Un réseau de neurones artificiels (neural network) est un modèle de calcul inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de milliers (voire milliards) de « neurones » artificiels interconnectés, organisés en couches, qui traitent l'information de manière hiérarchique.
Chaque neurone reçoit des signaux d'entrée, leur attribue des poids (l'importance de chaque signal), les combine, applique une fonction d'activation, et transmet le résultat aux neurones suivants. C'est l'ajustement de ces poids lors de l'entraînement qui permet au réseau d'apprendre.
Architecture typique :
- Couche d'entrée : reçoit les données brutes (pixels d'une image, mots d'un texte)
- Couches cachées : transforment progressivement l'information, extrayant des caractéristiques de plus en plus abstraites
- Couche de sortie : produit le résultat final (classification, prédiction, génération)
L'entraînement se fait par rétropropagation (backpropagation) : on calcule l'erreur entre la sortie prédite et la sortie attendue, et on ajuste les poids en remontant du dernier au premier neurone. Répété des millions de fois, ce processus affine le réseau.
Les réseaux de neurones sont la fondation du Deep Learning et sont utilisés dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage, la traduction, les voitures autonomes et bien plus encore.
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