Réseaux de neurones : ce qu'ils sont, comment ils fonctionnent et pourquoi leur nom est trompeur

Comment fonctionnait le standard

Quelqu'un appelle de la boulangerie pour joindre le fleuriste. Votre grand-père branche un câble de la prise A47 à la prise B23. Appel connecté. Quelqu'un d'autre appelle de la bibliothèque pour joindre la poste. Un autre câble, une autre connexion. Toute la journée, il établit des connexions, achemine des signaux, aidant l'information à circuler d'un endroit à un autre.

Si ce standard pouvait s'ajuster lui-même en fonction de ces schémas, acheminant les appels plus efficacement sans que votre grand-père ait à réfléchir à chacun d'eux, vous auriez quelque chose de très proche d'un réseau de neurones.

Pourquoi ce nom est trompeur

Appeler ces systèmes "réseaux de neurones" revient à appeler un avion un "oiseau mécanique". Oui, tous les deux volent. Oui, tous les deux ont été inspirés par l'observation de la nature. Mais un avion ne bat pas des ailes, n'a pas de plumes, n'a pas besoin de manger des vers et ne migre pas vers le sud pour l'hiver.

Votre vrai cerveau

• → Environ 86 milliards de neurones
• → Chacun est une cellule biologique incroyablement complexe
• → Des milliers de connexions par neurone
• → Fonctionne grâce à la chimie et aux neurotransmetteurs
• → Capable de croître et de changer tout au long de votre vie

Un "neurone" artificiel

C'est une simple opération mathématique. Multiplication et addition. C'est tout. À peu près aussi similaire à une cellule cérébrale qu'une ampoule l'est au soleil. Les deux produisent de la lumière, mais l'un est une boule massive de fusion nucléaire et l'autre fonctionne à l'électricité de votre prise murale.

Donc, chaque fois que vous entendez "réseau de neurones", pensez simplement "standard apprenant des schémas". C'est moins sexy, mais beaucoup plus précis. Et comprendre ce que sont réellement ces systèmes vous aide à comprendre ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas faire.

Le standard qui apprend

Le standard apprend les habitudes d'appel de votre ville. Après avoir observé des milliers d'appels, il remarque que la boulangerie appelle les restaurants tous les matins vers 6h. Demain, lorsque cet appel de 6h arrivera, le standard sera prêt. Il aura déjà préparé la meilleure connexion, apprise par l'expérience, adaptée au schéma. C'est ce que font ces systèmes. Ils trouvent des schémas dans des exemples et utilisent ces schémas pour rendre les futures connexions plus rapides et meilleures.

Les signaux que vous considérez

• Le ciel est-il sombre et nuageux ? (Signal 1)
• La météo a-t-elle annoncé de la pluie ? (Signal 2)
• Est-ce la saison des pluies ? (Signal 3)
• Transportez-vous d'autres choses ? (Signal 4)

Pondération de l'importance

• ● Nuages sombres : importance moyenne
• ● Prévisions météo : très important
• ● Saison des pluies : assez important
• ● Transport d'objets : moins important

Ce que fait un neurone artificiel

Un neurone artificiel fait exactement la même chose, mais avec des nombres. Chaque signal entrant est multiplié par son importance (son poids). Tous ces signaux pondérés sont additionnés. Si le total est suffisamment élevé, la sortie est "oui, activer". S'il est trop bas, la sortie est "non, rester inactif".

Voilà un neurone. Multiplier quelques nombres. Les additionner. Vérifier si le total dépasse un seuil. Sortir oui ou non. Pas de mystère. Pas d'intelligence. Juste de l'arithmétique.

Pensez-y comme un videur à l'entrée d'une boîte de nuit qui vérifie votre âge, votre tenue et si vous êtes sur la liste des invités. Chaque facteur a un poids différent. Sur la liste ? Vous entrez probablement. Chaussures correctes ? Important, mais pas rédhibitoire. Le videur additionne tous les facteurs et prend une seule décision : entrer ou sortir. C'est ça, un neurone artificiel. Un point de décision très simple qui prend en compte plusieurs entrées avec différents niveaux d'importance.

• Décisions de premier niveau : Est-ce une personne ? Est-ce une femme ? A-t-elle à peu près la bonne taille ?
• Décisions de second niveau : A-t-elle les cheveux foncés ? Porte-t-elle des lunettes ? Est-ce son manteau habituel ?
• Décisions de troisième niveau : Son visage correspond-il aux traits de Maria ? Sa démarche me semble familière. C'est définitivement son sac.
• Décision finale : Toutes les pièces du puzzle s'assemblent. C'est Maria. Faites-lui signe et appelez-la.

Chaque couche s'appuie sur la précédente. Les motifs simples deviennent des formes complexes. Les formes complexes deviennent des caractéristiques reconnaissables. Les caractéristiques deviennent des objets complets. C'est ça, le tour de magie. Pas une intelligence réelle, juste une superposition très astucieuse de décisions simples.

Apprendre comme on trie le linge

Imaginez que vous apprenez à votre neveu à trier le linge. La première fois, il n'en a aucune idée. Il pourrait mettre une chaussette rouge avec des chemises blanches. Catastrophe. Des chemises roses partout. Vous lui dites : "Non, non, ce n'est pas bon. Le rouge va avec les couleurs sombres, pas avec le blanc." Il ajuste ses règles mentales. La fois suivante, il s'en sort un peu mieux. Il fait encore des erreurs, mais moins. Vous continuez à le corriger. "C'est bien !" "Non, essaie encore." "Parfait !" "Oups, pas tout à fait." Après une centaine de lessives, votre neveu a appris les schémas. Le blanc ensemble. Les couleurs sombres ensemble. Le rouge avec les couleurs sombres. Le linge délicat à part. Il n'a plus besoin de vous. Il a appris par la pratique et la correction.

Ce que "apprendre" signifie vraiment

Ce processus est appelé "entraînement" ou "apprentissage", mais il s'agit en réalité d'une optimisation mathématique. Ajuster des millions de petits nombres (les poids) en se basant sur des exemples jusqu'à ce que les prédictions du réseau correspondent à la réalité. Pas de compréhension. Pas de conscience. Juste de la reconnaissance de formes par essais et erreurs.

Pensez-y comme si vous accordiez une guitare. Trop lâche, le son est faux. Trop tendu, c'est faux aussi. Vous pincez une corde, écoutez la note et ajustez légèrement la tension. Vous la pincez à nouveau. Ce n'est pas encore tout à fait ça. Vous ajustez encore. Après de nombreux petits ajustements, chaque corde produit la note parfaite. Entraîner un réseau de neurones, c'est juste ajuster des millions de "boutons de tension" (les poids) jusqu'à ce que la sortie sonne juste. Sauf qu'au lieu de musique, vous produisez des prédictions.

"Profond" signifie simplement "beaucoup de couches". Au lieu de trois ou quatre couches cachées, vous pourriez en avoir vingt, cinquante, ou même cent empilées. C'est tout. Voilà le grand secret.

Motifs simples avec peu de couches

• ✓ Quelque chose de vert en haut ? Probablement un arbre.
• ✓ Une chose verticale et marron en bas ? Certainement un arbre.

Motifs complexes avec de nombreuses couches

• Couche 1 : Bords et textures
• Couche 2 : Motifs d'écorce et formes de feuilles
• Couche 3 : Structures de branches
• Couche 4 : Caractéristiques des différentes espèces d'arbres
• Couche 5 : Arbres selon les saisons et les conditions

Le compromis

Plus de couches signifient plus de calculs, plus de temps d'entraînement et plus d'exemples nécessaires. Un réseau peu profond pourrait apprendre à partir de 10 000 images. Un réseau profond pourrait en avoir besoin d'un million. Mais pour des tâches complexes comme la compréhension du langage, la reconnaissance de milliers d'objets ou le jeu d'échecs à un niveau de maître, les réseaux profonds en valent la peine.

L'approche traditionnelle : une précision excessive

C'est comme mesurer les ingrédients d'un gâteau avec une balance de laboratoire précise à 0,001 gramme près. Farine : 247,384 grammes. Sucre : 118,592 grammes. Très précis, très exact, et honnêtement, totalement excessif pour faire un gâteau.

Réseaux de neurones binaires : juste deux valeurs

Il existe une autre approche : les réseaux de neurones binaires. Au lieu de nombres décimaux précis, on utilise seulement deux valeurs. Un positif ou un négatif. C'est tout.

L'approche de la recette de grand-mère

Pensez-y de cette façon. Quand votre grand-mère faisait sa tarte aux pommes, elle n'utilisait pas une balance de laboratoire. Elle se fiait à son œil et à son expérience. "À peu près autant de farine. Une bonne poignée de sucre. Du beurre de la taille d'un œuf." Pas précis du tout, mais la tarte était quand même délicieuse.

L'avantage

Les réseaux binaires s'exécutent beaucoup plus rapidement et consomment beaucoup moins d'énergie. Vous vous souvenez de notre discussion précédente sur l'informatique binaire ? Les opérations simples oui/non sont des centaines de fois plus rapides que les calculs décimaux précis. Un réseau de neurones binaire peut fonctionner sur votre téléphone, sur une simple puce informatique, même sur de minuscules appareils peu puissants. Le même réseau avec des nombres précis nécessiterait un ordinateur massif et des tonnes d'électricité.

Chez Dweve, nous nous concentrons sur les réseaux de neurones binaires pour une efficacité concrète. Notre système Core utilise de simples poids oui/non et s'exécute 40 fois plus vite que les réseaux traditionnels tout en consommant 96% d'énergie en moins. Non pas parce que nous négligeons la qualité, mais parce que pour la plupart des tâches réelles, vous n'avez pas besoin d'une précision de laboratoire. L'approche de la recette de grand-mère fonctionne très bien.

📷 La reconnaissance d'images

Montrez au réseau un million de photos étiquetées, et il apprendra à identifier les chats, les chiens, les voitures, les visages, les tumeurs sur les radiographies, les fissures sur les routes, tout ce pour quoi vous l'avez entraîné. L'appareil photo de votre téléphone l'utilise pour faire la mise au point sur les visages. Les hôpitaux l'utilisent pour repérer des maladies sur les scanners médicaux.

🎤 La compréhension de la parole

Quand vous parlez à Siri ou Alexa, un réseau de neurones convertit les motifs de votre voix en texte. Il a appris à partir de milliers d'heures de parole enregistrée ce que chaque motif sonore signifie. Les différents accents, le bruit de fond, le marmonnement... il gère tout cela grâce à la reconnaissance de formes.

💬 Le traitement du langage

Traduction, réponse à des questions, rédaction de texte. Les réseaux entraînés sur des milliards de mots apprennent les motifs du fonctionnement du langage. Non pas parce qu'ils "comprennent" le langage, mais parce qu'ils reconnaissent des motifs comme "ce mot suit généralement tel autre mot" et "cette structure de phrase signifie une question".

🎬 Les recommandations

Netflix qui suggère des séries, Spotify qui trouve de la musique que vous aimerez, Amazon qui recommande des produits. Ces réseaux apprennent des motifs à partir de millions d'utilisateurs. "Les gens qui ont aimé A et B ont aussi aimé C. Cette personne aime A et B, donc elle aimera probably C aussi."

🎮 Les jeux

Programmes d'échecs, joueurs de Go, IA de jeux vidéo. Le réseau joue des millions de parties contre lui-même, apprenant quels coups mènent à la victoire et lesquels mènent à la défaite. De la pure reconnaissance de formes par essais et erreurs.

Vous remarquez le point commun ? Ce sont toutes des tâches où des motifs cohérents existent dans de grandes quantités de données. Montrez suffisamment d'exemples à un réseau, et il trouvera les motifs.

⚠️ Ils ont besoin de quantités massives de données

Un enfant voit trois chiens et comprend ce qu'est un "chien". Un réseau de neurones a besoin de milliers ou de millions de photos de chiens. Pas de données ? Pas d'apprentissage. Un petit jeu de données ? De mauvaises performances. Ces systèmes sont des monstres avides de données.

⚠️ Ce sont des boîtes noires

Le réseau ne peut pas expliquer ses décisions. Il connaît la réponse (ou pense la connaître), mais il ne peut pas vous dire pourquoi. Des millions de poids interagissent de manière complexe. Aucun humain ne peut retracer le raisonnement. C'est un gros problème en médecine, en droit et partout où vous devez justifier des décisions.

⚠️ Ils apprennent les biais des données

Si vos données d'entraînement contiennent des biais (et la plupart des données du monde réel en ont), le réseau apprend ces biais. Discrimination historique ? Le réseau discriminera. Exemples déséquilibrés ? Le réseau sera moins performant sur les groupes sous-représentés. Déchets en entrée, déchets en sortie.

⚠️ Ils ne généralisent pas bien

Entraînez un réseau sur des chats et des chiens, puis montrez-lui un cheval. Il aura du mal. Les humains généralisent facilement ("Oh, c'est un autre animal à quatre pattes"). Les réseaux de neurones, non. Ils ne connaissent que les motifs spécifiques qu'ils ont vus pendant l'entraînement. Les nouvelles situations les déroutent.

⚠️ Ils peuvent être trompés facilement

De minuscules changements invisibles pour les humains peuvent complètement tromper un réseau. Changez quelques pixels dans une photo de chat (des changements que vous ne remarqueriez même pas), et le réseau pourrait soudainement dire "Avion !" avec 99% de confiance. C'est ce qu'on appelle une attaque contradictoire (adversarial attack), et c'est un réel problème de sécurité.

Ce ne sont pas des problèmes mineurs. Ils sont fondamentaux au fonctionnement des réseaux de neurones. Un réseau n'est bon que si ses données d'entraînement le sont, et il ne peut reconnaître que les motifs qu'il a déjà vus.

Ce sont des machines sophistiquées de reconnaissance de formes. Des standards multicouches qui apprennent à partir d'exemples. Des systèmes d'optimisation mathématique qui ajustent des millions de poids minuscules jusqu'à ce que les prédictions correspondent à la réalité.

La clé est de les utiliser pour les bonnes tâches

Reconnaissance de formes ? Excellent. Tâches avec des exemples clairs et des motifs cohérents ? Parfait. Résolution créative de problèmes qui nécessite de comprendre le contexte et le sens ? Pas vraiment.

La métaphore du cerveau a rendu les réseaux de neurones excitants et mystérieux. Comprendre ce qu'ils sont vraiment, des standards sophistiqués qui apprennent à partir d'exemples, les rend moins magiques mais beaucoup plus utiles. Car quand on comprend l'outil, on sait quand l'utiliser et quand se tourner vers autre chose. Et cette compréhension vaut plus que n'importe quel battage marketing.

Chez Dweve, nous construisons des réseaux de neurones qui respectent la réalité. Opérations binaires. Calcul efficace. Limites claires. Pas de magie, pas de battage médiatique, juste de l'ingénierie honnête. Parce que la meilleure IA est celle qui fonctionne dans le monde réel, pas seulement dans les articles de recherche.