L’intelligence artificielle (IA) est une discipline informatique qui vise à créer des systèmes capables d’imiter des comportements humains, comme la prise de décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage et même la créativité. Elle repose sur la capacité des machines à traiter des données, à en tirer des enseignements et à exécuter des tâches de manière autonome ou semi-autonome.

L’IA s’appuie sur des algorithmes complexes et des réseaux neuronaux qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Ces systèmes analysent de vastes quantités de données pour identifier des schémas, des relations ou des tendances, et utilisent ces informations pour générer des prédictions, effectuer des recommandations ou accomplir des actions.

Du perceptron aux Réseaux de Neurones

Le Perceptron : Fondement des Réseaux de Neurones

Le perceptron est le modèle le plus simple d’un réseau de neurones artificiels, développé par Frank Rosenblatt en 1958.

Il est conçu pour résoudre des problèmes de classification linéaire. Le perceptron est constitué de plusieurs neurones d’entrée, d’un neurone de sortie et d’un ensemble de poids associés à chaque connexion.

Son rôle est de prendre des décisions en calculant une somme pondérée des entrées, puis en appliquant une fonction d’activation.

Le fonctionnement du Perceptron

  1. Entrées : Chaque neurone d’entrée (xi​) est associé à un poids (wi), qui indique l’importance de cette entrée.
  2. Somme pondérée : Le perceptron calcule la somme pondérée des entrées, à laquelle un biais (b) peut être ajouté :
  1. Activation : Une fonction d’activation (f) est appliquée pour déterminer la sortie. Par exemple, dans le perceptron classique, on utilise une fonction seuil :

La principale limite Perceptron

Le perceptron ne peut résoudre que des problèmes linéairement séparables. Par exemple, il est incapable de résoudre le problème XOR (ou exclusif), où les classes ne peuvent pas être séparées par une ligne droite dans l’espace des entrées.

Pour surmonter ces limites, des structures plus avancées ont été développées, telles que les réseaux multicouches ou perceptrons multicouches (MLP), qui intègrent des couches cachées entre l’entrée et la sortie.

Le fonctionnement d’un Perceptron Multicouche (MLP)

Un perceptron multicouche (ou MLP pour Multilayer Perceptron) est une extension du perceptron simple. Contrairement au perceptron classique, il est capable de résoudre des problèmes complexes et non linéaires grâce à l’ajout de couches cachées entre la couche d’entrée et la couche de sortie. Voici une explication étape par étape de son fonctionnement.

Multilayer Perceptron - an overview | ScienceDirect Topics
Source : https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/multilayer-perceptron

La structure d’un Perceptron Multicouche

  1. Couche d’entrée :
    • Reçoit les données d’entrée (x1,x2,…,xn​).
    • Chaque entrée est connectée à tous les neurones de la première couche cachée avec un poids associé.
  2. Couches cachées :
    • Une ou plusieurs couches intermédiaires de neurones effectuent des transformations complexes sur les données.
    • Chaque neurone d’une couche reçoit les sorties des neurones de la couche précédente, calcule une somme pondérée, applique une fonction d’activation, puis transmet le résultat à la couche suivante.
  3. Couche de sortie :
    • Produit le résultat final après avoir agrégé les informations des couches cachées.
    • Le nombre de neurones dans cette couche dépend de la nature du problème (par exemple, un neurone pour une classification binaire, plusieurs pour une classification multi-classe).

Le fonctionnement d’un MLP étape par étape

1. Propagation avant (Forward Propagation) :

  • Les données sont transmises couche par couche, de l’entrée jusqu’à la sortie.
  • À chaque neurone :
    1. Une somme pondérée des entrées (où wi sont les poids et b est le biais) est calculée :
  1. Une fonction d’activation est appliquée pour introduire de la non-linéarité. Des fonctions populaires incluent :
  • ReLU (f(x)=max⁡(0,x) : rapide et efficace.
  • Sigmoïde : souvent utilisée pour des sorties probabilistes.
  • Tanh : utile pour des valeurs centrées.

2. Calcul de l’erreur :

  • Une fois la sortie produite, elle est comparée à la sortie attendue (ou “valeur cible”) en utilisant une fonction de perte. Par exemple :
    • Erreur quadratique moyenne (MSE) pour des problèmes de régression.
    • Entropie croisée pour des problèmes de classification.

3. Rétropropagation (Backward Propagation) :

  • L’erreur calculée est propagée en sens inverse pour ajuster les poids et biais des neurones :
    1. Le gradient de la fonction de perte par rapport aux poids est calculé (utilisation de la règle de la chaîne).
    2. Les poids sont mis à jour en suivant une méthode d’optimisation (où η est le taux d’apprentissage (learning rate)) comme la descente de gradient :

4. Itérations :

  • Les étapes de propagation avant et de rétropropagation sont répétées sur plusieurs cycles (ou époques) jusqu’à ce que le modèle converge, c’est-à-dire que l’erreur soit minimisée.

Les applications du Perceptron Multicouche (MLP)

Le perceptron multicouche (MLP) est un modèle de réseau de neurones largement utilisé dans des domaines variés grâce à sa capacité à apprendre des relations complexes et à résoudre des problèmes non linéaires. Voici un aperçu des principales applications :

1. Classification

Le MLP est fréquemment utilisé pour classer des données dans des catégories distinctes.

  • Reconnaissance d’image : Identifier des objets ou des chiffres manuscrits, comme dans la base de données MNIST.
  • Détection de spam : Classifier les emails en “spam” ou “non spam”.
  • Diagnostic médical : Aider à identifier des maladies à partir de données médicales.

2. Régression

Les MLP peuvent être utilisés pour prédire des valeurs continues.

  • Prévision de prix : Estimer le prix de l’immobilier ou des actions financières en fonction de divers facteurs.
  • Analyse météorologique : Prédire des températures ou des précipitations.
  • Prédiction de consommation énergétique : Estimer la demande énergétique en fonction des tendances.

3. Reconnaissance vocale

Dans le traitement de l’audio, le MLP peut aider à reconnaître et transcrire des commandes vocales.

  • Systèmes de reconnaissance vocale : Conversion de la parole en texte pour des assistants vocaux comme Siri ou Alexa.
  • Identification de locuteur : Reconnaître une personne à partir de sa voix.

4. Traitement du langage naturel (NLP)

Bien que les modèles récents comme les transformers soient devenus populaires, les MLP restent utiles pour certaines tâches simples de traitement de texte.

  • Analyse de sentiment : Détecter si un avis ou un commentaire est positif, négatif ou neutre.
  • Classification de documents : Trier des documents en fonction de leur contenu (juridique, médical, etc.).

5. Reconnaissance de motifs et d’anomalies

Le MLP excelle dans la détection de motifs complexes et d’événements inhabituels dans les données.

  • Détection de fraudes : Identifier des transactions suspectes dans les systèmes financiers.
  • Surveillance industrielle : Détecter des anomalies dans le fonctionnement des machines ou des systèmes.

6. Applications en robotique

Les MLP sont utilisés pour prendre des décisions et contrôler les actions des robots.

  • Navigation autonome : Aider les robots à se déplacer dans des environnements complexes.
  • Manipulation d’objets : Contrôler les bras robotiques pour effectuer des tâches précises.

7. Jeux et simulations

Les MLP peuvent être intégrés dans des systèmes de jeu ou des simulations.

  • Agents intelligents : Contrôler les personnages non-joueurs dans les jeux vidéo.
  • Modélisation de comportements : Simuler des systèmes complexes comme les foules ou les réseaux de transport.

8. Bio-informatique

Le MLP aide à analyser des données biologiques et médicales.

  • Analyse génétique : Identifier des séquences ADN associées à des maladies.
  • Classification de cellules : Aider à la détection de cellules cancéreuses dans des images.

9. Systèmes de recommandation

Les MLP sont utilisés pour personnaliser les recommandations en fonction des préférences des utilisateurs.

  • Recommandation de films ou de musique : Comme dans Netflix ou Spotify.
  • E-commerce : Suggérer des produits basés sur l’historique des achats.

10. Traitement de signal

Les MLP peuvent analyser et transformer divers types de signaux.

  • Électrocardiogrammes (ECG) : Analyser les signaux cardiaques pour détecter des anomalies.
  • Transformation audio : Modifier ou améliorer la qualité des signaux audio.

Avantages du MLP dans ces applications :

  • Flexibilité : Peut être adapté à de nombreux types de données (images, texte, audio, etc.).
  • Apprentissage non linéaire : Capable de capturer des relations complexes entre les variables.

Pourquoi un Perceptron Multicouche est Puissant

  • Résolution de problèmes non linéaires :
    • Les couches cachées permettent de combiner les entrées de manière complexe, ce qui rend le modèle capable de résoudre des problèmes comme le XOR.
  • Universalité :
    • Un MLP avec une seule couche cachée et un nombre suffisant de neurones peut approximer n’importe quelle fonction mathématique continue (théorème d’approximation universelle).
  • Flexibilité :
    • Il peut être utilisé pour des tâches variées : classification, régression, reconnaissance d’images, traitement du langage naturel, etc.
  • Précision :
    • Le MLP offre des performances élevées dans des tâches supervisées grâce à sa capacité à apprendre des relations complexes et non linéaires entre les entrées et les sorties en ajustant ses poids via la rétropropagation et des fonctions d’activation adaptées.

Le MLP est donc un outil polyvalent qui reste pertinent dans de nombreux domaines, malgré l’émergence de modèles plus avancés comme les réseaux convolutifs (CNN) et les transformers.

Sources

Tout comprendre sur les réseaux de neurones

Kit Yan Chan, Bilal Abu-Salih, Raneem Qaddoura, Ala’ M. Al-Zoubi, Vasile Palade, Duc-Son Pham, Javier Del Ser, Khan Muhammad, Deep neural networks in the cloud: Review, applications, challenges and research directions, Neurocomputing, Volume 545,
2023, 126327, ISSN 0925-2312, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126327.