Que peuvent faire les réseaux de neurones ?

L'apprentissage profond, une branche de l'apprentissage automatique fondée sur les principes des réseaux de neurones artificiels, possède un potentiel immense et est déjà largement utilisé dans de nombreux secteurs. Il s'agit d'un outil moderne et puissant, capable de résoudre de nombreux problèmes complexes qui ne disposaient auparavant d'aucune solution efficace.

Les réseaux de neurones sont appliqués à diverses tâches du monde réel dans de multiples domaines. Voici plusieurs grandes catégories de problèmes qu'ils traitent, accompagnées d'exemples :

• Reconnaissance d'images : utilisée pour identifier et classer des images dans des domaines tels que le marquage automatique de photos sur les réseaux sociaux ou le diagnostic médical, y compris l'analyse d'images IRM et radiographiques :

• 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 sur les produits :

• Systèmes de recommandation : des services tels que Netflix ou Amazon utilisent l'apprentissage profond pour proposer des recommandations personnalisées en fonction du 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 sur la base des informations reçues :

• Reconnaissance faciale : utilisée dans de nombreux domaines, de l'accès aux téléphones à des systèmes de sécurité et d'entrée sans clé :

• Tâches génératives : utilisées pour créer de nouvelles données imitant certaines données d'origine. Exemples : générer des images réalistes de visages inexistants ou transformer 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 ?

Il existe encore des catégories de problèmes qui restent difficiles, voire actuellement impossibles à résoudre à l'aide de l'apprentissage profond ou des réseaux de neurones :

• Création d'une intelligence artificielle générale (AGI) : malgré des avancées significatives, les réseaux de neurones modernes ne peuvent pas reproduire pleinement la diversité et l'adaptabilité de l'intelligence humaine. Chaque réseau est conçu pour exécuter uniquement la tâche spécifique pour laquelle il a été entraîné :

• Tâches avec peu de données : l'apprentissage profond nécessite de grandes quantités de données pour l'entraînement. S'il y a peu de données, le modèle peut mal apprendre (sous-apprentissage) ou mémoriser les données sans extraire les motifs nécessaires (surapprentissage) :

• Forte exigence d'interprétabilité : les réseaux de neurones sont souvent qualifiés de « boîtes noires » car il est difficile de comprendre comment ils sont parvenus à une certaine conclusion ou prédiction. Pour certains domaines, comme la médecine ou la finance, où un haut degré de transparence et d'explicabilité est requis, cela peut poser problème :

• Tâches nécessitant une stricte conformité aux règles : les réseaux de neurones excellent dans l'apprentissage à partir de données et la prédiction basée sur les motifs identifiés dans ces données, mais ils peuvent rencontrer des difficultés pour des tâches où des règles ou des algorithmes doivent être strictement respectés (par exemple, résoudre une équation) :

De manière générale, 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.