Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Les réseaux de neurones sont un sous-ensemble du Machine Learning, dont la structure et la logique visent à imiter celles du cerveau biologique. Également connus sous le nom de réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones se composent de nœuds interconnectés, ou neurones artificiels, organisés en couches avec des connexions pondérées qui transmettent et traitent les données. Les réseaux de neurones à plusieurs couches constituent le socle des algorithmes du Deep Learning.

Les réseaux de neurones sont conçus pour apprendre des schémas et des relations à partir de données d'entraînement, s'adapter et s'améliorer de façon continue, et appliquer ce qu'ils ont appris pour réaliser des prédictions ou prendre des décisions. Leur capacité à extraire des informations pertinentes à partir de données complexes pour résoudre des problèmes leur permet de se distinguer des algorithmes traditionnels.

Les réseaux de neurones fonctionnent selon un processus appelé propagation avant. Par le biais d'une architecture s'inspirant du cerveau humain, les données d'entrée sont acheminées dans le réseau, couche par couche, pour produire une sortie. Dans les réseaux de neurones se trouvent des couches de nœuds, qui sont des ensembles d'entrées, de pondérations et de fonctions définies. Chaque neurone d'une couche reçoit les entrées de la couche précédente, y applique une pondération, et transmet la somme pondérée via une fonction d'activation. La sortie de la fonction d'activation devient l'entrée de la couche suivante.

Lors de l'entraînement, le réseau ajuste les pondérations pour limiter la différence entre les sorties prévues et les sorties réelles. Ce processus, appelé propagation arrière, utilise des algorithmes d'optimisation pour mettre à jour les pondérations et améliorer les performances du réseau. Le fait de procéder par tâtonnements lui permet d'apprendre de ses erreurs et de gagner en précision au fil du temps. Par la suite, le réseau de neurones peut réaliser des prédictions précises à partir de données qu'il n'a jamais rencontrées auparavant.

Un réseau de neurones basique est constitué de neurones interconnectés en trois couches :

• Couche d'entrée : les informations arrivent dans un réseau de neurones par la couche d'entrée. Les nœuds d'entrée traitent et analysent les données, qu'ils acheminent ensuite vers la couche suivante.
• Couche cachée : les données d'entrée d'une couche cachée correspondent à la sortie de la couche d'entrée ou d'une autre couche cachée précédente. La couche cachée analyse cette sortie, la traite et la transmet à la couche suivante.
• Couche de sortie : la couche de sortie produit le résultat final. Elle peut avoir un ou plusieurs nœuds.

Les grands réseaux de Deep Learning comptent de nombreuses couches cachées avec des millions de neurones interconnectés.

Chaque type de réseaux de neurones est conçu pour résoudre un problème spécifique. Ces réseaux sont généralement classés selon la façon dont les données circulent du nœud d'entrée au nœud de sortie. Parmi les types de réseaux de neurones les plus courants, citons :

• Les réseaux à action directe (feedforward)
  Il s'agit de la variante la plus simple. Ces réseaux sont constitués d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. Les informations circulent dans un seul sens : du nœud d'entrée vers le nœud de sortie. Les réseaux de neurones à action directe utilisent un processus de rétroaction pour améliorer les prédictions au fil du temps. Ils sont souvent employés dans des tâches telles que la classification et la régression, et dans des technologies comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance faciale.
• Les réseaux des neurones à convolution (CNN)
  Les CNN sont particulièrement utiles pour la reconnaissance, la classification et l'analyse d'images et de vidéos. Ils s'appuient sur de nombreuses couches convolutives qui agissent comme des filtres pour détecter les schémas locaux et les structures hiérarchiques dans les données.
• Les réseaux des neurones à déconvolution (DNN)
  Très répandus dans les domaines de la synthèse et de l'analyse des images, les réseaux de neurones à déconvolution procèdent de manière inverse par rapport aux CNN. Ils sont capables de détecter les fonctionnalités ou les signaux perdus qui ont pu être jugés à l'origine comme insignifiants par un CNN.
• Réseaux de neurones récurrents (RNN)
  Les RNN sont des réseaux de neurones plus complexes. Ils sont conçus pour traiter les données de manière séquentielle et sont souvent exploités avec des données de séries temporelles pour formuler des prédictions concernant les résultats futurs. Ils disposent de connexions de rétroaction qui permettent aux informations de circuler en boucle, ce qui leur permet de garder en mémoire les entrées passées et de traiter des séquences de longueur variable. Le système d'auto-apprentissage est régulièrement utilisé dans les prédictions des marchés boursiers, des prévisions des ventes et des conversions texte-voix.
• Réseaux de longue mémoire à court terme (LSTM, long short-term memory)
  Les réseaux LSTM sont un type spécial de RNN. Ils gèrent avec efficacité les dépendances à long terme dans les données séquentielles. Ils atténuent le problème de disparition du gradient qui concerne les RNN traditionnels en ajoutant une cellule de mémoire capable de stocker les informations pendant de plus longues périodes de temps. Les LSTM sont souvent déployés pour la reconnaissance gestuelle, la reconnaissance de la parole et la prédiction de texte.

Les réseaux de neurones sont importants car ils permettent aux machines de résoudre des problèmes concrets et de prendre des décisions intelligentes avec une intervention humaine moindre. Grâce à leur capacité à gérer des données non structurées complexes, à répondre aux questions et à réaliser des prédictions précises, ce sont des outils précieux dans de nombreux domaines et secteurs. Depuis les chatbots et les véhicules autonomes jusqu'aux sciences, à la médecine, à la finance, à l'agriculture, à la cybersécurité et aux recommandations de produits, les réseaux de neurones ont un impact significatif.

Étant donné que les réseaux de neurones peuvent généraliser et déduire des connexions au sein des données, ils sont particulièrement utiles dans des tâches telles que le traitement du langage naturel et l'analyse des sentiments. Ils peuvent traiter de nombreuses entrées, prendre simultanément plusieurs facteurs en compte et fournir des sorties qui entraînent des actions ou des prédictions. Ils excellent également dans la reconnaissance des schémas et sont capables d'identifier des relations et des schémas complexes dans de grands ensembles de données. Cette capacité les rend particulièrement utile dans des applications telles que la reconnaissance des images et de la parole, où les réseaux peuvent analyser des détails au niveau des pixels ou des fonctionnalités acoustiques pour identifier des objets ou comprendre le langage parlé.

En outre, les réseaux de neurones proposent des capacités de mapping non linéaires, face auxquels les algorithmes traditionnels éprouvent souvent des difficultés. Étant donné qu'ils peuvent capturer et modéliser des interactions complexes entre les variables, ils sont très avantageux pour les tâches comme l'analyse financière, la modélisation prédictive et le contrôle des systèmes complexes.

L'avantage le plus évident des réseaux de neurones est qu'ils peuvent travailler plus efficacement que les humains (et les modèles analytiques) à la résolution de problèmes, et ce de manière continue. Leur portée s'étend de manière progressive et constante à d'autres domaines, avec des problèmes toujours plus complexes à résoudre. Nous approfondirons plus spécifiquement leurs avantages pour l'utilisateur prochainement, mais d'un point de vue général, voici quelques-uns des avantages pratiques qu'offrent les réseaux de neurones :

• Capacité à gérer des données complexes : les réseaux de neurones peuvent traiter efficacement des ensembles de données volumineux et compliqués et apprendre d'eux, puis faire ressortir des informations exploitables qui seraient passées inaperçues à l'aide des méthodes traditionnelles. Ils sont capables de prendre des décisions sophistiquées, de reconnaître des schémas et de procéder à des mappings non linéaires.
• Apprentissage et adaptabilité : les réseaux de neurones peuvent apprendre des données et ajuster leurs pondérations pour améliorer les performances. Ils peuvent s'adapter à l'évolution des conditions et réaliser des prédictions précises, même à partir de nouvelles données.
• Traitement parallèle : les réseaux de neurones peuvent effectuer plusieurs calculs en parallèle, ce qui permet de traiter efficacement de grands volumes de données. Les temps d'apprentissage et de déduction s'en retrouvent accélérés.
• Robustesse au bruit et aux erreurs : les réseaux de neurones ont un certain degré de tolérance à l'égard du bruit dans les données ou lorsque celles-ci ne sont pas complètes. Ils peuvent ainsi gérer l'absence d'informations ou les variations dans les données d'entrée, ce qui les rend plus pratiques et plus puissants dans les scénarios concrets.
• Scalabilité : les réseaux de neurones peuvent être scalés pour prendre en charge des problématiques et des ensembles de données à grande échelle. Ils peuvent être également entraînés sur des systèmes de calcul distribués, exploitant ainsi la puissance de plusieurs processeurs.

Le Deep Learning, le Machine Learning et les réseaux de neurones sont des termes liés, mais distincts. Le Deep Learning fait référence à un sous-ensemble de techniques du Machine Learning qui s'appuient sur les réseaux de neurones à plusieurs couches. Les réseaux de neurones constituent les modèles fondamentaux, c'est-à-dire la colonne vertébrale, dans les réseaux de Deep Learning qui apprennent des données.

Le Machine Learning regroupe un éventail plus large d'algorithmes et de techniques pour entraîner les modèles afin qu'ils formulent des prédictions ou prennent des décisions.

Les plus grands défis et limitations auxquels les réseaux de neurones sont confrontés dépendent généralement du processus d'entraînement. L'entraînement d'un réseau de neurones profonds nécessite un matériel physique, de la main d'œuvre et beaucoup de temps. Voici d'autres défis et limitations courants :

• Disparition ou explosion de gradients : les réseaux de neurones profonds peuvent éprouver des difficultés à propager des gradients lors de la propagation arrière, ce qui entraîne un problème de disparition ou d'explosion de gradients.
• Besoin de données étiquetées : les réseaux de neurones ont généralement besoin de données d'entraînement étiquetées, dont l'acquisition peut être chronophage et onéreuse, en particulier dans les domaines où il existe peu de données étiquetées disponibles.
• Interprétabilité et transparence : on désigne souvent les réseaux de neurones comme des "boîtes noires" en raison de leur nature complexe et non linéaire. Il peut être difficile d'interpréter le processus de prise de décision des réseaux de neurones. Or, l'incapacité à expliquer comment ou pourquoi tel ou tel résultat a été généré peut conduire à un manque de confiance.
• Besoins de ressources : l'entraînement de réseaux de neurones à grande échelle avec des ensembles de données conséquents peuvent nécessiter des ressources de calcul onéreuses à très hautes performances.
• Risque de biais des données : les hypothèses réalisées lors de l'entraînement des algorithmes peuvent conduire les réseaux de neurones à amplifier les préjugés culturels. Si l'on fournit à un algorithme des ensembles de données qui ne sont pas neutres, celui-ci propagera invariablement des préjugés.

Les réseaux de neurones se sont démocratisés et on les trouve désormais dans des secteurs et domaines divers et variés. Diagnostics médicaux, protection contre la fraude, prévision de la demande énergétique, identification de composés chimiques, et même trajets empruntés par votre livreur... les réseaux de neurones apportent leur contribution. Voici quelques exemples de cas d'utilisation, dont la liste ne cesse de s'allonger :

• Reconnaissance de schémas complexes
  De façon générale, les réseaux de neurones excellent à reconnaître des schémas et à extraire des informations pertinentes et exploitables à partir d'ensembles de données volumineux. Ils sont particulièrement utiles dans des domaines comme la génomique, où ils peuvent analyser de vastes ensembles de données génétiques pour identifier les marqueurs de maladie et développer des traitements ciblés.
• Reconnaissance des images et de la parole
  Les réseaux de neurones révolutionnent les applications de reconnaissance des images et de la parole. Ils favorisent la classification nouvelle génération d'images, la détection d'objets, la conversion voix-texte et les assistants vocaux. Depuis la modération de contenus et la reconnaissance faciale jusqu'à la précision des sous-titrages vidéo, c'est une bonne partie du monde qui profite au quotidien des avantages des réseaux de neurones.
• Traitement du langage naturel
  Les réseaux de neurones jouent un rôle essentiel dans les tâches de traitement du langage naturel, notamment l'analyse des sentiments, la traduction machine, les chatbots et la génération de textes. Ils permettent aux entreprises de glaner des renseignements utiles à partir de l'analyse instantanée de documents et d'e-mails longs, de commentaires utilisateur et d'interactions sur les réseaux sociaux.
• Véhicules autonomes
  Les réseaux de neurones sont un composant essentiel des véhicules autonomes, car ils permettent de détecter les objets, de détecter les voies et de prendre des décisions en temps réel. Ils fournissent une vision par ordinateur qui permet aux véhicules de percevoir et de surveiller les alentours, et de reconnaître ce qui s'y trouve : panneaux de signalisation, piétons, etc.
• Applications de santé
  Les réseaux de neurones ont apporté une contribution significative au domaine de la santé, notamment le diagnostic de maladie, la découverte de médicaments, les traitements personnalisés et l'analyse de l'image médicale.
• Systèmes de recommandation
  Les réseaux de neurones alimentent les systèmes de recommandation, en fournissant des suggestions personnalisées de produits, films, musique, etc. Ils analysent le comportement et les préférences de l'utilisateur pour lui proposer des recommandations adaptées. Ils aident aussi à créer un marketing ciblé à l'aide du filtrage sur les réseaux sociaux et l'analyse des comportements de l'utilisateur (UBA).
• Analyse financière
  Les réseaux de neurones sont utilisés dans le secteur financier pour des applications, parmi lesquels la détection de la fraude, les prévisions du marché, la modélisation d'évaluation des risques, les prix dérivés, la classification des titres, le credit scoring et le compromis algorithmique. Ils peuvent mettre au jour des schémas compliqués dans les données financières.
• Fabrication et contrôle qualité
  Les réseaux de neurones servent pour la détection des anomalies, la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l'optimisation des processus de fabrication.

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