Neurone artificiel
Petite unité de calcul qui reçoit plusieurs nombres, multiplie chacun par un poids, additionne le tout et transforme le résultat. Assemblés par millions ou milliards, ces neurones forment un réseau de neurones.
Un exemple
Pour décider s’il faut prendre un parapluie, un neurone pourrait peser trois indices, le ciel gris, la saison, la météo annoncée, en donnant plus de poids à la météo. L’apprentissage consiste à trouver les bons poids.
Ce qu’il faut comprendre
Un neurone seul ne sait pas grand-chose : il fait une somme pondérée. Mais en empilant des couches de neurones, chaque couche travaillant sur les résultats de la précédente, on obtient un réseau capable de reconnaître des visages, de traduire ou de prédire le mot suivant.
Personne ne règle les poids à la main. Au départ, ils sont tirés au hasard. On présente un exemple, on mesure l’erreur, et on corrige légèrement chaque poids dans le sens qui la réduit. Répétée des milliards de fois, cette petite correction finit par produire un réseau performant.
Le revers est connu : une fois réglés, ces milliards de poids sont presque impossibles à lire. On sait mesurer ce que fait le réseau, beaucoup moins expliquer pourquoi.
Les idées fausses
-
On entendUn réseau de neurones fonctionne comme un cerveau.
En réalitéLe nom vient d’une analogie des années 1940. Un neurone artificiel est un calcul très simple ; le cerveau humain fonctionne tout autrement et reste largement inconnu.
-
On entendLes réseaux de neurones sont une invention récente.
En réalitéLe premier modèle de neurone formel date de 1943, le perceptron de 1958. Ce qui est récent, c’est la puissance de calcul et la quantité de données qui permettent d’en faire de très grands.