Réseau neuronal

Imaginez un modèle d'IA comme une usine avec son système de travail (réseau neuronal) composé de plusieurs départements (couches). Dans chaque département, il y a plusieurs travailleurs (nœuds) spécialisés dans différents aspects d'une même tâche. L'information passe par ces départements, étant traitée de plus en plus complexement, selon les règles (paramètres) que le système de travail a apprises de son expérience précédente (formation).

Par exemple, dans un réseau neuronal qui reconnaît des images de chiens, le premier département a des travailleurs spécialisés dans la détection des bords, des lignes et des courbes de base. Le département suivant a d'autres travailleurs qui combinent ces caractéristiques pour identifier des formes plus complexes comme les yeux ou les pattes. Le département final a des travailleurs qui analysent toutes ces caractéristiques ensemble pour déterminer si l'image est ou non un chien.
Pendant la formation, le réseau ajuste ses paramètres, améliorant progressivement sa précision dans la tâche. Cela permet au réseau de reconnaître des chiens dans différents contextes, tailles et positions, pas seulement ceux avec lesquels il a été initialement formé.

Les réseaux neuronaux s'organisent en différents types spécialisés, comme les Convolutionnels (CNN) pour le traitement d'images et les Récurrents (RNN) pour les données séquentielles. Ceux-ci se combinent de différentes manières pour créer des architectures plus complexes comme les Transformers, base de pratiquement tous les modèles de langage modernes (GPT, Claude, Gemini, Llama, etc.), ou les Modèles de Diffusion, dominants dans la génération d'images (Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney).