Qu'est-ce qu'un CNN et en quoi diffère-t-il des réseaux neuronaux traditionnels ?

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) est un type d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de « voir » et de comprendre des images. Contrairement aux réseaux neuronaux classiques qui traitent les images comme une liste de nombres, les CNN analysent les images par sections, reconnaissant des motifs tels que les contours, les formes et les textures. Cela les rend beaucoup plus performants pour traiter des images et des vidéos.

Comment les CNN s'inspirent de l'œil humain

Les CNN fonctionnent de manière similaire à la façon dont le cerveau humain traite les images. Lorsque nous regardons quelque chose, nos yeux envoient des informations au cerveau, qui commence par reconnaître des formes simples comme les contours et les couleurs. Ensuite, des couches plus profondes de notre cerveau assemblent ces éléments pour comprendre des objets, des visages ou des scènes entières. Les CNN suivent le même principe, en commençant par des caractéristiques simples pour ensuite reconnaître des objets complexes.

Tout comme nos yeux se concentrent sur certaines zones, les CNN traitent également les images par petites sections, ce qui les aide à reconnaître des motifs quel que soit leur emplacement. Cependant, contrairement aux humains, les CNN ont besoin de milliers d'images annotées pour apprendre, alors que les personnes peuvent reconnaître des objets même après les avoir vus seulement quelques fois.

Aperçu des composants clés : Convolution, Pooling, Activation et Couches entièrement connectées

Un CNN se compose de plusieurs couches, chacune jouant un rôle distinct dans le traitement des images :

Les CNN sont puissants car ils peuvent apprendre automatiquement des caractéristiques à partir d’images, sans que les humains aient à programmer chaque détail. C’est pourquoi ils sont utilisés dans les voitures autonomes, la reconnaissance faciale, l’imagerie médicale, et de nombreuses autres applications réelles.