réseau neuronal - informatique.

réseau neuronal - informatique. 1 PRÉSENTATION réseau neuronal, système informatique inspiré de l'organisation des cellules du cerveau humain. 2 ARCHITECTURE CONVENTIONNELLE ET ARCHITECTURE NEURONALE Actuellement, on se réfère principalement à deux modèles pour décrire le fonctionnement des ordinateurs en le comparant à celui du cerveau : le modèle computationnel et le modèle connexionniste. Les réseaux neuronaux, qu'il faudrait en toute rigueur appeler réseaux neuromimétiques puisqu'ils ne font qu'imiter certaines propriétés des neurones, sont issus du second modèle. L'approche d'ingénierie pour l'informatique neuronale utilise des modélisations issues de la recherche biologique afin de concevoir des architectures informatiques pouvant accomplir des tâches spécifiques, telles que l'apprentissage (connaissances, comportements) et la reconnaissance des formes. Il existe une grande diversité de réseaux neuronaux, chacun ayant ses propriétés particulières. Un ordinateur conventionnel -- issu du modèle computationnel -- possède une seule unité de traitement par laquelle transitent toutes les données. Sa structure est donc très différente de celle du cerveau. Un réseau neuronal présente, pour sa part, plus d'analogies avec le cerveau en ce qu'il comporte un grand nombre d'unités de traitement simples qui traitent chacune une petite partie des données mais de manière parallèle ( voir neurophysiologie). Ces dernières années, la conception des ordinateurs numériques a évolué vers une intégration dans leur « architecture « du traitement parallèle et des transputeurs (type de microprocesseur spécialement conçu pour le traitement parallèle). Actuellement, les ordinateurs neuronaux permettent d'obtenir de bons résultats en reconnaissance des formes (vision, son) et en simulation de comportements. 3 HISTORIQUE Tout en développant la théorie de l'ordinateur numérique moderne, Alan Turing et John von Neumann s'intéressent au cerveau humain. Alan Turing pose d'ailleurs la question de l'aptitude à « penser « des calculateurs dans un article publié en 1950. Il propose comme élément de réponse le jeu de l'imitation (ou test de Turing) qui correspond à un critère pour décider si une machine peut être qualifiée d'intelligente, du moins au sens humain du terme. Von Neumann conçoit l'« architecture « générale qui est celle des ordinateurs modernes. Cette structure est indépendante du matériel effectivement utilisé pour construire la machine. Von Neumann décrit cette structure en se référant plus particulièrement au modèle du neurone proposé en 1943 par deux Américains, le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pitts. Bien que ce modèle ait inspiré à la fois les ordinateurs conventionnels et les réseaux neuronaux, la ressemblance ne va pas plus loin. Un ordinateur conventionnel dépend entièrement de son programme pour traiter les données nécessaires à l'exécution des tâches qu'il aura à effectuer, décomposées en un ensemble d'instructions ou de règles logiques et concises (l'algorithme). Or, il existe des tâches difficiles à décomposer, telles que reconnaître un visage particulier par exemple ou, plus difficile, l'expression de ce visage. Si le visage change, s'il vieillit, s'il porte des lunettes ou une barbe, il devient plus difficile de rédiger un ensemble d'instructions permettant de l'identifier. Un réseau neuronal accomplit les tâches d'une manière similaire à un être humain, par traitement en parallèle d'informations partielles et au moyen d'une méthode heuristique, utilisant des solutions intermédiaires, moins fiables que celles ayant vérifié la totalité des possibles, mais que l'on peut identifier plus rapidement. Il pourrait surpasser pour certaines tâches les ordinateurs conventionnels et les techniques de l'intelligence artificielle. 4 PREMIÈRES RÉALISATIONS Les premiers réseaux neuronaux appartiennent à un type appelé perceptron, terme proposé par le chercheur américain Frank Rosenblatt en 1962. Ils sont conçus à partir des connaissances de l'époque sur les systèmes de vision biologiques. Ces machines sont présentées comme des dispositifs de reconnaissance des formes. Les recherches continuent sur ce genre de systèmes jusqu'en 1969. À cette date, les chercheurs américains Marvin Minsky et Seymour Papert publient un livre dans lequel ils décrivent une série de problèmes de reconnaissance des formes qu'un perceptron ne peut pas résoudre, problèmes dits d'apprentissage difficile. Les travaux sur la technologie des réseaux neuronaux sont alors quasiment interrompus. Quelques études se poursuivent cependant, dont certaines donnent lieu au système WISARD, réalisé en 1980. Le nom du système dérive de celui de ses inventeurs britanniques, Wilkie, Stonham, et Aleksander. WISARD et d'autres machines résolvent le problème d'apprentissage difficile en incorporant plusieurs couches dans le réseau. Les perceptrons à couches multiples peuvent accomplir les tâches que Minsky et Papert avaient démontré comme irréalisables pour un perceptron à couche unique. 5 DÉVELOPPEMENTS RÉCENTS De nombreux chercheurs travaillant sur l'intelligence artificielle reprochent aux réseaux neuronaux de ne servir qu'à la reconnaissance des formes. Il est vrai qu'ils ont été créés pour résoudre ce problème, mais la technologie s'est développée bien au-delà des objectifs d'origine. Les réseaux neuronaux sont maintenant utilisés pour diriger des missiles, commander des robots, mettre à la disposition des malentendants des appareils de correction auditive « intelligents « et pour modéliser des marchés financiers complexes. La recherche se tourne vers des problèmes encore plus délicats. Certaines équipes essayent de produire une machine possédant une conscience artificielle, une machine ayant sa façon de penser. Une telle machine pourrait apprendre à parler de la même manière qu'un enfant. L'ordinateur pourrait relier les phrases à une représentation interne « apprise « du monde. Le langage aurait donc une véritable signification pour la machine. Cependant, certains chercheurs tels que Searle ou Penrose ne pensent pas que cela soit réellement possible. Microsoft ® Encarta ® 2009. © 1993-2008 Microsoft Corporation. Tous droits réservés.