Les notions
Réseau de neurones
Aussi appelé : neural network, deep learning
Définition
Un réseau de neurones est un modèle mathématique composé de couches de calculs successives, dont les paramètres sont ajustés pendant l’entraînement pour reproduire des exemples.
Comment ça fonctionne
Chaque couche transforme l’information reçue de la précédente. Avec suffisamment de couches et de données, le réseau apprend des représentations complexes, comme le sens approximatif d’une phrase.
On parle d’apprentissage profond lorsque le réseau compte de nombreuses couches. Les modèles qui animent Claude ou ChatGPT en sont des exemples à très grande échelle.
En entreprise
Il n’est pas nécessaire de savoir construire un réseau de neurones pour bien utiliser l’IA. Comprendre qu’il produit des réponses probables, et non des certitudes, suffit à adopter les bons réflexes de vérification.
Voir aussi
- Apprentissage automatiqueL’apprentissage automatique est la branche de l’IA où un programme apprend à partir d’exemples plutôt qu’à partir de règles écrites à la main.
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle d’IA entraîné sur d’immenses volumes de texte pour prédire la suite la plus probable d’un texte. C’est le moteur de Claude, ChatGPT, Gemini ou Mistral.
- Paramètres d’un modèleLes paramètres sont les valeurs numériques ajustées pendant l’entraînement d’un modèle. Leur nombre, souvent exprimé en milliards, donne une idée de la taille du modèle.