Chapitre1 Les réseaux de neurones INTRODUCTION

Chapitre1
Les réseaux de neurones
INTRODUCTION
Les réseaux de neurones artificiels, ou réseaux neuromimétiques, sont des modèles inspirés du
fonctionnement du cerveau animal, et dont le but est de voir surgir des propriétés analogues au
système biologique.
Ils en reprennent quelques grands principes :
- le parallélisme : les neurones sont des entités réalisant une fonction très simple, mais ils
sont très fortement interconnectés entre eux, ce qui rend le traitement du signal massivement
parallèle.
- les poids synaptiques : les connexions entre les neurones ont des poids variables, qui
déterminent la force de l’interaction entre chaque paire de neurones.
- l’apprentissage : ces coefficients synaptiques sont modifiables lors de l'apprentissage, dans
le but de faire réaliser au réseau la fonction désirée. La fonction que réalise un réseau dépend de sa
structure (connexions et forces des connexions) ainsi que de l'opération effectuée par les neurones.
L'essentiel de l'étude des réseaux neuronaux (le connexionnisme), consiste en la mise au point et
l'optimisation de méthodes d'apprentissage. Parmi leurs nombreuses applications, ils sont en
particulier utilisés pour effectuer des prévisions, notamment météorologiques, et en reconnaissance
de formes. J’ai choisi de me consacrer à ces applications car elles
offrent des retombées dans le domaine de l’environnement, en permettant par exemple des
économies
d’énergie, de prévoir les pics d’ozone ou de détecter des nappes de pétrole dans l’océan.
Je commence dans ce dossier par une présentation générale des réseaux de neurones artificiels,
ainsi que
quelques notions d’optimisation. Je m’intéresse ensuite aux propriétés des réseaux multicouches et à
leur
apprentissage, pour finalement présenter leurs applications ainsi que mes réalisations pratiques.