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

Au cours des dernières décennies, les réseaux neuronaux sont devenus les éléments fondamentaux de nombreuses innovations clés 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 de données et à reconnaître des schémas pour prendre des décisions éclairées. Ils permettent ainsi à des sous-domaines de l'AI, comme la vision par ordinateur et l'apprentissage profond, de se développer dans des secteurs tels que la santé, la finance et les voitures autonomes.

Comprendre le fonctionnement d'un réseau neuronal peut te donner une meilleure idée de la « boîte noire » qu'est l'AI et t'aider à démystifier la manière dont les technologies de pointe s'intègrent à notre vie quotidienne. 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. Commençons !

Qu'est-ce qu'un perceptron en AI ?#

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 permettant de construire des modèles plus complexes.

Un perceptron est un algorithme linéaire d'apprentissage automatique utilisé pour l'apprentissage supervisé (apprentissage à partir de données d'entraînement annotées). Il est également appelé réseau neuronal monocouche et sert généralement aux tâches de classification binaire qui distinguent deux classes de données. Pour visualiser un perceptron, tu peux l'imaginer comme un unique neurone artificiel.

Fig. 1 Un perceptron est un unique neurone artificiel.

Comprendre le fonctionnement d'un perceptron#

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

Voici comment il fonctionne :

• Entrées et poids : Supposons que tu disposes de plusieurs informations (entrées), chacune ayant un poids qui indique son importance. De plus, le biais aide le perceptron à prendre des décisions avec davantage de flexibilité.
• 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 : Ensuite, le perceptron utilise une fonction d'activation pour déterminer la sortie finale. 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 produit une sortie égale à un si la somme pondérée dépasse un certain seuil, et égale à zéro dans le cas contraire. L'entrée pondérée est ainsi convertie en une décision oui/non.
• 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 apprendre de ses erreurs.

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

Le rôle des perceptrons dans la vision par ordinateur#

Les perceptrons jouent un rôle important pour nous aider à comprendre les fondamentaux 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 schémas non linéaires complexes. Les réseaux neuronaux peuvent gérer 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.

L'évolution de la technologie de vision par ordinateur grâce aux réseaux neuronaux#

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

Voici un aperçu rapide des premières étapes importantes :

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

Fig. 3. L'évolution des réseaux neuronaux.

À l'entrée du XXIe siècle, la recherche sur les réseaux neuronaux s'est intensifiée, entraînant 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 détecte 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 grâce à l'essor du big data et du calcul 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 démontré la puissance de l'apprentissage profond pour les tâches de vision par ordinateur, comme la reconnaissance précise d'images. Il a contribué à stimuler la croissance rapide de l'AI dans le domaine de la reconnaissance visuelle.

Aujourd'hui, les réseaux neuronaux évoluent grâce à de nouvelles innovations comme les transformers, particulièrement adaptés à la compréhension des séquences, et les réseaux neuronaux de graphes, qui fonctionnent bien avec les relations complexes présentes dans les données. Des techniques comme l'apprentissage par transfert — utiliser pour une tâche un modèle entraîné pour une autre — et l'apprentissage supervisé sans intervention humaine, où les modèles apprennent sans avoir besoin de données annotées, élargissent également les capacités des réseaux neuronaux.

Comprendre les réseaux neuronaux : les fondamentaux#

Maintenant que nous avons posé les bases, voyons précisément ce qu'est un réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou neurones interconnectés dans une structure en couches rappelant le 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 schémas. Les réseaux neuronaux sont également adaptatifs : ils peuvent donc apprendre de leurs erreurs et s'améliorer au fil du temps. Cela leur permet de résoudre plus précisément des problèmes complexes, comme la reconnaissance faciale.

Fig. 4 Un réseau neuronal.

Les réseaux neuronaux sont constitués de plusieurs processeurs qui fonctionnent en parallèle et sont organisés en couches. Ils comprennent une couche d'entrée, une couche de sortie et plusieurs couches cachées intermédiaires. La couche d'entrée reçoit les données brutes, de la même manière que nos nerfs optiques captent 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 s'envoient des signaux. 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.

Une application industrielle des réseaux neuronaux dans la 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 dans la vision par ordinateur.

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

Les réseaux neuronaux constituent 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. Le secteur des services publics est confronté à des difficultés logistiques lorsqu'il s'agit d'inspecter et d'entretenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent de zones urbaines très fréquentées à des paysages accidentés et isolés. Traditionnellement, ces inspections étaient réalisées 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. Les recherches montrent que les travaux sur les réseaux électriques figurent parmi les dix emplois 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 économiques. Les technologies de pointe permettent aux drones de parcourir de plus longues distances sans nécessiter de changements fréquents de batterie pendant les inspections. De nombreux drones intègrent désormais l'AI et disposent de fonctions automatisées d'évitement des obstacles ainsi que de meilleures capacités de détection des anomalies. Ces fonctionnalités leur permettent d'inspecter des zones encombrées comportant de nombreuses lignes électriques et de capturer des images de haute qualité à de plus grandes distances. De nombreux pays adoptent les drones et la vision par ordinateur pour les tâches d'inspection des lignes électriques. Par exemple, en Estonie, 100 % des inspections de lignes électriques sont réalisées par de tels drones.

Fig. 5. Un technicien utilisant des drones et des outils d'AI 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 aux applications, et sont devenus un élément important des avancées technologiques modernes. Ils permettent aux machines d'apprendre, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions éclairées à partir de ce qu'elles ont appris. De la santé et de la finance aux véhicules autonomes et à la fabrication, ces réseaux stimulent l'innovation et transforment les secteurs. À mesure que nous continuons à explorer et à perfectionner les modèles de réseaux neuronaux, leur potentiel pour redéfinir encore davantage d'aspects de notre vie quotidienne et de nos activités professionnelles devient de plus en plus évident.

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