Comment les neurosciences inspirent l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle se définit comme l’ensemble des techniques et procédés où des programmes informatiques complexes sont développés. L’objectif est de simuler et de transférer certains traits de l’intelligence humaine aux machines comme la capacité de raisonnement et d’apprentissage. Pour ce faire, une bonne compréhension du fonctionnement des neurones biologiques est nécessaire, pour appréhender leurs équivalents en informatique.

Du neurone biologique au neurone artificiel

Les machines nécessitent l’intervention des Hommes pour atteindre, dans la mesure du possible, la complexité de l’encéphale humain. Pour comprendre le procédé utilisé par les neurosciences AI, il est nécessaire de souligner la différence entre un neurone biologique et un autre artificiel. Ce dernier, aussi appelé neurone formel, est une représentation au plus près du réel fonctionnement de celui qui est biologique. Il acquiert les connaissances implicites par la transposition des structures du neurone biologique dans ses systèmes informatiques. Pour ce faire, il modélise certaines propriétés du neurone biologique. Et c’est grâce à ce procédé que l’intelligence artificielle acquiert la capacité d’apprendre par l’expérience.

Quant au neurone biologique, il s’agit d’une cellule nerveuse pouvant transmettre des informations à d’autres par le moyen de ses différentes connexions, ou synapses. Le cône d’implantation fait la somme des signaux qu’il reçoit. Et lorsqu’ils atteignent un certain seuil, le neurone va produire un influx nerveux qui va exciter d’autres. L’ensemble des opérations cérébrales réalisées par le cerveau humain, de manière explicite ou implicite, influe sur les mécanismes de traitement de l’information. Il faut savoir que le cerveau humain est plus performant, étant donné que le traitement se fait en parallèle et en masse. Mais les traitements actuels en informatique sont différents.

La configuration du cerveau humain comme moteur de l’IA

L’Intelligence artificielle reproduit les 4 capacités des sciences cognitives humaines : percevoir, comprendre, agir, apprendre. Elle est essentiellement caractérisée par deux domaines : l’apprentissage machine ou « Machine Learning » et l’apprentissage profond ou « Deep Learning ». Plusieurs concepts dérivés forment les domaines de l’intelligence artificielle qui regroupent de nombreux processus accompagnés par diverses applications. L’apprentissage supervisé, le plus populaire d’entre eux, permet avec des données sous forme d’étiquette de prédire les informations. Cette méthode a pour but final d’identifier des contenus de vidéos et d’y prédire des données. D’autres méthodes existent aussi, telles que l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Le Deep learning est aussi une façon de former sa cognition. Il repose sur la capacité d’une machine à apprendre à partir de données brutes telles que le traitement de texte, la reconnaissance des images et la reconnaissance vocale. Les algorithmes du Deep learning s’inspirent du cerveau humain. Pour ce faire, il est constitué par plusieurs neurones artificiels connectés entre eux. Cela permet au système d’apprendre à reconnaître les lettres, avant de s’initier aux mots, pour finir par un texte. Mais aussi, d’apprendre à distinguer la présence d’un visage sur une image, et de reconnaître par la suite, de quel personnage il s’agit. Le réseau de neurones augmente donc ses performances jusqu’au point d’éviter de commettre des erreurs de reconnaissance.