Perceptrons et réseaux neuronaux : Principes de base de la vision par ordinateur

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, qui sert de base à la construction de modèles plus complexes. 

Un perceptron est un algorithme linéaire d'apprentissage automatique utilisé pour l'apprentissage supervisé (apprentissage à partir de données de formation étiquetées). Il est également connu sous le nom de réseau neuronal monocouche et est généralement utilisé pour les tâches de classification binaire qui différencient deux classes de données. Si vous essayez de visualiser un perceptron, vous pouvez l'assimiler à un neurone artificiel unique. 

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Comprendre le fonctionnement d'un perceptron

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

Voici comment cela fonctionne :

• Entrées et poids: Supposons que vous disposiez de plusieurs informations (entrées) et que chacune d'entre elles soit assortie d'un poids qui indique son importance. En outre, le biais aide le perceptron à prendre des décisions plus souples.
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• Calcul de la somme pondérée: Le perceptron multiplie chaque entrée par son poids, puis additionne le tout, y compris le biais, pour obtenir une somme pondérée.
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• Prise de décision: Le perceptron utilise ensuite une fonction d'activation pour déterminer la sortie finale. Cette fonction prend la somme pondérée et décide si le perceptron doit être activé ou non. Dans le cas le plus simple, la fonction d'activation est une fonction en escalier qui donne une sortie de un si la somme pondérée est supérieure à un certain seuil, et de zéro dans le cas contraire. L'entrée pondérée est donc convertie en une décision de type oui ou non.
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• Apprentissage et amélioration: Si le perceptron commet une erreur, il ajuste les poids pour essayer de s'améliorer la prochaine fois. Ce processus permet au modèle d'apprendre de ses erreurs.

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L'évolution de la technologie de la vision par ordinateur à partir des réseaux neuronaux

L'histoire des réseaux neuronaux remonte à plusieurs décennies et est riche en recherches et en découvertes intéressantes. Examinons de plus près certains de ces événements clés. 

Voici un aperçu des premières étapes :

• 1940s : Warren McCulloch et Walter Pitts mettent au point un circuit simple pour imiter le fonctionnement du cerveau.
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• 1958 : Rosenblatt présente le perceptron.
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• 1970s : Paul Werbos a inventé le concept de rétropropagation (une méthode d'apprentissage qui aide un réseau neuronal à apprendre en minimisant la différence entre les sorties prédites et les sorties réelles). La rétropropagation a permis d'entraîner des réseaux neuronaux multicouches et a ouvert la voie à l'apprentissage profond.
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• 1980s : Des chercheurs comme Geoffrey Hinton et Yann LeCun étudient le connexionnisme, qui traite de la manière dont les réseaux d'unités interconnectées peuvent former des processus cognitifs. Leurs travaux ont jeté les bases des réseaux neuronaux modernes.
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• 1990s : Jürgen Schmidhuber et Sepp Hochreiter proposent le réseau de mémoire à long terme (LSTM) qui est devenu essentiel pour les tâches impliquant la prédiction de séquences.

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À l'aube du XXIe siècle, la recherche sur les réseaux neuronaux a pris son essor, conduisant à des avancées encore plus importantes. Dans les années 2000, les travaux de M. Hinton sur les machines de Boltzmann restreintes - un type de réseau neuronal qui trouve des modèles dans les données - ont joué un rôle clé dans l'avancement de l'apprentissage profond. Ils ont facilité l'apprentissage des réseaux profonds, ce qui a permis de surmonter les difficultés liées aux modèles complexes et de rendre l'apprentissage profond plus pratique et plus efficace.

Puis, dans les années 2010, la recherche s'est rapidement accélérée en raison de l'essor du big data et de l'informatique parallèle. L'un des faits marquants de cette période a été la victoire d'AlexNet au concours ImageNet (2012). AlexNet, un réseau neuronal convolutif profond, a constitué une avancée majeure car il a montré la puissance de l'apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur, comme la reconnaissance précise d'images. Il a contribué à la croissance rapide de l'IA dans le domaine de la reconnaissance visuelle. 

Aujourd'hui, les réseaux neuronaux évoluent grâce à de nouvelles innovations telles que les transformateurs, qui sont parfaits pour comprendre les séquences, et les réseaux neuronaux graphiques, qui fonctionnent bien avec des relations complexes dans les données. Des techniques telles que l'apprentissage par transfert - qui consiste à utiliser un modèle formé pour une tâche donnée pour une autre tâche - et l'apprentissage auto-supervisé, où les modèles apprennent sans avoir besoin de données étiquetées, élargissent également les possibilités des réseaux neuronaux.

Comprendre les réseaux neuronaux : Les bases

Maintenant que nous avons fait le tour de la question, voyons ce qu'est exactement un réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou des neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble à un cerveau humain. Ces nœuds ou neurones traitent et apprennent des données, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que la reconnaissance des formes. En outre, les réseaux neuronaux sont adaptatifs, c'est-à-dire qu'ils peuvent apprendre de leurs erreurs et s'améliorer au fil du temps. Cela leur permet de s'attaquer avec plus de précision à des problèmes complexes, tels que la reconnaissance faciale.

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Les réseaux neuronaux sont constitués de plusieurs processeurs travaillant en parallèle et organisés en couches. Ils se composent d'une couche d'entrée, d'une couche de sortie et de plusieurs couches cachées entre les deux. La couche d'entrée reçoit les données brutes, de la même manière que nos nerfs optiques reçoivent les informations visuelles.

Chaque couche transmet ensuite sa sortie à la suivante, plutôt que de travailler directement avec l'entrée d'origine, un peu comme les neurones du cerveau envoient des signaux de l'un à l'autre. La dernière couche produit la sortie du réseau. Grâce à ce processus, un réseau neuronal artificiel (RNA) peut apprendre à effectuer des tâches de vision artificielle telles que la classification d'images.

Une application industrielle des réseaux de neurones dans la vision par ordinateur

Après avoir compris ce que sont les réseaux neuronaux et comment ils fonctionnent, examinons une application qui illustre le potentiel des réseaux neuronaux dans le domaine de la vision par ordinateur.

Inspection des lignes électriques dans le secteur de l'énergie

Les réseaux neuronaux sont à la base des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 et peuvent être utilisés pour inspecter visuellement les lignes électriques à l'aide de drones. Le secteur des services publics est confronté à des défis logistiques lorsqu'il s'agit d'inspecter et d'entretenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent à travers des zones urbaines très fréquentées ou des paysages éloignés et accidentés. Traditionnellement, ces inspections étaient effectuées par une équipe au sol. Bien qu'efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses, prennent du temps et peuvent exposer les travailleurs à des risques environnementaux et électriques. Les recherches montrent que le travail sur les lignes de transport d'électricité fait partie des dix emplois les plus dangereux en Amérique, avec un taux de mortalité annuel de 30 à 50 travailleurs pour 100 000.

Cependant, la technologie d'inspection par drone peut faire des inspections aériennes une option plus pratique et plus rentable. La technologie de pointe permet aux drones de voler sur de plus longues distances sans qu'il soit nécessaire de changer fréquemment de batterie pendant les inspections. De nombreux drones sont désormais dotés d'une intelligence artificielle, de fonctions automatisées d'évitement des obstacles et de meilleures capacités de détection des défauts. Ces caractéristiques leur permettent d'inspecter des zones encombrées où se trouvent de nombreuses lignes électriques et de capturer des images de haute qualité à de plus grandes distances. De nombreux pays adoptent l'utilisation de drones et de la vision par ordinateur pour les tâches d'inspection des lignes électriques. En Estonie, par exemple, 100 % des inspections de lignes électriques sont effectuées par des drones.

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Principaux enseignements 

Les réseaux neuronaux ont parcouru un long chemin depuis la recherche jusqu'aux applications et sont devenus un élément important des avancées technologiques modernes. Ils permettent aux machines d'apprendre, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions éclairées à partir de ce qu'elles ont appris. Des soins de santé à la finance en passant par les véhicules autonomes et la fabrication, ces réseaux stimulent l'innovation et transforment les industries. À mesure que nous continuons à explorer et à affiner les modèles de réseaux neuronaux, leur potentiel pour redéfinir encore plus d'aspects de notre vie quotidienne et de nos activités commerciales devient de plus en plus évident.

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