Perceptrons et réseaux neuronaux : principes fondamentaux de la vision par ordinateur

Au cours des dernières décennies, les réseaux neuronaux sont devenus les éléments de base de nombreuses innovations majeures en intelligence artificielle (AI). Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques qui tentent d’imiter les fonctions complexes du cerveau humain. Ils aident les machines à apprendre à partir des données et à reconnaître des motifs afin de prendre des décisions éclairées. Ils rendent ainsi possibles des sous-domaines de l’IA comme la vision par ordinateur et l’apprentissage profond dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et les voitures autonomes.

Comprendre le fonctionnement d’un réseau neuronal peut t’aider à mieux saisir la « boîte noire » qu’est l’IA et à démystifier la façon dont les technologies de pointe s’intègrent à notre quotidien. Dans cet article, nous allons découvrir ce que sont les réseaux neuronaux, comment ils fonctionnent et comment ils ont évolué au fil des ans. Nous examinerons également le rôle qu’ils jouent dans les applications de vision par ordinateur. C’est parti !

Qu’est-ce qu’un perceptron en IA ?#

Avant d’aborder les réseaux neuronaux en détail, examinons les perceptrons. Il s’agit du type de réseau neuronal le plus élémentaire et du fondement de modèles plus complexes.

Un perceptron est un algorithme linéaire d’apprentissage automatique utilisé pour l’apprentissage supervisé (l’apprentissage à partir de données d’entraînement étiquetées). Il est également appelé réseau neuronal à couche unique et sert généralement aux tâches de classification binaire qui distinguent deux classes de données. Pour te représenter un perceptron, tu peux le voir comme un seul neurone artificiel.

Fig. 1. Un perceptron est un seul neurone artificiel.

Comprendre le fonctionnement d’un perceptron#

Un perceptron peut recevoir plusieurs entrées, les combiner avec des poids, déterminer à quelle catégorie elles appartiennent et agir comme un simple décideur. Il se compose de quatre éléments principaux : les valeurs d’entrée (également appelées nœuds), les poids et les biais, la somme nette et une fonction d’activation.

Voici comment il fonctionne :

• Entrées et poids : imaginons que tu disposes de plusieurs informations (entrées), chacune associée à un poids qui indique son importance. Le biais contribue également à rendre les décisions du perceptron plus flexibles.
• Calcul de la somme pondérée : le perceptron multiplie chaque entrée par son poids, puis additionne tous les résultats, biais compris, pour obtenir une somme pondérée.
• Prise de décision : le perceptron utilise ensuite une fonction d’activation pour déterminer le résultat final. Il prend la somme pondérée et décide si le perceptron doit s’activer ou non. Dans le cas le plus simple, la fonction d’activation est une fonction seuil qui renvoie un si la somme pondérée dépasse un certain seuil, et zéro dans le cas contraire. L’entrée pondérée est ainsi convertie en une décision binaire.
• Apprentissage et amélioration : si le perceptron fait une erreur, il ajuste les poids pour essayer de faire mieux la prochaine fois. Ce processus aide le modèle à tirer les leçons de ses erreurs.

Fig. 2. Vue d’ensemble d’un perceptron. source : indiantechwarrior.com

Le rôle des perceptrons en vision par ordinateur#

Les perceptrons jouent un rôle important pour comprendre les bases de la vision par ordinateur. Ils constituent le fondement des réseaux neuronaux avancés. Contrairement aux perceptrons, les réseaux neuronaux ne se limitent pas à une seule couche. Ils sont constitués de plusieurs couches de perceptrons interconnectés, ce qui leur permet d’apprendre des motifs non linéaires complexes. Les réseaux neuronaux peuvent prendre en charge des tâches plus avancées et produire des sorties binaires ou continues. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour des tâches avancées de vision par ordinateur, comme la segmentation d’instances et l’estimation de pose.

Évolution des technologies de vision par ordinateur issues des réseaux neuronaux#

L’histoire des réseaux neuronaux remonte à plusieurs décennies et regorge de recherches et de découvertes intéressantes. Examinons de plus près quelques événements marquants.

Voici un aperçu rapide des premières avancées :

• Années 1940 : Warren McCulloch et Walter Pitts ont mis au point un circuit simple pour imiter le fonctionnement du cerveau.
• 1958 : Rosenblatt a présenté le perceptron.
• Années 1970 : Paul Werbos a conçu le principe de la rétropropagation (une méthode d’entraînement qui aide un réseau neuronal à apprendre en minimisant l’écart entre les sorties prédites et les sorties réelles). La rétropropagation a rendu possible l’entraînement de réseaux neuronaux multicouches et a ouvert la voie à l’apprentissage profond.
• Années 1980 : des chercheurs comme Geoffrey Hinton et Yann LeCun ont étudié le connexionnisme, qui s’intéresse à la manière dont des réseaux d’unités interconnectées peuvent former des processus cognitifs. Leurs travaux ont posé les bases des réseaux neuronaux modernes.
• Années 1990 : Jürgen Schmidhuber et Sepp Hochreiter ont proposé les réseaux à mémoire à long et à court terme (LSTM), devenus essentiels pour les tâches de prédiction de séquences.

Fig. 3 : évolution des réseaux neuronaux.

Avec l’entrée dans le XXIe siècle, la recherche sur les réseaux neuronaux a pris son essor et entraîné des avancées encore plus importantes. Dans les années 2000, les travaux de Hinton sur les machines de Boltzmann restreintes, un type de réseau neuronal qui repère des schémas dans les données, ont joué un rôle clé dans les progrès de l’apprentissage profond. Ils ont facilité l’entraînement des réseaux profonds, contribuant à surmonter les difficultés liées aux modèles complexes et rendant l’apprentissage profond plus pratique et efficace.

Puis, dans les années 2010, la recherche s’est rapidement accélérée avec l’essor des données massives et du calcul parallèle. L’un des faits marquants de cette période a été la victoire d’AlexNet au concours ImageNet en 2012. AlexNet, un réseau de neurones convolutif profond, a représenté une avancée majeure, car il a montré tout le potentiel de l’apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur, comme la classification précise des images. Cela a contribué à l’essor rapide de l’IA dans le domaine de la reconnaissance visuelle.

Aujourd’hui, les réseaux neuronaux évoluent grâce à de nouvelles innovations comme les transformers, efficaces pour comprendre les séquences, et les réseaux neuronaux de graphe, qui conviennent bien aux relations complexes dans les données. Des techniques comme l’apprentissage par transfert — qui consiste à utiliser un modèle entraîné sur une tâche pour en effectuer une autre — et l’apprentissage auto-supervisé, où les modèles apprennent sans données étiquetées, élargissent également les possibilités des réseaux neuronaux.

Comprendre les réseaux neuronaux : les bases#

Maintenant que nous avons posé les bases, voyons précisément ce qu’est un réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont des modèles d’apprentissage automatique qui utilisent des nœuds, ou neurones, interconnectés et organisés en couches, à la manière du cerveau humain. Ces nœuds, ou neurones, traitent les données et apprennent à partir de celles-ci, ce qui leur permet d’effectuer des tâches comme la reconnaissance de motifs. Les réseaux neuronaux sont également adaptatifs : ils peuvent tirer les leçons de leurs erreurs et s’améliorer au fil du temps. Ils peuvent ainsi résoudre plus précisément des problèmes complexes comme la reconnaissance faciale.

Fig. 4 : un réseau neuronal.

Les réseaux neuronaux sont constitués de plusieurs processeurs organisés en couches et fonctionnant en parallèle. Ils comprennent une couche d’entrée, une couche de sortie et plusieurs couches cachées entre les deux. La couche d’entrée reçoit les données brutes, tout comme nos nerfs optiques captent les informations visuelles.

Chaque couche transmet ensuite sa sortie à la suivante, au lieu de traiter directement l’entrée d’origine, un peu comme les neurones du cerveau transmettent des signaux de l’un à l’autre. La dernière couche produit la sortie du réseau. Grâce à ce processus, un réseau neuronal artificiel (ANN) peut apprendre à effectuer des tâches de vision par ordinateur comme la classification d’images.

Application industrielle des réseaux neuronaux en vision par ordinateur#

Maintenant que nous avons compris ce que sont les réseaux neuronaux et comment ils fonctionnent, examinons une application qui illustre leur potentiel en vision par ordinateur.

Inspection des lignes électriques dans le secteur de l’énergie#

Les réseaux neuronaux sont à la base de modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11, qui peuvent servir à inspecter visuellement des lignes électriques à l’aide de drones. Le secteur des services publics est confronté à des défis logistiques pour inspecter et entretenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes traversent souvent des environnements très variés, des zones urbaines animées aux paysages isolés et accidentés. Traditionnellement, les inspections étaient effectuées par des équipes au sol. Bien qu’efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses et chronophages et peuvent exposer les travailleurs à des risques environnementaux et électriques. Selon les recherches, les travaux sur les lignes électriques figurent parmi les dix métiers les plus dangereux aux États-Unis, avec un taux annuel de mortalité de 30 à 50 travailleurs pour 100 000.

Cependant, la technologie d’inspection par drone peut rendre les inspections aériennes plus pratiques et plus rentables. Les drones récents peuvent parcourir de plus longues distances sans nécessiter de changements fréquents de batterie pendant les inspections. De nombreux drones sont désormais dotés d’une IA, de fonctions automatisées d’évitement d’obstacles et de meilleures capacités de détection des défauts. Ces fonctionnalités leur permettent d’inspecter des zones densément équipées de lignes électriques et de capturer des images de haute qualité à plus grande distance. De nombreux pays adoptent les drones et la vision par ordinateur pour l’inspection des lignes électriques. En Estonie, par exemple, 100 % des inspections de lignes électriques sont effectuées par des drones de ce type. Des jeux de données publics comme TTPLA, qui annote les pylônes de transmission et les lignes électriques dans des images aériennes, peuvent servir à entraîner ces modèles.

Fig. 5. Un technicien utilise des drones et des outils d’IA pour inspecter des lignes électriques (image de gauche), et le drone qu’il pilote (image de droite) (suasnews).

Points clés à retenir#

Les réseaux neuronaux ont parcouru un long chemin, de la recherche à leurs applications, et sont devenus un élément important des progrès technologiques modernes. Ils permettent aux machines d’apprendre, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions éclairées à partir de leurs apprentissages. De la santé et de la finance aux véhicules autonomes et à la fabrication, ces réseaux stimulent l’innovation et transforment les industries. À mesure que nous explorons et perfectionnons les modèles de réseaux neuronaux, leur potentiel pour redéfinir encore davantage d’aspects de notre quotidien et de nos activités devient de plus en plus évident.

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