12 août 2013 | Québec
Des modèles inspirés du fonctionnement des neurones
Reconnaissance d’images, traitement du langage, analyse de données complexes : derrière plusieurs applications de l’intelligence artificielle se trouvent des réseaux neuronaux artificiels, des modèles capables d’apprendre des relations à partir de données.
Leur nom vient de leur organisation en unités interconnectées, appelées neurones artificiels. Ces unités reçoivent de l’information, effectuent des calculs et transmettent un résultat à d’autres unités du réseau.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, les réseaux neuronaux sont notamment abordés dans le cours consacré à l’apprentissage profond, qui couvre différents types de réseaux et leurs applications.
Qu’est-ce qu’un neurone artificiel?
Un neurone artificiel peut recevoir plusieurs valeurs en entrée. À chacune d’elles est associé un poids qui contribue à en déterminer l’importance dans le calcul.
Le neurone combine ces informations, puis applique une fonction d’activation pour produire une sortie. Cette dernière peut ensuite être transmise à d’autres neurones.
En l'état, ce mécanisme est relativement simple. C’est l’association d’un grand nombre de neurones, organisés en différentes couches, qui permet au réseau d’apprendre des relations beaucoup plus complexes.
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Comment un réseau neuronal est-il organisé?
Un réseau neuronal comprend généralement une couche d’entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie.
La couche d’entrée reçoit les données. Les couches intermédiaires effectuent différentes transformations, tandis que la couche de sortie produit le résultat recherché.
Supposons qu’un modèle doive classer une image. Les données représentant cette image entrent dans le réseau et sont progressivement transformées au fil des couches jusqu’à ce que le modèle produise une classification.
Plus l’architecture comporte de couches permettant d’apprendre différentes représentations des données, plus on se rapproche de ce que l’on appelle l’apprentissage profond, ou deep learning.
Comment un réseau neuronal apprend-il?
Au départ, les poids des connexions du réseau ne permettent généralement pas d’obtenir les résultats souhaités.
Pendant l’entraînement, le réseau traite des données et en produit une réponse. Cette réponse est comparée au résultat attendu afin de mesurer l’erreur. Les paramètres du réseau peuvent ensuite être ajustés pour réduire cette erreur.
Ce processus se répète dans de nombreux cas. Le réseau apprend donc progressivement en ajustant ses paramètres à partir des données utilisées pour son entraînement.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, le cours d’apprentissage profond aborde notamment les réseaux neuronaux, les fonctions d’activation, l’entraînement des modèles et les différentes architectures utilisées pour résoudre certains problèmes.
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Pourquoi existe-t-il différents types de réseaux neuronaux?
Les données et les problèmes à résoudre ne sont pas tous de la même nature. C’est pourquoi différentes architectures de réseaux de neurones ont été développées.
Les réseaux de neurones convolutifs, souvent appelés CNN, sont particulièrement adaptés au traitement de données spatialement structurées, telles que les images.
Les réseaux neuronaux récurrents, ou RNN, ont été conçus pour traiter des séquences de données où l’ordre de l’information peut être important.
Le plan de cours du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 couvre notamment les réseaux de neurones convolutifs et récurrents, ainsi que d’autres architectures d’apprentissage profond.
Quel rôle jouent les réseaux neuronaux dans le traitement des images?
Une image numérique contient une grande quantité d’information. Pour reconnaître ce qu’elle représente, un modèle doit être capable d’en extraire des caractéristiques pertinentes.
Les réseaux de neurones convolutifs peuvent apprendre progressivement à reconnaître des caractéristiques visuelles à différents niveaux. Les premières couches peuvent détecter des éléments relativement simples, tandis que les couches suivantes peuvent apprendre des représentations plus complexes.
Cette capacité explique notamment l’utilisation des réseaux neuronaux dans diverses applications de reconnaissance et de classification d’images.
Et pour le langage?
Le langage représente un autre défi puisque le sens d’un mot peut dépendre de ceux qui l’entourent et de leur ordre dans une phrase.
Différentes architectures de réseaux de neurones peuvent être utilisées pour traiter des séquences et apprendre des relations à partir de données textuelles. Ces méthodes relèvent du domaine du traitement du langage naturel, qui vise à analyser et à exploiter le langage humain.
Le traitement du langage naturel est d’ailleurs abordé à plusieurs endroits du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, notamment dans les cours avancés de programmation et d’apprentissage profond.
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Qu’est-ce qu’un réseau neuronal génératif?
Certains réseaux ne servent pas uniquement à classifier ou à prédire. Des architectures génératives peuvent apprendre certaines caractéristiques présentes dans des données afin de produire de nouvelles données présentant des caractéristiques similaires.
Le cours d’apprentissage profond du programme aborde notamment les modèles génératifs parmi les différentes architectures étudiées.
Cette distinction permet de comprendre pourquoi l’apprentissage profond peut intervenir dans des applications très différentes : analyser une information existante et produire de nouvelles représentations ne constituent pas exactement le même problème.
Les réseaux neuronaux sont-ils toujours la meilleure solution?
Un réseau de neurones n’est pas automatiquement le meilleur choix pour tous les problèmes d’intelligence artificielle.
La quantité et la qualité des données disponibles, le problème à résoudre, les ressources informatiques nécessaires et la capacité à évaluer les résultats doivent notamment être pris en compte. Des méthodes d’apprentissage automatique plus simples peuvent parfois être mieux adaptées à une situation particulière.
C’est pourquoi les réseaux neuronaux s’inscrivent dans un ensemble plus vaste de méthodes plutôt que de remplacer toutes les autres approches.
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De l’apprentissage automatique à l’apprentissage profond
Comprendre les réseaux neuronaux permet de mieux saisir ce qui distingue certaines méthodes d’apprentissage profond des autres techniques d’apprentissage automatique.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, les étudiants abordent d’abord différentes méthodes d’analyse, de programmation et d’apprentissage automatique avant d’étudier l’apprentissage profond et ses architectures.
Cette progression permet de situer les réseaux neuronaux dans leur contexte : ils constituent une famille de modèles parmi les différents outils d’apprentissage à partir des données.
Foire aux questions
1. Qu’est-ce qu’un réseau neuronal artificiel?
Un réseau neuronal artificiel est un modèle composé d’unités interconnectées organisées en couches. Les données traversent ces différentes couches, où elles sont transformées à l’aide de paramètres que le réseau ajuste progressivement au cours de son entraînement.
2. Quelle est la différence entre un réseau de neurones et l’apprentissage profond?
Un réseau neuronal est un type de modèle. L’apprentissage profond désigne des méthodes reposant sur des réseaux comportant plusieurs couches capables d’apprendre progressivement différentes représentations des données. Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 aborde plusieurs architectures de ce type.
3. Quels types de réseaux neuronaux sont abordés dans la formation?
Le cours consacré à l’apprentissage profond couvre notamment différentes architectures de réseaux neuronaux, dont les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et les modèles génératifs, ainsi que leurs applications.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Apprentissage automatique et apprentissage profond en intelligence artificielle
👉 R en science des données : à quoi sert-il en intelligence artificielle?
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