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

Au cours des dernières décennies, les réseaux neuronaux sont devenus les éléments constitutifs de nombreuses innovations clés en matière d'intelligence artificielle (IA). 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 modèles pour prendre des décisions éclairées. Ce faisant, ils permettent des sous-domaines de l'IA comme la vision par ordinateur et l'apprentissage profond dans des secteurs comme la santé, la finance et les voitures auto-conduites. 

Comprendre le fonctionnement d'un réseau neuronal peut te donner une meilleure idée de la "boîte noire" qu'est l'IA, en aidant à démystifier la façon dont les technologies de pointe sont intégrées dans les fonctions de notre vie quotidienne . Dans cet article, nous allons explorer 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. C'est parti !

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

Avant d'aborder les réseaux neuronaux en détail, jetons un coup d'œil sur les perceptrons. Il s'agit du type de réseau neuronal le plus élémentaire, qui sert de base à la construction de modèles plus complexes. 

Un perceptron est un algorithme linéaire d'apprentissage automatique utilisé pour l'apprentissage supervisé (apprentissage à partir de données d'entraînement étiquetées). Il est également connu sous le nom de réseau neuronal monocouche et est généralement utilisé pour les tâches de classification binaire qui différencient deux classes de données. Si tu essaies de visualiser un perceptron, tu peux l'assimiler à un seul neurone artificiel. 

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Comprendre le fonctionnement d'un perceptron

Un perceptron peut prendre en compte plusieurs entrées, les combiner avec des poids, décider de la catégorie à laquelle elles appartiennent et agir comme un simple décideur. Il se compose de quatre paramètres principaux : les valeurs d'entrée (également appelées nœuds), weights and biasesLe perceptron est composé de quatre paramètres principaux : les valeurs d'entrée (également appelées nœuds), la somme du réseau et une fonction d'activation. 

Voici comment cela fonctionne :

• Entrées et poids: Disons que tu as plusieurs informations (entrées) et que chacune d'entre elles a un poids qui indique son importance. En plus de cela, le biais aide le perceptron à être plus souple dans ses décisions.
• Calcul de la somme pondérée: Le perceptron multiplie chaque entrée par son poids, puis additionne le tout, y compris le biais, pour obtenir 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 en escalier qui donne une sortie de un si la somme pondérée est supérieure à un certain seuil, et de zéro dans le cas contraire. Ainsi, l'entrée pondérée est convertie en une décision de type oui ou non.
• Apprentissage et amélioration: Si le perceptron fait une erreur, il ajuste les poids pour essayer de s'améliorer la prochaine fois. Ce processus permet au modèle d'apprendre de ses erreurs.

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Le rôle des perceptrons dans la vision par ordinateur

Les perceptrons jouent un rôle important pour nous aider à comprendre les bases de la vision par ordinateur. Ils constituent la base des réseaux neuronaux avancés. Contrairement aux perceptrons, les réseaux neuronaux ne sont pas limités à une seule couche. Ils sont constitués de plusieurs couches de perceptrons interconnectés, ce qui leur permet d'apprendre des modèles non linéaires complexes. Les réseaux neuronaux peuvent gérer des tâches plus avancées et produire des sorties binaires et continues. Par exemple, les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour des tâches avancées de vision par ordinateur telles que la segmentation des instances et l'estimation de la pose.

L'évolution de la technologie de la vision par ordinateur à partir des réseaux neuronaux

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

Voici un aperçu rapide des premières étapes :

• 1940s : Warren McCulloch et Walter Pitts mettent au point un circuit simple pour imiter le fonctionnement du cerveau. 
• 1958 : Rosenblatt présente le perceptron.
• 1970s : Paul Werbos a imaginé le concept de rétropropagation (une méthode de formation qui aide un réseau neuronal à apprendre en minimisant la différence entre les sorties prédites et les sorties réelles). La rétropropagation a permis de former des réseaux neuronaux multicouches et a ouvert la voie à l'apprentissage profond. 
• 1980s : Des chercheurs comme Geoffrey Hinton et Yann LeCun ont étudié le connexionnisme, qui consiste à savoir comment des réseaux d'unités interconnectées peuvent former des processus cognitifs. Leurs travaux ont jeté les bases des réseaux neuronaux modernes.
• 1990s : Jürgen Schmidhuber et Sepp Hochreiter proposent le réseau de mémoire à long terme (LSTM) qui est devenu essentiel pour les tâches impliquant la prédiction de séquences.

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À l'aube du 21e siècle, la recherche sur les réseaux neuronaux a pris son essor, ce qui a conduit à 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 trouve des modèles dans les données - ont joué un rôle clé dans l'avancement de l'apprentissage profond. Il a facilité la formation des réseaux profonds, aidant à surmonter les défis posés par les modèles complexes et rendant l'apprentissage profond plus pratique et plus efficace.

Puis, dans les années 2010, la recherche s'est rapidement accélérée en raison de l'essor du big data et de l'informatique 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 montré à quel point l'apprentissage profond pouvait être puissant pour les tâches de vision par ordinateur, comme la reconnaissance précise d'images. Il a contribué à déclencher la croissance rapide de l'IA dans le domaine de la reconnaissance visuelle. 

Aujourd'hui, les réseaux neuronaux évoluent avec de nouvelles innovations comme les transformateurs, qui sont parfaits pour comprendre les séquences, et les réseaux neuronaux graphiques, qui fonctionnent bien avec des relations complexes dans les données. Des techniques comme l'apprentissage par transfert - qui consiste à utiliser un modèle formé pour une tâche donnée pour une autre tâche - et l'apprentissage auto-supervisé, où les modèles apprennent sans avoir besoin de données étiquetées, élargissent également les possibilités des réseaux neuronaux.

Comprendre les réseaux neuronaux : Les bases

Maintenant que nous avons couvert nos bases, comprenons ce qu'est exactement un réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou des neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble à un cerveau humain. Ces nœuds ou neurones traitent et apprennent des données, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que la reconnaissance des formes. De plus, les réseaux neuronaux sont adaptatifs, ils peuvent donc apprendre de leurs erreurs et s'améliorer au fil du temps. Cela leur donne la capacité de s'attaquer à des problèmes complexes, tels que la reconnaissance faciale, avec plus de précision.

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Les réseaux neuronaux sont constitués de plusieurs processeurs qui travaillent en parallèle, organisés en couches. Ils se composent d'une couche d'entrée, d'une couche de sortie et de plusieurs couches cachées entre les deux. La couche d'entrée reçoit des données brutes, de la même manière que nos nerfs optiques reçoivent des 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 envoient des signaux de l'un à l'autre. La dernière couche produit la sortie du réseau. Grâce à ce processus, un réseau neuronal artificiel (RNA) peut apprendre à effectuer des tâches de vision par ordinateur telles que la classification d'images.

Une application industrielle des réseaux neuronaux dans la vision par ordinateur

Après avoir compris ce que sont les réseaux neuronaux et comment ils fonctionnent, jetons un coup d'œil à une application qui illustre le potentiel des réseaux neuronaux dans la vision par ordinateur.

Inspecter les lignes électriques dans le secteur de l'énergie

Les réseaux neuronaux constituent la base des modèles de vision par ordinateur tels que 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 défis logistiques lorsqu'il s'agit d'inspecter et d'entretenir ses vastes réseaux de lignes électriques. Ces lignes s'étendent souvent à travers des zones urbaines très fréquentées ou des paysages éloignés et accidentés. Traditionnellement, ces inspections étaient effectuées par une équipe au sol. Bien qu'efficaces, ces méthodes manuelles sont coûteuses, prennent du temps et peuvent exposer les travailleurs à des risques environnementaux et électriques. Les recherches montrent que le travail sur les lignes de services publics fait partie des dix emplois les plus dangereux en Amérique, avec un taux de mortalité annuel de 30 à 50 travailleurs pour 100 000.

Cependant, la technologie d'inspection par drone peut faire des inspections aériennes une option plus pratique et plus rentable. La technologie de pointe permet aux drones de voler sur de plus longues distances sans avoir besoin de changer fréquemment de batterie pendant les inspections. De nombreux drones sont désormais intégrés à l'IA et disposent de fonctions automatisées d'évitement des obstacles et de meilleures capacités de détection des défauts. Ces caractéristiques leur permettent d'inspecter des zones encombrées où se trouvent de nombreuses lignes électriques et de capturer des images de haute qualité à plus grande distance. De nombreux pays adoptent l'utilisation de drones et de la vision par ordinateur pour les tâches d'inspection des lignes électriques. Par exemple, en Estonie, 100 % des inspections de lignes électriques sont effectuées par de tels drones.

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Principaux enseignements 

Les réseaux neuronaux ont parcouru un long chemin depuis la recherche jusqu'aux applications et sont devenus une partie importante 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. Des soins de santé et de 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 neuronaux, leur potentiel pour redéfinir encore plus d'aspects de notre vie quotidienne et de nos activités commerciales devient de plus en plus évident.

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