée ce qui se passe dans les coulisses de ces « cerveaux artificiels » et pourquoi ils sont devenus indispensables à la révolution technologique en cours.
BIENVENUE DANS LE CERVEAU DE L’IA
VOYAGE AU CŒUR DU RÉSEAU
Comprendre les réseaux sans perdre la connexion
Les réseaux de neurones sont des architectures informatiques au cœur de l’IA, conçues pour apprendre et traiter l’information en connectant des milliers de petites unités de calcul, comme des cerveaux simplifiés.
Ces architectures représentent la principale brique de l’intelligence artificielle, permettant d’importantes avancées technologiques et ouvrant la voie à des applications révolutionnaires dans de nombreux domaines comme le Machine Learning, le Deep Learning et la Computer Vision…
Des synapses aux circuits, nos cousins germains numériques
Le cerveau humain est composé de milliards de neurones interconnectés. Chaque neurone joue un rôle essentiel dans le traitement de l’information : il reçoit des signaux, les analyse et s’active sous certaines conditions.
Lorsque vous voyez une image comportant des poils, des moustaches et des oreilles pointues, votre cerveau met ces indices en relation et conclut : « C’est un chat ! ». Ce processus, qui semble naturel et immédiat, repose sur un vaste réseau de neurones, dont les connexions se renforcent au fil du temps grâce à l’apprentissage et à l’expérience.
Un réseau de neurones artificiels fonctionne sur un principe similaire, mais au lieu de signaux biologiques, il utilise des calculs mathématiques pour traiter l’information. Il est constitué de neurones artificiels reliés qui transforment les données par étapes successives pour arriver à une compréhension globale, comme reconnaître un visage ou comprendre une phrase.
PLONGÉE DANS LES ABYSSES NEURONAUX
L’UNION FAIT LA FORCE
Au commencement était le neurone…
Un neurone artificiel est une unité de base qui peut être intégrée dans des réseaux plus complexes.
Le plus simple d’entre eux s’appelle le perceptron, un petit pion de l’intelligence artificielle inventé dans les années 1950.
Ce neurone est capable de prendre des décisions simples. Par exemple, un e-mail peut être classé comme spam s’il contient des mots suspects, beaucoup de liens ou vient d’une source douteuse. Chaque critère a un poids, et si leur somme dépasse un certain seuil, l’e-mail est considéré comme du spam (1), sinon non (0).
Même si ça semble limité, c’est grâce à cette simplicité que le perceptron est devenu une brique fondamentale de l’IA moderne. En empilant des centaines ou des milliers de perceptrons, on obtient des réseaux très puissants.
Son fonctionnement repose sur plusieurs étapes clés :
1
Réception des valeurs en entrée
Le neurone reçoit une liste de nombres représentant des données transformées. Image, texte ou autre, tout doit d’abord être converti en valeurs numériques pour être traité. Par exemple, chaque pixel d’une image ou chaque mot d’un texte peut être représenté par un nombre.
2
Attribution d’un poids
Chaque valeur se voit attribuer un poids, un coefficient qui détermine son influence.
Plus ce poids est élevé, plus la valeur est considérée comme pertinente et plus elle compte dans le calcul.
3
Addition des valeurs
Les valeurs pondérées sont additionnées par le neurone, résumant ainsi toutes les informations en un seul chiffre — un peu comme une moyenne scolaire, où chaque matière a son coefficient.
Ce score servira de base pour prendre une décision.
4
Fonction d’activation
Application d’une fonction d’activation, elle détermine comment le neurone doit ou non « réagir », en fonction du score obtenu. Elle peut :
– s’activer comme un interrupteur si le score dépasse un seuil
– répondre d’une manière progressive et nuancée
5
Transmission du résultat
Si le neurone s’active, il transmet son résultat aux neurones de la couche suivante. L’information circule ainsi de neurone en neurone, couche après couche, permettant une analyse de plus en plus fine à chaque étape.
Un millefeuille d’intelligence
Les réseaux de neurones artificiels fonctionnent en plusieurs couches qui transforment progressivement l’information. Chaque couche joue un rôle spécifique dans le traitement des données, comme une chaîne de montage où chaque étape affine un peu plus le résultat.
1️⃣ La couche d’entrée
C’est la première étape du réseau, où les données brutes sont converties en une forme compréhensible par l’ordinateur, puis envoyées aux couches suivantes pour l’analyse. Par exemple, une image de chat est transformée en une série de nombres, chaque pixel étant représenté par une valeur correspondant à sa couleur ou sa luminosité.
2️⃣ Les couches cachées
Ces couches analysent progressivement les données pour repérer des motifs, c’est-à-dire des éléments récurrents qui aident à identifier des objets, des formes ou des concepts. Une forme arrondie avec une pointe pourrait par exemple correspondre à une oreille de chat. Plus un réseau contient de couches cachées, plus il peut détecter des détails subtils et affiner sa compréhension, c’est un principe du Deep Learning (apprentissage profond) qui se distingue par l’empilement de plus d’une couche cachée.
3️⃣ La couche de sortie
C’est la dernière couche, qui fournit le résultat final sous forme de prédiction. Dans notre exemple, le réseau calcule la probabilité que l’image corresponde à un certain objet et donne une réponse : « 90 % de chances que ce soit un chat ».
L’intelligence : fille de l’expérience
Grâce à l’enchaînement de ses couches, un réseau peut apprendre par lui-même, en ajustant progressivement ses connexions internes au fil des données qu’il traite.
Ce processus repose sur l’expérience et l’essai-erreur : le réseau fait une prédiction, compare le résultat à la réalité, puis ajuste ses connexions pour réduire l’écart entre les deux. Plus il voit d’exemples, plus il devient capable de généraliser et de faire des prédictions précises, même face à de nouvelles données.
On distingue deux grands types d’apprentissage pour les réseaux de neurones : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé (article sur le sujet à venir).
Et si on ouvrait la boîte noire ?
Contrairement à ce qu’on essaie de vous faire croire, les réseaux de neurones ne sont pas toujours simples à interpréter. Plus le modèle comporte de couches, plus ses connexions se multiplient et plus le raisonnement est difficile à suivre.
Si un réseau peut identifier un chat avec précision, il reste souvent impossible de savoir pourquoi il a fait ce choix : quelles parties de l’image ont compté ? quelles caractéristiques ont influencé la décision ?
On parle alors de « boîte noire » : l’IA fournit un résultat, mais son raisonnement reste opaque.
Cette opacité peut poser problème dans des domaines où il est crucial de comprendre et justifier les décisions de l’IA. Par exemple, lorsqu’un modèle analyse des données industrielles ou guide des décisions stratégiques, il est généralement nécessaire de savoir sur quels éléments repose sa réponse.
C’est là qu’intervient l’IA explicable (XAI), un ensemble de méthodes qui visent à rendre plus compréhensibles les décisions des modèles complexes comme les réseaux de neurones (c’est aussi ce vers quoi tend l’AI Act). L’objectif n’est pas de modifier le modèle, mais de fournir une lecture a posteriori de son fonctionnement, comme en visualisant les zones d’une image qui ont influencé une reconnaissance ou en identifiant les données clés dans une prédiction.
Ce domaine en plein essor répond à un besoin de transparence et de confiance croissant dans l’usage de l’IA, notamment pour les modèles Open Source (libres d’accès), et améliore la fiabilité des interactions entre humains et machines. En rendant l’IA plus explicable, on permet aux utilisateurs de mieux la comprendre, l’utiliser et collaborer avec elle.
MAIS DIS-MOI, À QUOI ÇA SERT ?
LES RÉSEAUX EN TIENNENT UNE COUCHE
Les Réseaux de Neurones : Sentinelles de l’IA
Les réseaux de neurones permettent d’analyser, comprendre et générer des informations sans intervention humaine. Ils s’adaptent et s’améliorent continuellement, ce qui permet d’automatiser efficacement des tâches et de répondre à une large variété de besoins.
Apprendre
S’adapter
Analyser
Généraliser
Les neurones développent leur réseau
Ces réseaux font partie du Machine Learning (apprentissage automatique), un sous-ensemble clé de l’IA. Ils sont au cœur de l’intelligence artificielle moderne et sont particulièrement utilisés en Deep Learning.
Il existe de nombreuses architectures de réseaux de neurones, chacune adaptée à des types spécifiques de données et de tâches. Ces architectures se distinguent par leur nombre et type de neurones, leur nombre de couches et leur type de connexion.
Voici des exemples de connexions :
- Denses : chaque neurone est connecté à tous ceux de la couche suivante, comme une toile d’araignée
- Convolutionnelles : le réseau analyse les images morceau par morceau, tel un puzzle
- Récurrentes : il se souvient des informations précédentes, comme une mémoire à court terme
- À attention : il repère les liens et éléments importants dans un ensemble, même s’ils sont éloignés
Grâce à ces architectures avancées, l’IA peut accomplir des tâches sophistiquées comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique ou la génération de texte, ils sont essentiels pour la rendre aussi puissante que performante. Parmi les plus connues, on retrouve :
Architecture
Signification
Définition
Application
CNN
Convolutional Neural Network
Cette architecture de réseau est conçue pour analyser des images en détectant automatiquement des motifs comme des contours ou des formes.
Utilisé en vision par ordinateur (Computer Vision) pour l’analyse d’imageries satellites, la détection d’objets, etc.
RNN
Recurrent Neural Network
Réseau adapté aux données séquentielles, les informations qui dépendent de l’ordre dans lequel elles apparaissent. Il est capable de mémoriser les informations précédentes pour comprendre le contexte global. Par exemple, le RNN sait que « Il est capable » fait référence au mot « Réseau » mentionné plus haut.
Surtout utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), la traduction automatique ou la reconnaissance vocale.
Transformers
Pour traiter des données séquentielles. Contrairement aux RNN, qui traitent les données mot par mot dans l’ordre,ils analysent l’ensemble des données en parallèle, grâce à un mécanisme d’attention.
Base des modèles de langage (LLMs) comme ChatGPT, utilisé en IA Générative pour la génération, traduction ou analyse de documents.
Les réseaux de neurones sont bien plus que de simples outils mathématiques : ce sont des structures capables d’apprendre, de s’adapter et de généraliser, rendant possibles des applications de plus en plus intelligentes et autonomes. De la reconnaissance d’un chat sur une photo à la traduction instantanée d’un texte, ils sont aujourd’hui la colonne vertébrale de l’intelligence artificielle moderne.
Comprendre leur fonctionnement, même à un niveau simplifié, permet non seulement de mieux saisir ce que fait l’IA aujourd’hui, mais aussi d’anticiper ce qu’elle pourra accomplir demain. Une chose est sûre : ces réseaux n’ont pas fini de nous surprendre.
