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

Au cours des dernières décennies, les réseaux de neurones sont devenus les piliers de nombreuses innovations clés dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Les réseaux de neurones sont des modèles informatiques qui tentent d'imiter les fonctions complexes du cerveau humain. Ils aident les machines à apprendre à partir de données et à reconnaître des modèles pour prendre des décisions éclairées. Ce faisant, ils permettent le développement de sous-domaines de l'IA comme la vision par ordinateur et l'apprentissage profond dans des secteurs tels que la santé, la finance et les voitures autonomes.

Comprendre le fonctionnement d'un réseau de neurones peut te donner une meilleure idée de la "boîte noire" qu'est l'IA, aidant à démystifier la manière dont la technologie de pointe est intégrée dans notre quotidien. Dans cet article, nous explorerons ce que sont les réseaux de neurones, 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. Commençons !

Link to this sectionQu'est-ce qu'un perceptron en IA ?#

Avant de discuter en détail des réseaux de neurones, jetons un œil aux perceptrons. Il s'agit du type de réseau de neurones le plus élémentaire et ils constituent la base pour construire des modèles plus complexes.

Un perceptron est un algorithme d'apprentissage automatique linéaire utilisé pour l'apprentissage supervisé (apprendre à partir de données d'entraînement étiquetées). Il est également connu sous le nom de réseau de neurones monocouche et est généralement utilisé pour des tâches de classification binaire qui permettent de différencier deux classes de données. Si tu essaies de visualiser un perceptron, tu peux le considérer comme un neurone artificiel unique.

Fig 1. Un perceptron est un neurone artificiel unique.

Link to this sectionComprendre le fonctionnement d'un perceptron#

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

Voici comment il fonctionne :

• Entrées et poids : Disons que tu disposes de plusieurs éléments d'information (entrées), et que chacun possède un poids qui indique son importance. En plus de cela, le biais aide le perceptron à être plus flexible dans la prise de décision.
• Calcul de la somme pondérée : Le perceptron multiplie chaque entrée par son poids, puis additionne le tout, incluant le biais, pour arriver à une somme pondérée.
• Prendre une décision : Ensuite, le perceptron utilise une fonction d'activation pour déterminer la sortie finale. Elle 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 échelon qui donne une sortie de un si la somme pondérée est supérieure à un certain seuil, et zéro si ce n'est pas le cas. Ainsi, l'entrée pondérée est convertie en une décision par oui ou par non.
• Apprendre et s'améliorer : Si le perceptron fait une erreur, il ajuste les poids pour essayer de s'améliorer la prochaine fois. Ce processus aide le modèle à apprendre de ses erreurs.

Fig 2. Un aperçu d'un perceptron. source : indiantechwarrior.com

Link to this sectionLe rôle des perceptrons dans la vision par ordinateur#

Les perceptrons jouent un rôle important pour nous aider à comprendre les bases de la vision par ordinateur. Ils sont la fondation des réseaux de neurones avancés. Contrairement aux perceptrons, les réseaux de neurones ne sont pas limités à une seule couche. Ils sont constitués de multiples couches de perceptrons interconnectés, ce qui leur permet d'apprendre des modèles non linéaires complexes. Les réseaux de neurones peuvent gérer des tâches plus avancées et produire des sorties à la fois binaires et continues. Par exemple, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des tâches de vision par ordinateur avancées comme la segmentation d'instance et l'estimation de pose.

Link to this sectionL'évolution de la technologie de vision par ordinateur à partir des réseaux de neurones#

L'histoire des réseaux de neurones remonte à plusieurs décennies et est riche en recherches et découvertes intéressantes. Jetons un coup d'œil plus attentif à certains de ces événements clés.

Voici un aperçu rapide des premiers jalons :

• Années 1940 : Warren McCulloch et Walter Pitts ont développé un circuit simple pour imiter le fonctionnement du cerveau.
• 1958 : Rosenblatt a introduit le perceptron.
• Années 1970 : Paul Werbos a imaginé le concept de rétropropagation (une méthode d'entraînement qui aide un réseau de neurones à apprendre en minimisant la différence entre les sorties prédites et réelles). La rétropropagation a rendu possible l'entraînement de réseaux de neurones 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 porte sur la manière dont des réseaux d'unités interconnectées peuvent former des processus cognitifs. Leurs travaux ont jeté les bases des réseaux de neurones modernes.
• Années 1990 : Jürgen Schmidhuber et Sepp Hochreiter ont proposé le réseau à mémoire à long terme (LSTM), devenu essentiel pour les tâches impliquant la prédiction de séquences.

Fig 3. L'évolution des réseaux de neurones.

Alors que nous entrions dans le XXIe siècle, la recherche sur les réseaux de neurones a pris son envol, menant à des avancées encore plus importantes. Dans les années 2000, les travaux de Hinton sur les machines de Boltzmann restreintes - un type de réseau de neurones qui identifie des modèles dans les données - ont joué un rôle clé dans l'avancement de l'apprentissage profond. Cela a facilité l'entraînement des réseaux profonds, aidant à surmonter les défis liés aux modèles complexes et rendant l'apprentissage profond plus pratique et efficace.

Puis, dans les années 2010, la recherche s'est rapidement accélérée grâce à l'essor du big data et du calcul parallèle. Un moment fort durant cette période fut la victoire d'AlexNet lors de la compétition ImageNet (2012). AlexNet, un réseau de neurones convolutif profond, a marqué une percée 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 susciter la croissance rapide de l'IA dans la reconnaissance visuelle.

Aujourd'hui, les réseaux de neurones évoluent avec de nouvelles innovations comme les transformers, qui sont excellents pour comprendre les séquences, et les réseaux de neurones sur graphes, qui fonctionnent bien avec les relations complexes dans les données. Des techniques comme l'apprentissage par transfert - utiliser un modèle entraîné sur une tâche pour une autre - et l'apprentissage auto-supervisé, où les modèles apprennent sans avoir besoin de données étiquetées, étendent également les capacités des réseaux de neurones.

Link to this sectionComprendre les réseaux de neurones : les bases#

Maintenant que nous avons posé les bases, comprenons ce qu'est exactement un réseau de neurones. Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble à un cerveau humain. Ces nœuds ou neurones traitent et apprennent à partir des données, ce qui leur permet d'effectuer des tâches comme la reconnaissance de formes. De plus, les réseaux de neurones sont adaptatifs, ils peuvent donc apprendre de leurs erreurs et s'améliorer au fil du temps. Cela leur donne la capacité de s'attaquer à des problèmes complexes, tels que la reconnaissance faciale, avec plus de précision.

Fig 4. Un réseau de neurones.

Les réseaux de neurones sont constitués de multiples processeurs qui travaillent en parallèle, 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 captent les informations visuelles.

Chaque couche passe ensuite sa sortie à la suivante, plutôt que de travailler directement avec l'entrée originale, un peu comme les neurones du cerveau envoient des signaux les uns aux autres. La couche finale produit la sortie du réseau. En utilisant ce processus, un réseau de neurones artificiel (ANN) peut apprendre à effectuer des tâches de vision par ordinateur comme la classification d'images.

Link to this sectionUne application industrielle des réseaux de neurones dans la vision par ordinateur#

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

Link to this sectionInspection des lignes électriques dans le secteur de l'énergie#

Les réseaux de neurones forment la base de modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 et peuvent être utilisés pour inspecter visuellement les lignes électriques à l'aide de drones. L'industrie des services publics est confrontée à des défis logistiques lorsqu'il s'agit d'inspecter et d'entretenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent sur tout, des zones urbaines denses aux paysages accidentés et isolés. Traditionnellement, ces inspections étaient effectuées par une équipe au sol. Bien qu'efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses, chronophages et peuvent exposer les travailleurs à des dangers environnementaux et électriques. La recherche montre que le travail sur les lignes de services publics est l'un 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 rentable. Une technologie de pointe permet aux drones de voler sur de plus longues distances sans avoir besoin de changements de batterie fréquents pendant les inspections. De nombreux drones sont désormais équipés d'IA et disposent de fonctionnalités automatisées d'évitement d'obstacles et de meilleures capacités de détection des pannes. Ces fonctionnalités leur permettent d'inspecter des zones encombrées avec 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. Par exemple, en Estonie, 100 % de toutes les inspections de lignes électriques sont effectuées par de tels drones.

Fig 5. Un technicien utilisant des drones et des outils d'IA pour inspecter des lignes électriques (image à gauche) et le drone qu'il pilote (image à droite) (suasnews).

Link to this sectionPoints clés#

Les réseaux de neurones ont parcouru un long chemin depuis la recherche jusqu'aux applications concrètes 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 en utilisant ce qu'elles ont appris. De la santé et la finance aux véhicules autonomes et à la fabrication, ces réseaux stimulent l'innovation et transforment les industries. Alors que nous continuons à explorer et à affiner les modèles de réseaux de neurones, leur potentiel à redéfinir encore davantage d'aspects de notre vie quotidienne et de nos opérations commerciales devient de plus en plus clair.

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