{"id":2449,"date":"2021-10-14T00:46:24","date_gmt":"2021-10-13T22:46:24","guid":{"rendered":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/?p=2449"},"modified":"2022-09-23T11:58:07","modified_gmt":"2022-09-23T09:58:07","slug":"reseau-neuronal-quest-ce-que-cest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/2021\/10\/14\/reseau-neuronal-quest-ce-que-cest\/","title":{"rendered":"R\u00e9seau Neuronal : Qu’est-ce que c’est ?"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ensemble de neurones formels interconnect\u00e9s permettant la r\u00e9solution de probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, gr\u00e2ce \u00e0 l’ajustement des coefficients de pond\u00e9ration dans une phase d’apprentissage.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fonctionnement du r\u00e9seau neuronal<\/h2>\n\n\n\n

Comment fonctionnent les r\u00e9seaux de neurones ? Un r\u00e9seau neuronal s’inspire du fonctionnement des neurones biologiques et prend corps dans un ordinateur sous forme d’un algorithme. Le r\u00e9seau neuronal peut se modifier lui-m\u00eame en fonction des r\u00e9sultats de ses actions, ce qui permet l’apprentissage et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes sans algorithme, donc sans programmation classique.<\/p>\n\n\n\n

Un r\u00e9seau neuronal en informatique, c’est quoi ? <\/h3>\n\n\n\n

Le r\u00e9seau neuronal se situe au croisement de l’informatique et de la biologie. Il est calqu\u00e9 sur le paradigme du cerveau humain dont il d\u00e9multiplie la puissance, sans lui ressembler tout \u00e0 fait puisqu’il est d\u00e9pourvu d’\u00e9motions.<\/p>\n\n\n\n

Un paradigme biologique <\/h3>\n\n\n\n

Le r\u00e9seau neuronal constitue une v\u00e9ritable r\u00e9volution scientifique, n\u00e9e des progr\u00e8s de l’intelligence artificielle. Il s’inspire du cerveau humain et son unit\u00e9 \u00e9l\u00e9mentaire est le neurone formel. Ce dernier est fabriqu\u00e9 sur le mod\u00e8le du neurone biologique :<\/p>\n\n\n\n

  • Les diff\u00e9rentes entr\u00e9es correspondent aux dendrites et sont associ\u00e9es \u00e0 des coefficients num\u00e9riques,<\/li>
  • La sortie est pens\u00e9e \u00e0 l’instar du c\u00f4ne d’\u00e9mergence, elle \u00e9met la valeur finale d’apr\u00e8s la somme pond\u00e9r\u00e9e des entr\u00e9es re\u00e7ues.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Le neurone formel est rattach\u00e9 \u00e0 ses semblables sous la forme d’un r\u00e9seau par le biais des synapses. Il forme un ensemble tr\u00e8s efficace.<\/p>\n\n\n\n

     Une m\u00e9taphore biologique<\/h3>\n\n\n\n

    Le r\u00e9seau neuronal informatique fait partie des m\u00e9taphores biologiques si nombreuses d\u00e9sormais en cybern\u00e9tique. Il est au cerveau humain ce que l’aile d’un avion est \u00e0 celle d’un oiseau. Il ne reproduit pas l’ensemble des fonctions biologiques de l’esprit et ignore notamment les cellules gliales.<\/p>\n\n\n\n

    Comment fonctionne un r\u00e9seau neuronal ? <\/h2>\n\n\n\n

    Son fonctionnement est calqu\u00e9 sur celui du cerveau humain, bien qu’il soit exempt d’\u00e9motions. Le r\u00e9seau de neurones profonds ou deep neural network<\/em> imite donc le fonctionnement de nos propres neurones.<\/p>\n\n\n\n

    Des processeurs organis\u00e9s par tiers <\/h3>\n\n\n\n

    Les processeurs de l’ordinateur fonctionnent par tiers :
    \u2022    le premier tiers re\u00e7oit des informations gr\u00e2ce \u00e0 ses entr\u00e9es brutes \u00e0 l’instar des nerfs optiques des \u00eatres humains ;
    \u2022    le second tiers re\u00e7oit les informations trait\u00e9es par le pr\u00e9c\u00e9dent et le transmet au suivant ;
    \u2022    le dernier tiers fournit le r\u00e9sultat final. <\/p>\n\n\n\n

    Un r\u00e9seau qui apprend<\/h3>\n\n\n\n

    Contrairement aux programmes ordinaires fabriqu\u00e9s pour r\u00e9aliser une action donn\u00e9e, le r\u00e9seau de neurones se sert d’un algorithme pour apprendre des donn\u00e9es nouvelles \u00e0 partir d’exemples pr\u00e9alablement enregistr\u00e9s et qu’il analyse rigoureusement. Il s’agit l\u00e0 d’un v\u00e9ritable mode d’apprentissage par l’exp\u00e9rience. <\/p>\n\n\n\n

    Il est dot\u00e9 de surcro\u00eet de capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ralisation et de classification qui lui permettent notamment de r\u00e9aliser des op\u00e9rations statistiques tr\u00e8s \u00e9labor\u00e9es. Il existe trois formes d’apprentissage :<\/p>\n\n\n\n

    • l’apprentissage supervis\u00e9 o\u00f9 l’algorithme s’entra\u00eene sur des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es ;<\/li>
    • l’apprentissage non supervis\u00e9 o\u00f9 les donn\u00e9es ne sont pas \u00e9tiquet\u00e9es ;<\/li>
    • l’apprentissage renforc\u00e9 o\u00f9 l’algorithme distingue ses succ\u00e8s de ses erreurs.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      \u00c0 quoi sert un r\u00e9seau neuronal informatique ? <\/h2>\n\n\n\n

      Un r\u00e9seau neuronal peut accomplir tr\u00e8s efficacement tout ce dont la th\u00e9orie des jeux a \u00e9labor\u00e9. On peut citer quelques exemples des hautes capacit\u00e9s d’une telle invention : <\/p>\n\n\n\n

      R\u00e9aliser un profil de client <\/h3>\n\n\n\n

      Le r\u00e9seau peut \u00e9laborer un buying persona<\/em> en fonction de l’\u00e2ge des clients, de leurs revenus, du nombre d’enfants \u00e0 charge, de leur patrimoine, etc. L’appareil apprend ainsi \u00e0 s\u00e9lectionner les clients.<\/p>\n\n\n\n

      Les banques ont d\u00e9j\u00e0 appris \u00e0 s’en servir pour d\u00e9terminer si elles sont en mesure d’accorder des pr\u00eats. L’analyse automatis\u00e9e des nombreuses informations r\u00e9colt\u00e9es permet entre autres d’\u00e9courter les d\u00e9lais d’acceptation ou encore de d\u00e9tecter les fraudes. La technologie devient aussi un outil marketing puisque obtenir des pr\u00e9visions sur les clients est un bon moyen de proposer un service individualis\u00e9. En se basant sur la probabilit\u00e9 qu’un client quitte un \u00e9tablissement financier par exemple, la banque peut sugg\u00e9rer des offres commerciales plus adapt\u00e9es et renforcer sa relation client.<\/p>\n\n\n\n

      Les pr\u00e9visions <\/h2>\n\n\n\n

      Sans qu’il soit encore besoin de parler de v\u00e9ritables pr\u00e9dictions, le r\u00e9seau neuronal peut d\u00e9j\u00e0 am\u00e9liorer toutes sortes de pr\u00e9visions, qu’elles soient m\u00e9t\u00e9orologiques et maritimes, \u00e9conomiques et financi\u00e8res, d\u00e9mographiques, sociologiques, militaires, etc. Elles sont en mesure de transformer radicalement les sciences humaines.<\/p>\n\n\n\n

      Les analyses m\u00e9dicales <\/h3>\n\n\n\n

      Le r\u00e9seau neuronal est capable de d\u00e9tecter des cancers en s’appuyant sur les imageries m\u00e9dicales. Il fait vraisemblablement partie d’une nouvelle r\u00e9volution industrielle. <\/p>\n\n\n\n

      Aide au diagnostic, pronostic et suivi du processus de soin… Les r\u00e9seaux de neurones promettent de grandes possibilit\u00e9s dans ce secteur dans les ann\u00e9es \u00e0 venir. Pour la d\u00e9tection du cancer du sein chez les femmes par exemple, les algorithmes de pr\u00e9diction donnent l’opportunit\u00e9 de d\u00e9celer les zones tumorales les plus \u00e0 risque et d’en d\u00e9finir le stade en se reposant sur une grande base de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

      Traiter et classifier des textes<\/h2>\n\n\n\n

      Les r\u00e9seaux de neurones permettent \u00e9galement d’\u00e9tudier un corpus de textes. L’id\u00e9e ici est de rassembler les mots d’un m\u00eame texte qui ont un sens commun et de les analyser selon les termes qui les pr\u00e9c\u00e8dent. Ce type d’algorithmes d\u00e9finit ainsi des caract\u00e9ristiques communes, extrait les donn\u00e9es les plus pertinentes et offre la possibilit\u00e9 de trier l’immensit\u00e9 d’informations \u00e0 notre disposition. Notre explication est tr\u00e8s sch\u00e9matis\u00e9e mais c’est en quelque sorte sur ce type d’analyse de pertinence que reposent les moteurs de recherche comme Google ou Bing que nous utilisons au quotidien.<\/p>\n\n\n\n

      Reconnaissance visuelle<\/h2>\n\n\n\n

      Autre application de ces imitations artificielles des neurones : la reconnaissance des objets ou des visages en surpassant les capacit\u00e9s des Hommes. En analysant des visuels r\u00e9currents et \u00e0 un volume consid\u00e9rablement plus important, l’ordinateur apprend \u00e0 diff\u00e9rencier les \u00e9l\u00e9ments visuels pr\u00e9sents et si besoin \u00e0 classer ces images. Cette technologie est \u00e9galement utilis\u00e9e pour retranscrire sur \u00e9cran des notes manuscrites.<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      avec Futura<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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