Les réseaux de neurones sont des systèmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain, conçus pour identifier des motifs dans des données complexes. Pour comprendre leur fonctionnement, imaginez une réunion familiale où chacun donne son avis sur un repas : certains se basent sur le goût, d’autres sur l’aspect, d’autres encore sur la présentation. Chaque opinion a une importance différente selon la personne, et l’ensemble des jugements contribue à une décision globale. De la même manière, un réseau de neurones traite des informations en combinant les sorties de nombreux « neurones » — chacun attribuant un poids différent à ses entrées — avant de produire une prédiction finale. Au cœur du réseau, chaque neurone reçoit des entrées, les multiplie par des poids, ajoute un biais, puis applique une fonction d’activation pour produire une sortie. Cette opération peut être exprimée mathématiquement comme : output = f(Σ(wᵢ × xᵢ) + b), où f est la fonction d’activation (comme ReLU ou sigmoïde). Les neurones sont regroupés en couches : une couche d’entrée, une ou plusieurs couches cachées, et une couche de sortie. Lors d’un passage avant (forward pass), les données circulent de la couche d’entrée à la sortie, chaque couche transformant les informations en caractéristiques de plus en plus abstraites. Pour apprendre, le réseau doit mesurer ses erreurs grâce à une fonction de perte (comme l’erreur quadratique moyenne ou la perte catégorielle croisée). Ensuite, via l’algorithmes de rétropropagation, les erreurs sont remontées à travers le réseau pour ajuster progressivement les poids et les biais, afin de minimiser la perte. Ce processus itératif permet au réseau d’acquérir une capacité à généraliser à partir des données d’entraînement. Une analogie utile : prédire le prix d’une maison. Un humain combinerait des éléments comme le nombre de chambres, la superficie, le quartier, ou l’âge pour évaluer la « qualité » ou la « taille ». Un réseau de neurones fait exactement cela, mais automatiquement. Les couches cachées détectent des caractéristiques intermédiaires (comme « nouveau », « bien situé », « spacieux ») à partir des données brutes (pixels d’une image, caractéristiques d’une maison), sans intervention humaine. Chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante, ce qui permet au réseau d’explorer des combinaisons infinies de données pour découvrir les meilleurs motifs. Dans cet exemple pratique, nous avons construit un réseau pour classer des chiffres manuscrits à partir du jeu de données MNIST, composé d’images 28×28 en niveaux de gris. Après avoir chargé et normalisé les données (valeurs de pixels divisées par 255 pour être entre 0 et 1), nous avons utilisé TensorFlow pour créer un modèle séquentiel : une couche d’entrée qui platte l’image, une couche cachée de 128 neurones avec une activation ReLU, et une couche de sortie de 10 neurones avec une activation softmax pour prédire la probabilité de chaque chiffre. Le modèle a été compilé avec l’optimiseur Adam et la fonction de perte catégorielle croisée, puis entraîné sur 5 époques. Après entraînement, il atteint une précision supérieure à 98 % sur les données de test. Ce petit modèle illustre la puissance des réseaux de neurones : ils apprennent à extraire des caractéristiques significatives à partir de données brutes, sans qu’on ait à les définir manuellement. Ils sont essentiels pour des tâches complexes comme la reconnaissance d’images, la compréhension du langage ou la prédiction de séries temporelles, là où les algorithmes traditionnels échouent. En résumé, les réseaux de neurones transforment des données simples en décisions intelligentes, en imitant la manière dont l’esprit humain combine des indices pour parvenir à une conclusion.