Introduction à l’IA et aux réseaux neuronaux artificiels (RNA)

Un ordinateur est supérieur au cerveau humain à bien des égards. Par exemple, il effectue généralement des calculs beaucoup plus rapidement et avec une plus grande précision qu’un être humain. Le traitement de l’information assisté par ordinateur présente des avantages très spécifiques par rapport aux capacités humaines. Un ordinateur peut traiter, calculer et stocker des données beaucoup plus rapidement et avec une plus grande précision qu’un être humain, et les récupérer à tout moment. La mémoire humaine est imparfaite, et certaines informations stockées finissent par être oubliées.

Le terme intelligence artificielle (IA) a été inventé en 1956 dans le cadre d’un projet de recherche scientifique (le « Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence »).

Les réseaux neuronaux artificiels sont constitués d’un réseau de neurones caractérisé par un grand nombre de connexions entre eux. La force de la connexion entre les différents neurones du réseau neuronal est déterminée par des poids. Lors de l’apprentissage du réseau, ces poids sont ajustés jusqu’à ce qu’une entrée donnée produise la sortie souhaitée.

La puissance de calcul est un facteur déterminant dans l’utilisation des réseaux neuronaux artificiels. D’une part, la puissance de calcul des systèmes informatiques s’est considérablement améliorée ces dernières années ; d’autre part, des progrès spécifiques ont également été réalisés en ce qui concerne l’architecture requise pour les réseaux neuronaux.

Ces dernières années, le volume mondial de données a connu une croissance explosive. La quantité de données générées dans le monde a considérablement augmenté ; ainsi, on génère aujourd’hui plus de deux fois et demie plus de données qu’il y a cinq ans.

L’apprentissage automatique (aussi appelé Machine Learning ou ML) est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) dans lequel des algorithmes apprennent à reconnaître des modèles à partir de données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions, plutôt que de suivre des règles programmées de manière fixe. Au lieu de règles rigides, les machines analysent de grandes quantités de données, y identifient des modèles, des corrélations et des structures, et améliorent leurs performances sur la base de ces expériences. Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) constituent une catégorie particulière de l’apprentissage automatique.

Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) s’inspirent de la structure du cerveau humain et ont connu un essor considérable ces dernières années. Dans de nombreuses applications, ils simulent des processus mentaux ; cependant, le fonctionnement de leurs différents éléments ne repose souvent pas sur le modèle des neurones naturels. Dans la plupart des applications, ce n’est pas la similitude avec le modèle biologique naturel qui importe, mais plutôt l’utilisation efficace et efficiente de méthodes de traitement et d’analyse des données.

Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) se composent de neurones interconnectés, organisés en couches. Ils constituent la colonne vertébrale de l’apprentissage automatique en identifiant des modèles complexes dans de grandes quantités de données, permettant ainsi de nombreuses applications. Les réseaux neuronaux artificiels s’inspirent d’un modèle biologique et en constituent une abstraction. Cependant, ils ne sont pas des répliques des réseaux neuronaux biologiques.

Un réseau neuronal artificiel se compose de plusieurs couches de neurones artificiels :

La couche d’entrée (en anglais : input layer) est la première couche du réseau neuronal. Elle reçoit les données brutes. Chaque neurone de cette couche représente une caractéristique de l’entrée.

Les couches cachées (en anglais : hidden layers) sont les couches situées entre la couche d’entrée et la couche de sortie. Un réseau neuronal artificiel peut comporter une ou plusieurs couches cachées, les neurones de ces couches étant souvent connectés à tous les neurones de la couche précédente. Les neurones artificiels de la couche cachée permettent au réseau de filtrer des caractéristiques de plus en plus complexes et abstraites.

La couche de sortie (en anglais : output layer) fournit le résultat final. Selon la tâche, la sortie peut être, entre autres, un nombre unique (régression) ou des probabilités pour différentes classes (classification).

Un réseau à propagation directe (en anglais : feedforward network FFN) est le type de réseau neuronal artificiel le plus simple et le plus élémentaire. Dans cette architecture, l’information circule dans un seul sens (de la couche d’entrée vers la couche de sortie, en passant par une ou plusieurs couches cachées). Il n’y a pas de rétroaction, ce qui signifie que la sortie d’une couche est simplement transmise à la couche suivante. Les réseaux feedforward conviennent aux tâches où les entrées sont indépendantes les unes des autres et n’ont pas d’ordre spécifique. Les réseaux feedforward n’ont pas de mémoire.

Un réseau neuronal récurrent (en anglais : recurrent neural network RNN) est un type particulier de réseau neuronal adapté au traitement de données séquentielles ou dépendantes du temps. Contrairement aux réseaux feedforward, les RNN disposent de connexions de rétroaction qui leur permettent de transmettre des informations des étapes précédentes à l’étape actuelle, ce qui confère au réseau une sorte de mémoire à court terme (mais pas de mémoire à long terme et donc aucune capacité à reconnaître les dépendances à long terme). Ces réseaux sont bien adaptés à la prévision de séries chronologiques (telles que les prévisions basées sur les données des marchés financiers).

Un neurone est une unité de traitement qui agrège les valeurs reçues via des connexions pondérées et détermine un état d’activation à l’aide d’une fonction d’activation.

Un réseau neuronal est constitué d’un ensemble de neurones reliés entre eux par des connexions orientées et pondérées. Chaque connexion entre les neurones dispose de poids ajustables. Grâce à ce que l’on appelle le processus d’apprentissage (en anglais : training), ces poids sont optimisés en continu jusqu’à ce que le réseau soit capable de faire des prédictions fiables et correctes.

Dans l’apprentissage supervisé (en anglais : supervised learning), le réseau est entraîné à partir de données étiquetées, chaque entrée étant associée à une réponse correcte. Le réseau apprend à associer les entrées aux sorties correctes en minimisant les erreurs.

Dans l’apprentissage non supervisé (en anglais : unsupervised learning), le réseau est entraîné à partir de données non étiquetées. Le réseau apprend à reconnaître des modèles, des structures ou des regroupements cachés dans les données, sans qu’on lui fournisse de réponses correctes.

Dans l’apprentissage par renforcement (en anglais : reinforcement learning), le réseau apprend en interagissant avec un environnement. Il reçoit des récompenses ou des sanctions pour ses actions et tente de maximiser la récompense totale au fil du temps.

Dans l’apprentissage par transfert (en anglais : transfer learning), un modèle déjà formé sur un ensemble de données pour une tâche spécifique est réutilisé, puis adapté à une nouvelle tâche apparentée. Au lieu de former un réseau neuronal à partir de zéro, on utilise un réseau pré-entraîné que l’on affine ensuite à l’aide d’un ensemble de données plus restreint et spécifique.

Par le passé, diverses techniques d’IA se sont souvent révélées n’être que des modes éphémères. La différence aujourd’hui réside dans le fait que de nombreuses applications d’IA ont atteint leur maturité commerciale ou ont fait leurs preuves lors de tests et dans la pratique. L’IA est déjà un outil utile et s’impose dans divers secteurs de l’économie à une échelle et à un rythme toujours croissants.

La grande flexibilité des réseaux neuronaux peut s’avérer être à la fois un avantage et un inconvénient. Il est important de noter que, dans certaines conditions, une approche algorithmique peut s’avérer plus avantageuse. Si vous identifiez un besoin au sein de votre entreprise de mettre en œuvre vos propres réseaux neuronaux, ou si vous souhaitez approfondir cette question, n’hésitez pas à nous contacter sans engagement. Nous effectuerons pour vous les évaluations nécessaires et, si besoin est, nous construirons les réseaux et formerons les modèles en conséquence. Après le développement des modèles, nous procédons systématiquement à une évaluation appropriée de leur qualité et vous accompagnons dans leur formation et leur mise en œuvre.