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

Au cours des dernières décennies, les neural networks sont devenus les éléments constitutifs de nombreuses innovations clés en 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 data et à reconnaître des motifs pour prendre des décisions éclairées. Ce faisant, ils permettent le développement de sous-domaines de l'IA tels que la computer vision et le deep learning dans des secteurs comme la healthcare, la finance et les self-driving cars.

Comprendre le fonctionnement d'un réseau de neurones peut te donner une meilleure idée de la "black box" qu'est l'IA, contribuant à démystifier la façon dont cette technologie de pointe est intégrée dans notre daily life. Dans cet article, nous allons explorer ce que sont les réseaux de neurones, comment ils fonctionnent et comment ils ont évolué au fil des ans. Nous jetterons également un œil au rôle qu'ils jouent dans les computer vision applications. C'est parti !

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

Avant de parler des réseaux de neurones en détail, intéressons-nous aux perceptrons. Ce sont les réseaux de neurones les plus basiques et ils constituent la base pour construire des models plus complexes.

Un perceptron est un algorithme de machine learning linéaire utilisé pour le supervised learning (apprentissage à partir de labeled training data). Il est également connu sous le nom de réseau de neurones monocouche et est généralement utilisé pour des tâches de classification binaire qui font la distinction entre deux classes de données. Si tu essaies de te visualiser un perceptron, tu peux le voir comme un unique neurone artificiel.

Fig 1. Un perceptron est un unique neurone artificiel.

Comprendre le fonctionnement d'un perceptron#

Un perceptron peut accepter plusieurs entrées, les combiner avec des poids, décider à quelle catégorie elles appartiennent et agir comme un simple preneur de décision. Il se compose de quatre parameters principaux : les valeurs d'entrée (également appelées nœuds), les weights and biases, la somme nette et une fonction d'activation.

Voici comment il fonctionne :

• Entrées et poids : Disons que tu as plusieurs informations (entrées), et que chacune a un poids qui indique son importance. En plus de cela, le bias aide le perceptron à être plus flexible dans sa 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.
• Apprentissage et amélioration : Si le perceptron commet une erreur, il ajuste les poids pour essayer de s'améliorer la prochaine fois. Ce processus helps the model learn de ses erreurs.

Fig 2. Un aperçu 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 basics of computer vision. Ils constituent la base des advanced neural networks. Contrairement aux perceptrons, les réseaux de neurones ne se limitent pas à une seule couche. Ils sont composés de plusieurs couches de perceptrons interconnectés, ce qui leur permet d'apprendre des motifs 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 advanced computer vision tasks telles que l'instance segmentation et la pose estimation.

L'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 proposé 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 les sorties réelles). La Backpropagation a permis de train des réseaux de neurones multicouches et a ouvert la voie au deep learning.
• 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.

Ensuite, dans les années 2010, la recherche s'est accélérée rapidement grâce à l'essor du big data et du parallel computing. Un moment fort de cette période a été la victoire d'AlexNet lors de la compétition ImageNet (2012). AlexNet, un deep convolutional neural network, a constitué une avancée majeure car il a démontré la puissance du deep learning pour les computer vision tasks, telles que l'accurately recognizing images. Cela a contribué à déclencher la croissance rapide de l'IA dans la reconnaissance visuelle.

Aujourd'hui, les réseaux de neurones évoluent avec de nouvelles innovations telles que les transformers, qui excellent dans la compréhension des séquences, et les réseaux de neurones sur graphes, qui fonctionnent bien avec les relations complexes dans les données. Des techniques telles que le transfer learning - qui consiste à utiliser un modèle entraîné sur une tâche pour une autre - et le self-supervised learning, où les modèles apprennent without needing labeled data, élargissent également le champ des possibles pour les réseaux de neurones.

Comprendre les réseaux de neurones : les bases#

Maintenant que nous avons posé les bases, voyons exactement ce qu'est un réseau de neurones. Les réseaux de neurones sont un type de modèle de machine learning qui utilise des nœuds ou neurones interconnectés dans une structure en couches ressemblant à un cerveau humain. Ces nœuds ou neurones traitent et apprennent à partir des données, ce qui leur permet d'exécuter des tâches telles que le pattern recognition. De plus, les réseaux de neurones sont adaptatifs, de sorte qu'ils peuvent apprendre de leurs erreurs et s'améliorer au fil du temps. Cela leur donne la capacité de résoudre des problèmes complexes, tels que la facial recognition, avec plus de précision.

Fig 4. Un réseau de neurones.

Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs processeurs qui fonctionnent en parallèle, organisés en couches. Ils se constituent 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, un peu comme nos nerfs optic 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'envoyant des signaux les uns aux autres. La couche finale produit la sortie du réseau. Grâce à ce processus, un réseau de neurones artificiels (ANN) peut apprendre à exécuter des computer vision tasks telles que l'image classification.

Une 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.

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

Les réseaux de neurones constituent la base des modèles de computer vision tels que Ultralytics YOLO11 et peuvent être utilisés pour inspecter visuellement des power lines à l'aide de drones. L'utilities industry fait face à des défis logistiques lorsqu'il s'agit d'inspecter et de maintenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent à travers tout, des urban areas animées aux rugged landscapes isolés. Traditionnellement, ces inspections étaient menées par une équipe au sol. Bien qu'efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses, chronophages et peuvent exposer les workers à des risques environmental s et électriques. Des recherches montrent que le travail sur les lignes électriques fait partie des dix emplois les plus dangereux en Amérique, avec un annual fatality rate de 30 à 50 travailleurs pour 100 000.

Cependant, la drone inspection technology peut faire des aerial inspections une option plus pratique et économique. La technologie de pointe permet aux drones de voler sur de plus longues distances sans nécessiter de changements fréquents de batterie pendant les inspections. De nombreux drones intègrent désormais l'IA et disposent de fonctionnalités automatisées d'évitement d'obstacles ainsi que de meilleures capacités de détection des pannes. Ces fonctionnalités leur permettent d'inspecter des zones encombrées comportant de nombreuses lignes électriques et de capture high-quality images depuis de plus grandes distances. De nombreux pays adoptent l'utilisation de drones et de la computer vision pour les tâches d'inspection de 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).

Points 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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