Qu'est-ce que le traitement neuronal?
Le traitement neuronal se référait à l'origine au fonctionnement du cerveau, mais ce terme est plus généralement utilisé pour décrire une architecture informatique imitant cette fonction biologique. En informatique, le traitement neuronal donne au logiciel la capacité de s’adapter à des situations changeantes et d’améliorer son fonctionnement à mesure que de plus en plus d’informations deviennent disponibles. Le traitement neuronal est utilisé dans les logiciels pour effectuer des tâches telles que reconnaître un visage, prédire la météo, analyser les habitudes de la parole et apprendre de nouvelles stratégies dans les jeux.
Le cerveau humain est composé d'environ 100 milliards de neurones. Ces neurones sont des cellules nerveuses qui remplissent individuellement une fonction simple de traitement et de transmission d'informations. Lorsque les cellules nerveuses transmettent et traitent en grappes, appelées réseau neuronal, les résultats sont complexes: création et stockage de mémoire, langage de traitement, réaction aux mouvements brusques.
Le traitement neuronal artificiel imite ce processus à un niveau plus simple. Une petite unité de traitement, appelée neurone ou nœud, effectue une tâche simple de traitement et de transmission de données. Lorsque les unités de traitement simples combinent des informations de base via des connecteurs, les informations et le traitement deviennent plus complexes. Contrairement aux processeurs informatiques traditionnels, qui nécessitent un programmeur humain pour entrer de nouvelles informations, les processeurs neuronaux peuvent apprendre par eux-mêmes une fois programmés.
Par exemple, un processeur neuronal peut s’améliorer aux dames. Tout comme un cerveau humain, l'ordinateur apprend que certains mouvements d'un adversaire sont faits pour créer des pièges. La programmation de base peut permettre à l’ordinateur de tomber pour la première fois. Cependant, plus un piège apparaît souvent, plus l’ordinateur accorde une attention particulière à ces données et commence à réagir en conséquence.
Les programmeurs de neurones appellent l'attention croissante que l'ordinateur accorde à certains résultats "poids". Le traitement traditionnel ne fournirait à l'ordinateur que les règles de base du jeu et un nombre limité de stratégies. Le traitement neuronal, en rassemblant des données et en accordant une plus grande attention aux informations plus importantes, permet d’apprendre de meilleures stratégies au fil du temps.
Le pouvoir du traitement neuronal réside dans sa flexibilité. Dans le cerveau, les informations sont présentées sous forme d'impulsion électrochimique - une petite secousse ou un signal chimique. Dans le traitement neuronal artificiel, les informations sont présentées sous forme de valeur numérique. Cette valeur détermine si le neurone artificiel devient actif ou reste en sommeil, ainsi que l'endroit où il envoie son signal. Si un certain vérificateur est déplacé vers un certain carré, par exemple, le réseau de neurones lit ces informations sous forme de données numériques. Ces données sont comparées à une quantité croissante d'informations, ce qui crée une action ou un résultat.