Réseaux de neurones profonds : le cerveau caché qui alimente l'IA

• Auteur :
• Nom de l'auteur

  Prévision quantique
• 6 avril 2023

Les algorithmes et les mégadonnées sont devenus les mots à la mode dans l'espace de l'intelligence artificielle (IA), mais les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont ce qui leur permet de devenir des outils puissants. Ces ANN sont utilisés pour reconnaître des modèles, classer des données et prendre des décisions basées sur des données d'entrée. 

Contexte des réseaux de neurones profonds

Les réseaux de neurones artificiels tentent d'imiter la complexité de l'intelligence humaine en construisant un réseau de logiciels, de codes et d'algorithmes pour traiter les entrées (données/modèles) et les faire correspondre avec la sortie la plus viable (effet/résultats). L'ANN est la couche cachée qui traite et relie les relations entre les données et la prise de décision. Plus l'ANN est construit entre l'entrée et la sortie, plus la machine apprend en raison de la disponibilité de données plus complexes. Les multiples couches ANN sont connues sous le nom de réseaux de neurones profonds car elles peuvent creuser dans de gros volumes de données de formation et développer la meilleure solution ou les meilleurs modèles. 

Une machine est "éduquée" davantage par la rétropropagation, le processus d'ajustement des paramètres existants pour former les algorithmes afin d'obtenir le meilleur résultat/analyse. Les réseaux de neurones artificiels peuvent être formés pour effectuer diverses tâches, telles que la reconnaissance d'images et de la parole, la traduction de langues et même jouer à des jeux. Ils le font en ajustant les forces des connexions entre les neurones, appelées poids, en fonction des données d'entrée qu'ils reçoivent pendant le processus de formation. Cette méthode permet au réseau d'apprendre et de s'adapter au fil du temps, améliorant ainsi ses performances sur la tâche. Il existe de nombreux types d'ANN, y compris les réseaux prédictifs, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN). Chaque type est conçu pour être particulièrement bien adapté à une tâche ou à une classe de données spécifique.

Impact perturbateur

Il n'y a pratiquement aucune industrie aujourd'hui qui n'utilise pas les réseaux de neurones profonds et l'IA pour automatiser les processus commerciaux et recueillir des informations sur le marché. Le cas d'utilisation le plus évident des réseaux de neurones profonds est peut-être l'industrie du marketing, où l'IA traite des millions d'informations sur les clients pour identifier avec précision les groupes particuliers les plus susceptibles d'acheter un produit ou un service. En raison de la précision de plus en plus élevée de ces analyses de données, les campagnes marketing sont devenues beaucoup plus efficaces grâce à l'hyperciblage (identification de sous-ensembles de clients spécifiques et leur envoi de messages extrêmement personnalisés). 

Un autre cas d'utilisation émergent est le logiciel de reconnaissance faciale, un domaine de débat lié à la cybersécurité et à la confidentialité des données. La reconnaissance faciale est actuellement utilisée depuis l'authentification des applications jusqu'aux forces de l'ordre et est activée par des réseaux de neurones profonds traitant les dossiers de police et les selfies soumis par les utilisateurs. Les services financiers sont un autre secteur qui bénéficie grandement des réseaux de neurones profonds, utilisant l'IA pour prévoir les mouvements du marché, analyser les demandes de prêt et identifier les fraudes potentielles.

Les réseaux de neurones profonds peuvent également analyser des images médicales, telles que les rayons X et l'imagerie par résonance magnétique (IRM), pour aider à diagnostiquer les maladies et à prédire les résultats des patients. Ils peuvent également être utilisés pour analyser les dossiers de santé électroniques afin d'identifier les tendances et les facteurs de risque pour certaines conditions. Les réseaux de neurones ont également le potentiel d'être utilisés dans la découverte de médicaments, la médecine personnalisée et la gestion de la santé de la population. Cependant, il est important de noter que les RNA devraient aider à la prise de décision médicale plutôt que de remplacer l'expertise et le jugement de professionnels de la santé formés.

Applications des réseaux de neurones profonds

Les applications plus larges des réseaux de neurones profonds peuvent inclure :

• Les algorithmes deviennent de plus en plus sophistiqués grâce à des ensembles de données plus complexes et à de meilleures technologies, ce qui entraîne des tâches de haut niveau telles que la fourniture de services de conseil et de conseils en investissement. En 2022, de puissants algorithmes conviviaux, tels que ChatGPT d'Open AI, ont démontré la puissance, la polyvalence et l'applicabilité d'un système d'IA formé sur des ensembles de données suffisamment volumineux. (Les cols blancs du monde entier ont connu un frisson collectif.)
• L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans l'armée pour fournir des informations et des renseignements en temps réel pour soutenir les stratégies de guerre.
• Des réseaux de neurones profonds permettant au métaverse de créer un écosystème numérique complexe composé d'informations en temps réel telles que la démographie, les comportements des clients et les prévisions économiques.
• Les ANN sont formés pour reconnaître les modèles de données qui indiquent une activité frauduleuse et sont utilisés pour signaler les transactions suspectes dans des domaines tels que la finance et le commerce électronique.
• Des réseaux de neurones profonds sont utilisés pour reconnaître des objets, des personnes et des scènes dans des images et des vidéos. Cette méthode est utilisée dans des applications telles que les voitures autonomes, les systèmes de sécurité et le marquage des réseaux sociaux.

Questions à considérer

• Sinon, comment pensez-vous que les réseaux de neurones profonds vont changer la société au cours des trois prochaines années ?
• Quels pourraient être les défis et les risques potentiels ?