Réseau de neurones

Un réseau de neurones artificiels est composé de couches de petites unités de calcul. Pendant l'entraînementDonnées d'entraînementL'ensemble des textes, images ou sons qu'une IA a « lus » pour apprendre. Ses connaissances et ses défauts en dépendent. Voir la définition, les connexions entre ces unités sont ajustées un très grand nombre de fois, pour améliorer les réponses du réseau sur les exemples. La comparaison avec le cerveau reste lointaine : ce sont des calculs, pas des neurones.

Quand ces réseaux ont beaucoup de couches, on parle d'apprentissage profond (deep learning). Cette approche a fortement amélioré des domaines comme la reconnaissance de la parole et des images. Elle est aussi utilisée dans des modèles de langageModèle de langage (LLM)Le moteur d'un chatbot comme ChatGPT : un programme entraîné sur d'immenses quantités de textes pour produire une suite plausible à ce qu'on lui écrit. Voir la définition. La reconnaissance vocale et la traduction automatique existaient déjà avec d'autres méthodes. Voir la synthèse sur l'apprentissage profond et un exemple de traduction statistique de 1990.