Que peuvent faire les réseaux neuronaux ?

L'apprentissage profond, basé sur les réseaux neuronaux artificiels, est désormais une technologie clé dans de nombreux secteurs. Il permet de résoudre des tâches complexes qui étaient auparavant impossibles ou nécessitaient un effort manuel considérable. Les réseaux neuronaux sont largement utilisés dans de nombreux domaines :

• Reconnaissance d'images : utilisé pour identifier des objets sur des photos, le marquage automatique sur les réseaux sociaux et l'analyse d'images médicales (IRM, radiographies).

• Reconnaissance vocale : des systèmes comme Siri, Google Assistant et Alexa utilisent l'apprentissage profond pour traiter et comprendre la parole humaine :

• Analyse de texte : l'apprentissage profond facilite l'analyse et la classification de textes. Cela inclut les avis clients, les articles de presse, les réseaux sociaux et plus encore. Un exemple serait l'analyse de sentiment dans les tweets ou les avis produits :

• Systèmes de recommandation : des services comme Netflix ou Amazon utilisent l'apprentissage profond pour proposer des recommandations personnalisées basées sur le comportement antérieur de l'utilisateur ;
• Voitures autonomes : l'apprentissage profond permet aux véhicules de reconnaître des objets, des piétons, d'autres véhicules, des panneaux de signalisation, et plus encore, puis de prendre des décisions en fonction des informations reçues :

• Reconnaissance faciale : utilisée dans de nombreux domaines, de l'ouverture de téléphone aux systèmes de sécurité et aux systèmes d'accès sans clé :

• Tâches génératives : utilisées pour créer de nouvelles données imitant certaines données originales. Exemples : création d'images réalistes de visages inexistants, ou transformation d'une image de paysage hivernal en paysage estival. Cela s'applique également aux tâches liées au traitement du texte et de l'audio.

Que ne peuvent PAS faire les réseaux de neurones ?

Malgré leur polyvalence, les réseaux de neurones présentent encore d'importantes limitations :

• Intelligence artificielle générale (AGI) : les modèles actuels ne peuvent pas égaler le raisonnement, l'adaptabilité ou la compréhension globale d'un humain. Un réseau de neurones exécute uniquement la tâche pour laquelle il a été entraîné.

• Tâches avec peu de données : l'apprentissage profond nécessite de grands ensembles de données. Avec trop peu de données, les modèles n'apprennent pas les motifs (sous-apprentissage) ou mémorisent les exemples (surapprentissage).

• Exigences élevées d'interprétabilité : les réseaux de neurones sont souvent des « boîtes noires ». Dans des domaines comme la santé ou la finance, où les décisions doivent être transparentes, cette faible interprétabilité constitue un obstacle majeur.

• Tâches strictement basées sur des règles : les réseaux de neurones apprennent à partir de motifs—et non de logiques rigides. Ils ne conviennent pas aux tâches nécessitant un respect précis des règles, telles que la résolution d'équations ou l'exécution d'algorithmes déterministes.

En général, l'apprentissage profond est un outil puissant capable de résoudre de nombreux problèmes. Cependant, comme tout outil, il présente des limites et il est important de l'utiliser là où il est le plus pertinent.