Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) sont un type d’algorithme d’intelligence artificielle. Ils s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain, où les neurones se déclenchent et les synapses se connectent pour stocker des informations dans notre cerveau. Un RNA est une connexion de nœuds qui traitent les informations comme le ferait un cerveau. Chaque nœud possède des entrées et des sorties (également appelées “neurones”) qui attribuent des valeurs à différents éléments d’information (l’entrée).
La sortie d’un nœud est connectée à l’entrée d’un autre nœud, de sorte que lorsque certaines conditions sont remplies, les deux nœuds communiquent. C’est ce qu’on appelle une synapse. Il existe de nombreux types de réseaux neuronaux artificiels, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients en fonction de ses besoins spécifiques.
Vous pouvez considérer un réseau neuronal artificiel comme un cadre pour la création d’algorithmes d’IA. Il existe de nombreuses implémentations que vous pouvez utiliser pour votre projet particulier. Voici tout ce qu’il faut savoir à ce sujet pour mieux comprendre les NPU intégrés dans certaines puces ou le fonctionnement de base de l’IA.
C’est à certains auteurs de science-fiction des années 1950 que l’on doit les premiers faits concernant l’intelligence artificielle.
Comment fonctionne un réseau neuronal artificiel ?
Un réseau neuronal artificiel se compose de nombreuses couches interconnectées, chacune possédant ses propres neurones. Il existe deux principaux types de couches : les couches d’entrée et les couches de sortie. Les couches d’entrée reçoivent des informations provenant de l’extérieur du réseau, tandis que les couches de sortie fournissent des informations à l’extérieur du réseau. Chaque neurone du réseau possède un certain nombre d’entrées et une sortie. Les entrées d’un neurone sont appelées entrées synaptiques, car ce sont elles qui décident du moment où il se “déclenche” et se connecte à un autre neurone. S’il est vrai que les neurones du cerveau humain se déclenchent lorsqu’ils reçoivent une impulsion électrique, les neurones artificiels ne se déclenchent pas réellement. Ils modifient seulement la valeur qu’ils attribuent aux informations qu’ils reçoivent. Les connexions pondérées entre les neurones déterminent la manière dont le réseau réagit aux informations reçues. Comme le cerveau humain, les réseaux neuronaux artificiels sont constitués de neurones qui se connectent les uns aux autres. Les connexions sont pondérées, ce qui signifie qu’elles attribuent une valeur à l’information transmise entre les neurones. Les neurones et leurs interconnexions sont configurés lors de l’apprentissage d’un RNA. Il est alimenté par un ensemble de données d’entrée, doté d’une sortie souhaitée, et une “règle d’apprentissage” est utilisée pour ajuster les poids des connexions entre les neurones jusqu’à ce que le réseau obtienne la sortie correcte. Une fois que le réseau neuronal a été entraîné, il peut prédire avec précision la sortie à partir de nouvelles données d’entrée.
Pourquoi utiliser un réseau neuronal pour former l’intelligence artificielle ?
Les réseaux neuronaux sont utilisés pour former l’IA car la façon dont ils traitent les informations est très similaire à la façon dont le cerveau humain stocke les informations. Il est facile de modifier un réseau neuronal pour changer la façon dont il stocke les informations et ce qu’il stocke. Il peut être utilisé pour résoudre une grande variété de problèmes, en particulier ceux qui impliquent de faire des prédictions. Il existe également une grande variété de types de réseau neuronal qui peuvent être utilisés, ce qui signifie qu’ils peuvent être appliqués à de nombreux types de problèmes différents. Les RNA sont facilement extensibles, ce qui les rend utiles pour les projets ayant une large base d’utilisateurs. En général, les RNA sont utiles parce qu’ils peuvent traiter les informations de la même manière que le cerveau humain les stocke. Cela signifie qu’ils peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes d’une manière créative qui imite la façon dont les humains pensent.
Types de réseaux neuronaux artificiels
Le type de réseau que vous utilisez pour votre projet dépend du type de problème à résoudre. Il existe plusieurs types de réseaux neuronaux artificiels, chacun ayant des propriétés différentes. Ces types de réseaux sont les suivants : Les réseaux à progression directe, les réseaux récurrents et les réseaux Hopfield. Les réseaux à progression directe sont le type de RNA le plus courant. Ils sont idéaux pour les problèmes dont la solution est simple, comme la reconnaissance d’images. Les réseaux récurrents sont conçus pour les problèmes de nature cyclique. Ils sont souvent utilisés pour modéliser des séries de données temporelles, telles que les cours de la bourse. Les réseaux Hopfield sont ce qui se rapproche le plus d’un réseau neuronal artificiel général. Ils sont utiles si vous ne savez pas comment le réseau fonctionne ou si vous ne savez pas comment il est censé produire un résultat.
Avantages d’un RNA
- Facilité de mise à l’échelle : si vous souhaitez rendre votre produit d’IA plus largement disponible, vous pouvez facilement mettre à l’échelle les réseaux neuronaux artificiels, car ils sont relativement faciles à distribuer. Si vous disposez d’un très grand ensemble de données, vous pouvez également utiliser la mise à l’échelle pour rendre les prédictions plus précises.
- Facilité de modification : les réseaux neuronaux sont très faciles à modifier par rapport à d’autres algorithmes d’IA. Le cœur de chaque implémentation de RNA est une simple formule mathématique. Avec les connaissances adéquates, cette formule peut être modifiée pour changer la façon dont le réseau traite les données.
- Facile à comprendre : les RNA sont excellents pour faire des prédictions que les humains peuvent comprendre. En cas d’incertitude dans les données, un réseau neuronal peut être utilisé pour expliquer l’incertitude à un utilisateur.
- Facile à entraîner : ils sont faciles à entraîner, ce qui signifie que peu de données sont nécessaires pour les rendre utiles. C’est l’idéal lorsque l’on recueille des données auprès d’une petite base d’utilisateurs.
- Grande variété d’implémentations : de nombreuses implémentations de RNA peuvent être utilisées pour de nombreuses applications différentes. Chaque implémentation d’un réseau neuronal est la mieux adaptée à la résolution d’un problème particulier.
Inconvénients de l’RÉSEAU NEURONAL
- Créativité limitée : l’un des principaux inconvénients des RNA est qu’ils ne sont pas très créatifs. Ils ne peuvent pas trouver des moyens nouveaux et intéressants de résoudre un problème comme le font d’autres algorithmes d’IA.
- Il faut beaucoup de données : si vous voulez que votre RNA fasse des prédictions précises, vous avez besoin de beaucoup de données d’entraînement. Cela peut poser problème si vous ne disposez pas de suffisamment de données pour entraîner votre réseau neuronal ou si vous avez besoin que vos prédictions soient précises rapidement.
- Nécessité d’une grande puissance de calcul : un autre inconvénient des RNA est qu’ils nécessitent une grande puissance de calcul. Cela peut être un problème si vous ne disposez pas de la puissance de calcul nécessaire pour faire fonctionner votre réseau.
Limites d’un réseau neuronal artificiel
- Ne prends pas en compte les facteurs externes : si les RNA peuvent résoudre des problèmes nécessitant des prédictions, ils ne prennent pas en compte les facteurs externes susceptibles d’influer sur le résultat. Ils peuvent être utiles si vous souhaitez simplement connaître la probabilité que quelque chose se produise, mais ils ne constituent pas une solution idéale si vous souhaitez contrôler le résultat.
- Créativité : avec les RNA, la créativité ne fait pas partie de l’équation. Vous devez décider ce que le réseau doit faire et ensuite trouver les bonnes données pour l’entraîner. Cela signifie qu’il n’a pas la capacité d’être créatif.
- Il ne tient pas compte des effets à long terme : les RNA ne tiennent pas compte des effets à long terme, ce qui signifie qu’ils ne peuvent résoudre que des problèmes à court terme. Elles ne peuvent pas être programmées pour résoudre des problèmes ayant un effet à long terme.
Autres concepts connexes
Enfin, j’aimerais aborder certaines différences entre d’autres concepts que certains considèrent comme des synonymes, mais qui ont leurs propres différences :
Qu’est-ce que l’IA ou l’intelligence artificielle ?
En informatique, le terme intelligence artificielle (IA) désigne toute intelligence de type humain manifestée par des ordinateurs, des robots ou d’autres machines. Un sous-ensemble de l’IA est l’apprentissage automatique, qui fait référence au concept selon lequel les programmes informatiques peuvent apprendre automatiquement et s’adapter à de nouvelles données sans aide humaine. L’intelligence artificielle permet aux ordinateurs et aux machines d’émuler les capacités de détection, d’apprentissage, de résolution de problèmes et de prise de décision de l’esprit humain. L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui s’intéresse aux problèmes cognitifs généralement associés à l’intelligence humaine, tels que l’apprentissage, la résolution de problèmes et la reconnaissance de formes.
Le terme peut également s’appliquer à toute machine qui présente des caractéristiques associées à l’esprit humain, telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes. L’intelligence artificielle (IA) est souvent appliquée à des projets qui conçoivent des systèmes dotés de processus intellectuels semblables à ceux de l’homme, tels que la capacité de raisonner, de découvrir des significations, de généraliser ou d’apprendre à partir d’expériences passées. L’intelligence artificielle (IA) est l’intelligence dont font preuve les machines, par opposition à l’intelligence naturelle dont font preuve les humains et les animaux, qui implique la conscience et l’émotion. L’IA est la technique par laquelle les ordinateurs, les robots contrôlés par ordinateur ou les programmes informatiques peuvent raisonner intelligemment, à l’instar de l’esprit humain.
L’IA utilise une série de technologies qui permettent aux machines de percevoir, de comprendre, de planifier, d’agir et d’apprendre à un niveau d’intelligence similaire à celui de l’homme. Les réseaux de neurones artificiels et les technologies d’apprentissage profond de l’IA évoluent rapidement, en grande partie parce que l’IA traite de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement et fait des prédictions beaucoup plus précises que les humains.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est un type d’intelligence artificielle dans lequel les algorithmes sont entraînés à reconnaître des modèles et à faire des prédictions sur cette base. Les prédictions peuvent porter sur n’importe quel sujet, des ventes futures aux tendances du marché boursier en passant par les conditions météorologiques. En règle générale, vous disposez de grandes quantités de données que l’algorithme utilise pour construire des modèles et faire des prédictions sur de nouveaux points de données. Il n’est pas nécessaire d’écrire un programme spécifique pour chaque prédiction que l’algorithme doit faire, car les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables d’ajuster leurs algorithmes automatiquement au fur et à mesure qu’ils obtiennent plus de données.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels (RNA) à plusieurs couches. Les tâches de reconnaissance d’images, où l’on apprend au réseau neuronal à reconnaître différents objets dans une image, sont des exemples d’apprentissage en profondeur. Les algorithmes d’apprentissage profond sont généralement très complexes et nécessitent une grande puissance de calcul. Ils ne sont donc pas adaptés à toutes les situations, mais ils sont particulièrement efficaces pour résoudre les problèmes liés à la disponibilité d’une grande quantité de données, tels que la reconnaissance d’images ou la traduction de langues.
Vous comprenez maintenant un peu mieux les bases des réseaux neuronaux artificiels dont on parle tant et qui remplacent de plus en plus des fonctions précédemment mises en œuvre de manière plus orthodoxe ou le travail de nombreux humains.
