Réseau de neurones

Un réseau de neurones artificiel est un modèle de calcul inspiré, de façon très simplifiée, de la manière dont les neurones du cerveau se connectent. Il est constitué de nœuds (« neurones ») organisés en couches : chaque connexion possède un poids, et lors de l'entraînement, ces poids sont ajustés peu à peu pour que le réseau donne la bonne réponse. Une fois entraîné, il traite de nouvelles données en les faisant passer de couche en couche jusqu'à produire un résultat — par exemple classer une image ou prédire le mot suivant. Lorsque le réseau comporte de nombreuses couches, on parle d'apprentissage profond. La comparaison avec le cerveau n'est qu'une métaphore : les principes mathématiques diffèrent de la biologie réelle. C'est le composant central de la plupart des systèmes d'IA actuels.