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C'est quoi la technique des réseaux de neurones profonds ?

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En quelques années cette technique a supplanté la plupart des autres méthodes d'intelligence artificielle. Mais qu'est-ce exactement ?
Un réseau de neurones profond est un vaste programme informatique constitués de centaines ou de milliers de fonctions mathématiques (les « neurones ») organisées en plusieurs couches logicielles successives (le réseau le plus imposant à ce jour en compte 152). Les neurones d'une couche sont reliés à ceux des couches suivante et précédente. Chacun d'eux traite, selon des transformations hautement non linéaires (sigmoïdes, tangentes hyperboliques), les signaux qu'il reçoit de la couche précédente et propage le résultat en sortie vers les neurones de la couche suivante. Le niveau d'information devient de plus en plus sophistiqué à mesure que l'on s'enfonce dans le réseau.

Les principaux jalons historiques de cette technique sont :

 

  • 1957, La naissance : Au laboratoire aéronautique de Cornell, Frank Rosenblatt met au point le perceptron, un algorithme de classement des images inspiré des théories cognitives en vogue. Le premier neurone artificiel est né.
  • 1969, Les premiers doutes : Considéré aujourd'hui comme le père de l'intelligence artificielle, Marvin Minsky exprime ses doutes dans un livre sur la capacité d'apprentissage de ces réseaux de neurones.
  • 1989, Une nouvelle architecture : Le chercheur français Yann LeCun propose une nouvelle architecture du réseau de neurones, le réseau convolutif, inspiré du cortex visuel des mammifères. Cette évolution technique aura par la suite un impact considérable sur la reconnaissance d'images.
  • 1996, La première reconnaissance : Les réseaux convolutifs commencent à être employés par des banques pour la lecture automatique de chèques (avec cependant un taux de rejet de 49%). 
  • 2011, Le premier coup de maître : Watson, le monstre d'IBM maître en apprentissage statistique, bat deux champions humains au Jeopardy !, un jeu pourtant très culturel, où il faut trouver la question qui correspond à une réponse donnée.
  • 2012, La performance qui change tout : Le réseau de neurones profond d'un laboratoire canadien parvient à afficher, lors d'un concours de reconnaissance d'images, un taux d'erreur de « seulement » 15,3%, contre 26,2% pour le second du classement, conçu selon des méthodes classiques d'intelligence artificielle. 
  • 2016, Les réseaux prennent le volant : La firme Uber propose, à Pittsburgh, un service de voitures autonomes pilotées pour l'essentiel par des réseaux de neurones profonds ; un technicien reste toutefois à bord, à la place du conducteur.
  • 2017, Les humains dépassés : Après avoir battu un grand maître du jeu de Go en 2016, AlphaGo écrase en trois parties le meilleur joueur humain du moment, le génie chinois Ke Jie. L'algorithme de Google vient d'être mis à la retraite, faute de concurrence.


10/08/2017
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