Nous entendons souvent parler d’intelligence artificielle, de réseaux de neurones. Dans cet article, nous allons voir comment fonctionne un neurone, la base de ce qui permet à l’IA de fonctionner.
De la biologie à l’informatique : La naissance du neurone artificiel
L’aventure des neurones artificiels commence dans les années 1940, avec deux chercheurs visionnaires : Warren McCulloch, un neuroscientifique, et Walter Pitts, un mathématicien. Ensemble, ils ont posé les premières pierres de ce qui deviendrait l’intelligence artificielle en publiant un article révolutionnaire en 1943, intitulé « A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity ». McCulloch et Pitts ont proposé un modèle simplifié du cerveau humain, capable de réaliser des calculs logiques et des processus de décision en utilisant un réseau de neurones binaires. Leur modèle était basé sur une idée fondamentale : même avec des composants simples, capables uniquement de traiter des 0 et des 1 (représentant l’état inactif ou actif d’un neurone), il était possible de simuler des processus de pensée complexes.
Le modèle de McCulloch et Pitts a introduit l’idée que les neurones pourraient être représentés par des fonctions mathématiques, où chaque neurone reçoit des entrées, les traite, et produit une sortie en fonction de ces entrées. Ce concept formait la base de ce que nous appelons aujourd’hui un neurone artificiel.
Le perceptron : Le premier pas vers l’apprentissage automatique
Le perceptron, inventé par Frank Rosenblatt en 1957, a marqué le prochain grand bond en avant dans le développement des réseaux de neurones artificiels. Inspiré par les travaux de McCulloch et Pitts, le perceptron a été conçu comme un modèle d’apprentissage automatique capable de reconnaître des motifs simples. Il représente le type le plus simple de réseau de neurones artificiels, constitué d’une seule couche de neurones qui prend plusieurs entrées binaires pour produire une sortie unique.
Le fonctionnement du perceptron peut être décrit en quatre étapes clés :
- Entrées : Le perceptron reçoit des entrées (x1, x2, …, xn), chacune associée à un poids (w1, w2, …, wn). Ces poids déterminent l’importance relative de chaque entrée pour la décision finale.
- Somme pondérée : Les entrées sont multipliées par leurs poids respectifs, et la somme de ces produits est calculée. Un biais (un terme constant) peut être ajouté à cette somme pour ajuster le seuil à partir duquel le perceptron s’active.
- Fonction d’activation : La somme pondérée est ensuite passée à travers une fonction d’activation. Pour le perceptron original, cette fonction était généralement une fonction d’escalier, qui active le neurone (sortie = 1) si la somme dépasse un certain seuil, et le laisse inactif (sortie = 0) sinon.
- Apprentissage : Lorsque le perceptron fait une erreur dans ses prédictions, les poids sont ajustés en fonction de cette erreur. Cet ajustement est effectué de manière à réduire l’erreur dans les prédictions futures, un processus connu sous le nom de règle d’apprentissage du perceptron.
Le perceptron a jeté les bases de ce qui allait devenir des algorithmes d’apprentissage profond plus complexes. Bien qu’il ait été limité dans sa capacité à résoudre des problèmes non linéairement séparables (un problème mis en évidence par le livre « Perceptrons » de Marvin Minsky et Seymour Papert en 1969), le perceptron a inspiré de nombreuses avancées dans le domaine de l’IA, menant au développement des réseaux de neurones multicouches et de l’apprentissage profond.
Ainsi, les travaux de McCulloch et Pitts, ainsi que l’invention du perceptron par Rosenblatt, représentent des étapes cruciales dans la quête pour imiter le fonctionnement du cerveau humain et posent les fondements de l’intelligence artificielle telle que nous la connaissons aujourd’hui.
C’est bien mais comment ça marche réellement, un neurone ?
Après avoir exploré les origines et les concepts de base derrière les neurones artificiels, il est temps de plonger dans les détails de leur fonctionnement. Un neurone artificiel, à son niveau le plus élémentaire, est une unité de calcul qui imite la fonctionnalité d’un neurone biologique. Il reçoit des entrées, les traite, et produit une sortie en fonction de ces entrées. Mais comment cela se passe-t-il exactement ? Décortiquons le processus.
1. Les entrées (Inputs)
Chaque neurone artificiel reçoit un ensemble d’entrées, qui peuvent provenir de données brutes ou de la sortie d’autres neurones. Ces entrées sont comparables aux signaux électriques que les neurones biologiques reçoivent de leurs dendrites. Dans un contexte informatique, ces entrées sont souvent des valeurs numériques représentant diverses caractéristiques d’une donnée, comme les pixels d’une image ou les mots dans une phrase.
2. Les poids (Weights) et le biais (Bias)
À chaque entrée est associé un poids, qui indique l’importance ou la force de cette entrée dans le calcul du neurone. Le poids peut amplifier ou diminuer le signal de l’entrée, et c’est en ajustant ces poids que les réseaux de neurones apprennent à partir des données.
Le biais est une valeur supplémentaire ajoutée à la somme des entrées pondérées, permettant au neurone de mieux s’ajuster aux données. Vous pouvez penser au biais comme à l’ajustement d’un thermostat qui contrôle à quel point il est facile ou difficile pour le neurone de s’activer.
3. La somme pondérée
Le neurone calcule ensuite la somme pondérée de ses entrées, en multipliant chaque entrée par son poids correspondant et en additionnant ces produits. Le biais est ajouté à cette somme. Cette somme pondérée représente la combinaison linéaire des entrées, ajustée en fonction de l’importance relative que le neurone attribue à chaque entrée.
4. Fonction d’activation
La somme pondérée est ensuite passée à travers une fonction d’activation, qui détermine la sortie du neurone. La fonction d’activation introduit une non-linéarité dans le processus, permettant au réseau de neurones de traiter des données complexes et d’apprendre des relations non linéaires.
Les fonctions d’activation courantes incluent :
- Sigmoïde : Transforme la somme pondérée en une valeur entre 0 et 1, utile pour les problèmes de classification binaire.
- ReLU (Rectified Linear Unit) : Permet de passer les valeurs positives telles quelles et assigne zéro aux valeurs négatives, ce qui la rend efficace pour de nombreux types de réseaux.
- Tanh (Tangente hyperbolique) : Similaire à la sigmoïde, mais transforme la somme en une valeur entre -1 et 1, offrant une meilleure dynamique pour certaines architectures de réseau.
5. La sortie
La sortie du neurone, après application de la fonction d’activation, peut être utilisée comme une entrée pour d’autres neurones dans des couches subséquentes du réseau ou comme la sortie finale du réseau, selon la position du neurone dans l’architecture globale.
En résumé, un neurone artificiel fonctionne en recevant des entrées, en les pondérant selon leur importance, en ajoutant un biais, en calculant une somme pondérée, puis en appliquant une fonction d’activation pour produire une sortie. Ce processus simple, répété à travers de nombreux neurones organisés en couches et ajusté via l’apprentissage, permet aux réseaux de neurones de réaliser des tâches incroyablement complexes, de la reconnaissance d’image à la traduction automatique.
Un exemple pour comprendre :
Pour vraiment saisir comment fonctionne un neurone artificiel, plongeons-nous dans un exemple simple et concret. Imaginons que nous avons un neurone artificiel chargé de décider si oui ou non vous devriez emporter un parapluie en sortant de chez vous. Pour simplifier, disons que le neurone prend en compte trois informations (entrées) : la probabilité de pluie (en pourcentage), le moment de la journée (matin = 0, soir = 1), et la saison (été = 0, hiver = 1).
1. Les entrées
- Probabilité de pluie : 80% (0.8 en format numérique)
- Moment de la journée : Matin (0)
- Saison : Hiver (1)
2. Les poids et le biais
Attribuons des poids à chaque entrée, basés sur leur importance présumée :
- Poids de la probabilité de pluie : 0.7
- Poids du moment de la journée : 0.2
- Poids de la saison : 0.1
Supposons également un biais de 0.5, ajouté pour ajuster le seuil d’activation de notre neurone.
3. La somme pondérée
Calculons la somme pondérée de nos entrées : (0.8×0.7)+(0×0.2)+(1×0.1)+0.5=0.76(0.8×0.7)+(0×0.2)+(1×0.1)+0.5=0.76
4. Fonction d’activation
Utilisons une fonction d’activation simple : si notre somme pondérée dépasse 0.75, le neurone s’active et vous décidez de prendre un parapluie. Dans notre cas, 0.76 > 0.75, donc le neurone s’active.
5. La sortie
La sortie de notre neurone est « 1 », signifiant « Prenez un parapluie ».
Explication de l’exemple
Dans cet exemple, chaque entrée est pondérée selon son importance dans la décision finale. La probabilité de pluie a le poids le plus élevé, car elle est le facteur le plus critique pour décider d’emporter un parapluie. Le biais ajouté ajuste le seuil nécessaire pour activer le neurone, permettant une certaine flexibilité dans la prise de décision. Enfin, la somme pondérée est passée à travers une fonction d’activation simple, qui détermine si le neurone s’active ou non, c’est-à-dire si les conditions justifient ou non de prendre un parapluie.
Ce scénario illustre à petite échelle comment un neurone artificiel traite les informations et prend des décisions basées sur les données qu’il reçoit. Dans les réseaux de neurones plus complexes, des milliers ou même des millions de neurones interagissent de cette manière, chaque neurone contribuant à une partie de la tâche globale, qu’il s’agisse de reconnaître des objets dans des images, de comprendre le langage naturel, ou d’autres applications de l’intelligence artificielle.
Conclusion : Démystifier les neurones artificiels
À travers notre exploration des neurones artificiels, depuis leurs racines historiques jusqu’à leur rôle dans l’intelligence artificielle moderne, nous avons démystifié une technologie qui se situe au cœur de nombreuses innovations d’aujourd’hui. Ces petits mais puissants éléments de calcul, inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, illustrent comment des principes relativement simples peuvent mener à des capacités de résolution de problèmes extrêmement complexes.
Le passage de la théorie à la pratique, illustré par l’exemple simple de décider d’emporter un parapluie, montre comment les neurones artificiels intègrent des données et des facteurs variés pour prendre des décisions. Bien que simplifié, cet exemple souligne l’essence du fonctionnement des systèmes d’IA : transformer les données en actions ou en connaissances.
Merci d’avoir lu l’article.