Qu’est-ce qu’un réseau neuronal ?

Qu’est-ce qui est le mieux – le cerveau ou l’ordinateur ? C’est une question qui a été posée d’innombrables fois. Elle a inspiré les scientifiques à développer des ordinateurs qui fonctionnent un peu moins comme des machines préprogrammées, pour se rapprocher davantage du fonctionnement du cerveau humain. Avec l’aide des réseaux neuronaux, les programmeurs développent des solutions qui se comportent de manière similaire au cerveau humain et qui ont des capacités étonnantes.

Les réseaux neuronaux sont constitués de millions de “cellules cérébrales” artificielles ou d’unités de calcul qui se comportent et apprennent d’une manière incroyablement similaire à celle du cerveau humain. Également connus sous le nom de réseaux neuronaux artificiels (Artificial Neural Networks, ou ANN), les réseaux neuronaux consistent généralement en des simulations logicielles qui se comportent comme si elles étaient des millions de cellules cérébrales interconnectées travaillant en parallèle pour résoudre des problèmes, prendre des décisions et reconnaître des modèles, tout comme un cerveau humain peut le faire.

Un réseau neuronal artificiel traite l’information de deux manières : lorsqu’il est entraîné en mode apprentissage, et lorsqu’il met en pratique ce qu’il a appris en mode fonctionnement. Pour que les réseaux neuronaux puissent apprendre, il faut leur dire quand ils font quelque chose de bien ou de mal. Ce processus de rétroaction est souvent appelé rétropropagation, et permet au réseau de modifier son comportement afin que le résultat soit exactement comme prévu. En d’autres termes, il est formé à l’aide de nombreux exemples d’apprentissage et apprend finalement à atteindre le résultat correct à chaque fois, même lorsqu’on lui présente une nouvelle gamme ou un nouvel ensemble d’entrées. À l’instar d’un humain, un réseau neuronal artificiel peut utiliser les expériences passées pour arriver à la bonne conclusion.

Réseau neuronal à action anticipatrice

Le réseau neuronal à action anticipatrice (feedforward) est le plus simple de tous. L’information se déplace dans une seule direction et est envoyée des nœuds d’entrée directement vers les nœuds de sortie. Il n’y a pas de boucles ou de cycles dans ce réseau.

Réseau neuronal récurrent

Contrairement à son cousin à action anticipatrice , le réseau neuronal récurrent permet aux données de circuler de manière bidirectionnelle. Ce type de réseau est un choix populaire pour les applications de reconnaissance de modèles, comme les dans les solutions de reconnaissance vocale et de reconnaissance d’écriture manuscrite.

Réseau neuronal modulaire

Un réseau neuronal modulaire est constitué de réseaux neuronaux indépendants. Chacun reçoit une série d’informations et travaille avec les autres pour accomplir des sous-tâches. La sortie finale du réseau neuronal modulaire est gérée par un intermédiaire qui collecte les données des différents réseaux.

Réseau neuronal convolutif

Les réseaux neuronaux convolutifs sont principalement utilisés pour trier les images. Par exemple, ils sont capables de regrouper des photos similaires et d’identifier des objets spécifiques dans une image, y compris des visages, des panneaux de rue et des individus. Un nombre croissant de ces réseaux est utilisé dans de nombreuses applications, des réseaux sociaux aux solutions de diagnostic de soins de santé.

Les réseaux neuronaux sont utilisés pour toute une série d’applications différentes, mais leur capacité à prendre des décisions simples et précises et à reconnaître des modèles en fait une solution idéale pour des industries spécifiques. Par exemple, dans un avion, un programme de pilotage automatique de base peut utiliser un réseau neuronal pour lire et traiter les signaux des instruments du cockpit. Ces signaux peuvent ensuite être utilisés pour modifier les commandes de l’avion et le maintenir sur sa trajectoire en toute sécurité. Dans le secteur manufacturier, un réseau neuronal peut être utilisé dans une usine de détergents pour garantir que tous les produits sont créés selon les mêmes normes élevées en mesurant des éléments préprogrammés tels que l’acidité, la couleur et la texture. Si un lot n’obtient pas les bonnes mesures, le réseau neuronal le rejette.

Les réseaux neuronaux sont souvent les outils idéaux pour les applications et les processus qui reposent également sur la sécurité. Par exemple, une banque qui traite des milliers de transactions par carte de crédit peut avoir besoin d’une méthode automatisée pour identifier les transactions frauduleuses. S’il a suffisamment d’entrées et d’indices d’activités frauduleuses préprogrammées, un réseau neuronal serait en mesure de signaler instantanément toute activité suspecte et de prendre les mesures nécessaires, comme alerter le client et le personnel de la banque, ou geler instantanément la carte.

Même s’ils ne sont pas capables d’imiter totalement le cerveau humain, les réseaux neuronaux sont certainement capables de générer un grand nombre des processus logiques traités par le cerveau humain, et apportent d’énormes possibilités et connaissances à de nombreuses industries. Mais pour que ce type de réseau fonctionne efficacement, il doit être sécurisé. Forcepoint Next Generation Firewall est conçu non seulement pour protéger votre réseau contre les accès non autorisés et les dernières cybermenaces, mais aussi pour vous donner une visibilité et un contrôle complets grâce à son interface visuelle et interactive.