Logo LeBonLLM
Carnet de code et de réflexions autour de l’IA générative à la française
codecorpuscontributionsconversationscurationlexiquefaqrecherche
Communauté

Pour échanger, demandez l’accès au :

Infolettre

Nous avons le projet d’une infolettre, seriez-vous intéressé ?

Misc
XLinkedInMentions légales
Contact

Réseau neuronal artificiel


Un réseau neuronal artificiel (RNA), parfois simplement appelé réseau neuronal, est une méthode de développement de l'intelligence artificielle qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de nombreux nœuds, parfois des milliards, appelés perceptrons, qui sont reliés ensemble pour former un réseau. Comme notre cerveau qui possède des milliards de neurones interconnectés, un RNA a de nombreuses petites unités de traitement qui travaillent ensemble, un peu comme une équipe travaillant à résoudre le même problème. Chaque membre de l'équipe fait sa part, puis transmet ses résultats. À la fin, on obtient la réponse recherchée. Chez les humains comme chez les ordinateurs, tout repose sur la force du travail d'équipe.

Pourquoi est-ce important ?

Les réseaux neuronaux artificiels sont essentiels parce qu'ils sont au cœur de nombreuses applications de l'intelligence artificielle. Ils permettent d'effectuer des tâches complexes qui seraient difficiles, voire impossibles, à réaliser avec des algorithmes traditionnels. Grâce à leur capacité à apprendre à partir de données d'entraînement, les RNA peuvent reconnaître des motifs, effectuer des prédictions et prendre des décisions de manière autonome, ce qui les rend particulièrement précieux pour une multitude de tâches allant de la reconnaissance d'images à la prévision météorologique.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les réseaux neuronaux artificiels sont omniprésents dans notre quotidien. Ils alimentent une grande variété de systèmes et d'applications, allant des assistants vocaux intelligents aux voitures autonomes. Dans le domaine de la santé, par exemple, les RNA sont utilisés pour analyser les images médicales et aider à détecter les maladies à un stade précoce. Dans le domaine commercial, ils sont utilisés pour analyser le comportement des consommateurs et prédire les tendances futures. Ils sont également à la base de nombreux modèles de langage, comme GPT-4, qui peuvent comprendre et répondre aux requêtes en langage naturel.