Comment l’intelligence artificielle apprend: un guide pratique basé sur Python sur les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur | par Mohamad Mahmood | Avril 2025

Vous êtes-vous déjà demandé comment les machines deviennent si intelligentes, capables de reconnaître les visages, de comprendre la parole et même de prédire l’avenir?

UNL’intelligence rtificielle (IA) fait référence à la simulation de l’intelligence humaine dans les machines qui sont programmées pour penser, raisonner et prendre des décisions comme les humains. Il englobe diverses techniques et méthodologies qui permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches nécessitant traditionnellement la cognition humaine, telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes et la compréhension du langage. L’un des principaux moteurs du succès de l’IA est Réseaux neuronaux – Modèles informatiques inspirés de la structure du cerveau humain. Ces réseaux sont conçus pour traiter et interpréter des données complexes en reconnaissant les modèles. Apprentissage en profondeurun sous-ensemble de réseaux de neurones, va plus loin en utilisant des réseaux multicouches pour traiter de grandes quantités de données, en apprenant des fonctionnalités complexes de manière autonome. Ensemble, les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur sont au cœur de nombreuses progrès de l’IA, alimentant tout, des assistants vocaux aux voitures autonomes.

TL’idée de l’intelligence artificielle a commencé à prendre forme dès les années 40. En 1943, deux chercheurs nommés McCulloch et Pitts ont créé le premier modèle mathématique d’un neurone – une unité de base du cerveau. Ce modèle a montré comment un système simple pouvait traiter les informations, tout comme une cellule cérébrale. Plus tard en 1958, Frank Rosenblatt s’est construit sur cette idée et a présenté le Perceptronl’un des premiers réseaux de neurones. Il pourrait apprendre des données en ajustant ses paramètres internes, ou «poids», ce qui était un gros problème à l’époque. Cependant, il avait un défaut majeur: il ne pouvait pas résoudre des problèmes plus complexes et non linéaires comme le célèbre puzzle Logic Xor. Pour cette raison, de nombreux scientifiques ont perdu tout intérêt pour les réseaux de neurones pendant un certain temps, pensant qu’ils étaient trop limités pour être utiles.

(1.1) Perceptron pour un problème linéairement séparable (et porte)

Le code Python suivant montre comment un simple réseau neuronal, appelé Perceptronpeut apprendre à résoudre le Et porte logique. Le modèle prend deux entrées et essaie d’apprendre quand la sortie doit être 1 (uniquement lorsque les deux…