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Articles - Étudiants SUPINFO

Les réseaux de neurones artificiels en informatique

Par Nezha EL GOURII Publié le 31/08/2015 à 16:12:36 Noter cet article:
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Qu'est-ce-qu'un réseau de neurones artificiels ?

Il y a certains problèmes qui ne peuvent être formulés sous forme d’un algorithme, des problèmes qui dépendent de nombreux facteurs subtils. Sans algorithme, un ordinateur se retrouve alors bloqué et ne peut pas résoudre ce genre de problématiques. Comment sommes-nous alors capable de répondre à ces problèmes et non les ordinateurs ? Nous apprenons, une capacité que ne possèdent évidemment pas les ordinateurs. Les êtres humains ont un cerveau, les ordinateurs ont quant à eux des unités de traitement et de la mémoire. L'ordinateur peut donc effectuer des calculs complexes dans un temps très court, mais n’est pas adapté à la résolution d’autres types de problématiques.

Si nous comparons l'ordinateur et le cerveau, théoriquement, l'ordinateur est bien plus puissant. L'ordinateur est largement supérieur à l'être humain pour calculer, mémoriser et classer des informations. Cependant, pour des opérations cérébrales comme raisonner, analyser son environnement et communiquer, l'être humain le surpasse complètement.

Les expériences montrent que l’être humain peut reconnaître l’image d’un objet familier ou une personne en moins de 0.1 seconde. Ce qui correspond au temps d’une communication entre les neurones du cerveau. Un ordinateur suivant l'architecture de Von Neuman, ne peut pratiquement rien effectuer dans un laps de temps aussi court sur cette tâche spécifique.

C’est alors que rentrent dans la partie les réseaux de neurones artificiels. Basés sur l’architecture d’un cerveau ce paradigme informatique permet de concurrencer l’homme sur les tâches énoncées précédemment.

L'idée de base est de simuler (copier de manière simplifiée mais assez fidèle) beaucoup de cellules du cerveau densément interconnectés, de sorte de pouvoir apprendre, reconnaître des modèles et prendre des décisions de manière semblable à l'homme. Le plus étonnant est qu’on ne programme pas le réseau neuronal, il apprend par lui-même, tout comme un cerveau !

Le concept

Un réseau de neurones possède deux états, un état d’apprentissage et un état de fonctionnement optimal. Afin de former le réseau, il doit y avoir une période d’enseignement et de répétition, tout comme un enfant qui forme son cerveau grâce à l’enseignement de ces parents tout au long de son enfance.

Les réseaux de neurones apprennent par un processus de rétro propagation. Cela implique la comparaison de la sortie du réseau de neurones avec la sortie pour laquelle il a été conçu. Cette différence sert à modifier les poids des connexions entre les neurones du réseau et à le rendre plus précis.

Une fois le réseau suffisamment calibré, il atteint un niveau où il n’est plus nécessaire de le superviser.

Par exemple, supposons que nous avons enseigné à un réseau de neurones à distinguer une table d’une chaise. Pour cela nous lui avons montré 25 chaises et 25 tables différentes en lui expliquant bien à quoi correspondait chaque image.

Il atteint alors un état autonome et est capable de distinguer par lui-même si les nouvelles entrées correspondent plutôt à une table où à une chaise.

Plus fort encore, si on lui montre une variante, une chaise longue pour notre exemple. Il va être capable de catégoriser ce meuble en chaise et non en table. Simplement sur la seule base de son expérience et sans aucune aide, tout comme un être humain…

Voilà : nous avons appris à un ordinateur à apprendre…

Les applications dans la vie de tous les jours

Les réseaux de neurones sont utilisés dans la vie de tous les jours pour plusieurs problématiques complexes algorithmiquement telles que :

• L’estimation du trafic routier

En 1994, une étude comparative entre le réseau d’analyse du trafic alors en place « Athéna » et une approche neuronale a été réalisée. Suite à cette étude, l’estimation du trafic routier se fait désormais à l’aide de réseaux de neurones.

• La reconnaissance faciale

La première colonne est constituée d'images qui ont été enregistrées "apprises" par le réseau de neurones. La deuxième colonne est constituée des images tests (incomplètes) qui ont été soumises au système pour qu'il reconnaisse à partir de ce qu'il a appris. La troisième colonne est constituée des images restituées par le système. En effet, le système a reconstitué les images qu'il avait apprises en premier lieu, même si les données qui lui étaient fournies étaient incomplètes.

Plus concrètement, on retrouve l’utilisation de réseaux de neurones pour :

• La classification d’espèces animales par analyse ADN.

• Par les banques afin de vérifier le montant des chèques.

• Par la poste pour trier le courrier en fonction du code postal.

• Pour les estimations boursières.

• Et bien d’autres utilisations….

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