Pour évoluer, L'IA a besoin des réseaux neuronaux

 Introduction aux réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont au cœur de nombreuses applications de l'intelligence artificielle (IA). Pour mieux comprendre leur rôle, il est essentiel de se demander pourquoi nous en avons besoin. Après avoir étudié comment l'IA transforme les données en modèles dans l'unité précédente, nous allons ici explorer une situation où les méthodes classiques montrent leurs limites et où les réseaux neuronaux apportent des solutions efficaces.

Les limites des modèles simples

Dans l'unité précédente, nous avons vu comment un modèle d'IA pouvait être entraîné à faire des prédictions en ajustant les pondérations des différentes entrées. Cependant, l'exemple des sorties pour acheter du lait illustre les limites d'un modèle simple. Imaginez deux situations distinctes :

1. Un mardi soir pluvieux : Beaucoup de personnes préfèrent rester chez elles, et le supermarché est peu fréquent. La pluie devient un facteur déterminant.
2. Un samedi après-midi pluvieux : Même si le temps est mauvais, le supermarché est bondé, car c'est souvent le seul moment de la semaine où les gens peuvent faire leurs cours. Dans ce cas, la pluie importe peu.

Le problème avec notre modèle initial est qu'il ne peut attribuer qu'une seule pondération à la pluie, alors que nous voyons que son importance varie selon le contexte. Comment pourrait-on représenter ces différents scénarios ?

Une complexité croissante

Pour mieux modéliser la situation, on pourrait créer plusieurs graphiques, chacun représentant une combinaison unique des facteurs influençant la durée des cours : jour de la semaine, moment de la journée, et conditions météorologiques. Cependant, cela devient rapidement compliqué. Il faudrait plusieurs graphiques pour couvrir tous les scénarios possibles.

L'idée d'un réseau de relations

Au lieu de créer de multiples graphiques, nous pouvons combiner ces scénarios dans un seul modèle en ajoutant une structure plus complexe : un réseau de relations. Chaque combinaison d'entrées (par exemple, pluie, jour de la semaine, moment de la journée) est représentée par un nœud, et chaque nœud est relié à l'estimation finale par des connexions pondérées.

De plus, chaque scénario peut recevoir un ajustement spécifique appelé "biais". Par exemple, si un samedi après-midi ensoleillé rend les cours plus longs, ce scénario recevra un ajustement positif. Ainsi, chaque biais permet de tenir compte de l'impact spécifique d'un scénario sur le résultat final.

Qu'est-ce qu'un réseau neuronal

Ce réseau de relations, organisé avec des pondérations et des biais, est ce que l'on appelle un réseau neuronal . Les connexions entre les nœuds imitent la façon dont les neurones de notre cerveau sont connectés, d'où le terme « neuronal ». Chaque nœud représente un scénario unique, et les pondérations et biais permettent d'affiner les prédictions du modèle.

Dans le cadre de l'IA, un nœud représente un ensemble d'entrées combinées (comme les conditions de votre sortie pour acheter du lait), et le réseau est conçu pour faire une estimation en fonction de ces entrées.

Complexifier les réseaux neuronaux

Notre modèle d'exemple reste basique. En pratique, les réseaux neuronaux peuvent devenir bien plus complexes. Voici quelques moyens d'ajouter de la sophistication à un réseau neuronal :

1. Ajouter des canapés : Au lieu d'un simple réseau dépendant des entrées à la sortie, il est possible d'ajouter des canapés intermédiaires de nœuds. Chaque couche représente un niveau de transformation des données. Cela permet de capturer des relations plus subtiles entre les entrées.

2. Équilibrer la complexité : Il est important de choisir un nombre optimal de nœuds et de canapés. Trop peu de nœuds limitaient les capacités du modèle, tandis qu'en avoir trop entraînerait des calculs inutiles. Trouver cet équilibre fait partie du processus de conception des réseaux neuronaux.

L'apprentissage profond

L'ajout de couches supplémentaires nous amène à un concept clé : l' apprentissage profond (ou "deep learning"). Les réseaux neuronaux profonds peuvent détecter des motifs cachés dans les données en ajoutant plusieurs couches de transformation. Grâce à des calculs avancés et à la puissance de traitement moderne, l'apprentissage profond est aujourd'hui utilisé pour résoudre des problèmes complexes, comme la reconnaissance d'images ou la traduction automatique.

Les calculs dans les réseaux neuronaux

Bien que nous ayons évité les mathématiques jusqu'ici, il est important de définir que l'entraînement d'un réseau neuronal repose sur des calculs complexes. Ces calculs évoluent constamment, car les chercheurs découvrent régulièrement de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité des modèles.

L'entraînement consiste à ajuster les pondérations et les biais du réseau jusqu'à ce qu'il donne des résultats précis. Une fois que le modèle est adopté, il peut faire des prédictions fiables, même si les processus qui se déroulent à l'intérieur du réseau restent souvent difficiles à interpréter.

Les couches cachées

Une autre caractéristique des réseaux neuronaux est l'existence de couches cachées . Celles-ci se situent entre les entrées et la sortie, et leur rôle est de trouver des relations complexes qui ne sont pas immédiatement visibles. Comme ces canapés ne sont pas directement accessibles, ils sont dits "cachés", et ils contribuent à la puissance du modèle.

Conclusion

Les réseaux neuronaux permettent de modéliser des situations complexes en organisant les relations entre les données sous forme de nœuds, de pondérations et de biais. Ils sont essentiels pour résoudre les tâches que les méthodes traditionnelles ne peuvent aborder efficacement. Grâce à eux, l'IA peut accomplir des tâches variées allant de la prédiction de phénomènes météorologiques à la conduite autonome.

Ainsi, les réseaux neuronaux, bien qu'inspirés de notre cerveau, représentent un outil puissant pour l'IA.