illustration du deep neural network dans un cerveau humain

Deep Neural Network : qu’est-ce qu’un réseau de neurones profond ?

Aurelia Fellous

Aurelia Fellous

5 min

Le Deep Neural Network ou réseau de neurones profond imite le fonctionnement du cerveau humain. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le sujet : définition, fonctionnement, cas d’usage, formations…

Un réseau de neurones est un ensemble d’algorithmes inspirés par le cerveau humain. Le but de cette technologie est de simuler l’activité du cerveau humain, et plus spécifiquement la reconnaissance de motifs et la transmission d’informations entre les différentes couches de connexions neuronales.

Un Deep Neural Network, ou réseau de neurones profond, se distingue par une particularité : il est composé d’au moins deux couches. Ceci lui permet de traiter les données de manière complexe, en employant des modèles mathématiques avancés.

Comment fonctionne un Deep Neural Network ?

En général, un Deep Neural Network a une couche d’entrée, une couche de sortie et au moins une couche entre les deux. Plus le nombre de couches est élevé, plus un réseau est dit ” profond “. Chacune de ces couches effectue différents types de tri et de catégorisation spécifique dans un processus nommé ” hiérarchie de caractéristique “.

Pour mieux comprendre le fonctionnement d’un Deep Neural Network, il suffit d’observer le fonctionnement du cerveau humain. Plutôt que d’apprendre la structure du visage pour identifier les personnes, notre cerveau apprend à partir de la déviation d’un visage de base lui servant de modèle.

Lorsque nous voyons un visage, le cerveau cherche à déterminer comment celui-ci diffère de ce modèle de référence. Les caractéristiques telles que les yeux, les oreilles ou les sourcils sont ainsi passées en revue en une fraction de seconde.

Les différences entre le visage perçu et le modèle de visage ” de base ” sont quantifiées par un signal électrique dont la puissance varie. Toutes les déviations sont combinées pour produire un résultat.

Les différents noeuds du système sont similaires aux neurones du cerveau humain. Chaque couche est composée de plusieurs noeuds. Dès lors qu’ils sont touchés par stimuli, un processus se déclenche.

Le réseau de neurones interprète les données collectées par des capteurs ou directement injectées par un programmeur. Ces données peuvent être des images, des textes ou même des sons qui seront ensuite convertis sous forme de valeurs numériques.

Les différentes données entre la couche d’entrée et la couche de sortie doivent être traitées progressivement pour résoudre une tâche ou établir une prédiction. La première couche du réseau reçoit les données et exécute un calcul de fonction d’activation pour produire un résultat. Il peut s’agir par exemple d’une prédiction de probabilité.

Ce résultat est transmis à la couche suivante de neurones. La connexion entre deux couches successives est associée à un ” poids “. Ce poids définit l’influence des données sur le résultat produit par la couche suivante et éventuellement pour le résultat final.

Le Deep Learning : l'apprentissage des réseaux de neurones profonds

Afin de pouvoir imiter le fonctionnement du cerveau humain pour classifier les données qui lui sont fournies, un réseau de neurones doit être entraîné au préalable. C’est le Deep Learning : une forme spécifique de Machine Learning.

Lors de la phase d’entraînement, des données d’exemple sont fournies à l’IA. Elle apprend ainsi à reconnaître les motifs et les caractéristiques.

Lorsqu’il reçoit de nouvelles données, sans étiquettes, le réseau de neurones artificiels tente de les catégoriser. Sa prédiction peut être correcte ou incorrecte, et c’est au programmeur de le corriger en cas d’erreur. Au fil des essais, le système apprend de ses erreurs et son taux de réussite s’améliore jusqu’à ce que ses prédictions deviennent infaillibles.

À quoi sert un Deep Neural Network ?

L’un des principaux cas d’usage de ces réseaux de neurones avancés est le traitement des données non structurées. Les réseaux de neurones profonds peuvent regrouper et classifier les données stockées sur une base de données. Ceci s’avère très utile pour organiser les données sans étiquettes ni structure.

Un réseau de neurones profond est très utile pour automatiser certaines tâches du travail humain. On l’utilise dans le domaine de la vidéosurveillance pour la technologie de reconnaissance faciale. C’est aussi de cette technologie que dépendent les voitures autonomes.

Il en va de même pour les assistants virtuels comme Siri et Alexa, ou même les moteurs de recommandation de Netflix, Spotify ou Amazon. Sans même le savoir, vous utilisez donc probablement des produits basés sur les réseaux de neurones profonds au quotidien.

En outre, le Deep Learning s’invite dans toutes les industries. Il est exploité dans le domaine de la santé pour détecter le cancer ou la rétinopathie. Dans le domaine de l’aviation, il est utilisé pour optimiser les flottes d’engins aériens.

L’industrie du pétrole et du gaz se tourne vers les réseaux de neurones artificiels profonds pour la maintenance prédictive des machines. Les banques et les services financiers, de leur côté, l’adoptent pour la détection de fraude. Peu à peu, le Deep Learning transforme tous les secteurs d’activité.

À quoi sert un Deep Neural Network ?

Les réseaux de neurones profonds représentent en réalité le dernier maillon dans l’évolution de l’intelligence artificielle. À l’origine, le Machine Learning permet d’automatiser les modèles statistiques par le biais d’algorithmes pour réaliser de meilleures prédictions.

Un modèle de Machine Learning est en mesure d’établir des prédictions pour une seule tâche. Il se contente d’apprendre en modifiant ses poids à chaque prédiction erronée pour gagner en précision.

Par la suite, les réseaux de neurones artificiels ont vu le jour. Ces réseaux utilisent une couche cachée pour stocker et évaluer l’impact de chaque ” input ” sur la production finale. Des informations sur l’impact de chaque entrée sont stockées et dissimulées, au même titre que des associations entre les données.

Enfin, les réseaux de neurones profonds ont été inventés. Plutôt que de se contenter d’une seule couche cachée, les Deep Neural Networks vont encore plus loin en combinant de multiples couches cachées pour encore plus de bénéfices.

Quels sont les frameworks de Deep Learning ?

Il existe des frameworks de Deep Learning dédié à l’entraînement des réseaux de neurones profonds. Plusieurs grandes entreprises et autres startups ont lancé des projets open source permettant de faciliter l’apprentissage des Deep Neural Networks.

Ces outils délivrent des blocs de code réutilisable, permettant l’abstraction des blocs logiques du Deep Learning. Ils offrent aussi des modules très utiles pour le développement de modèles.

Parmi les frameworks de Deep Learning les plus populaires, on peut citer le projet open source TensorFlow de Google, MxNet ou encore la bibliothèque PyTorch pour Python créée par Facebook. Il existe d’autres frameworks plus avancés, comme Keras basé sur Tensorflow ou Gluon basé sur MxNet.

Comment apprendre à utiliser les Deep Neural Networks ?

Les Deep Neural Networks et le Deep Learning offrent de nombreuses opportunités pour les entreprises de toutes les industries. Toutefois, il s’agit d’une technologie complexe nécessitant des connaissances et des compétences pointues.

Pour apprendre à créer et à utiliser de tels réseaux de neurones profonds, vous pouvez vous tourner vers la formation Data Scientist de DataScientest. Ce programme vous permet d’apprendre tous les aspects du métier de scientifique des données.

À travers le module ” Deep Learning “, vous découvrirez notamment les frameworks TensorFlow et Keras. Vous saurez tout sur les différents types de réseaux de neurones tels que les CNN, les RNN et les GANs (réseaux génératifs antagonistes).

À l’issue de ce parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour devenir Data Scientist et recevrez un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne. Parmi nos alumnis, 90% ont trouvé un travail immédiatement après la formation.

Tous nos cursus adoptent une approche innovante de Blended Learning mariant présentiel et distanciel. Il est possible de réaliser cet apprentissage en 9 mois en Formation Continue, ou en 11 semaines en BootCamp. N’attendez plus et découvrez dès à présent la formation Data Scientist.

Vous savez tout sur les réseaux de neurones profonds. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur l’intelligence artificielle, et sur le Machine Learning.