Réseaux de neurones artificiels: la reconnaissance de visages
Publié par Publication le 19/12/2004 à 20:13
Nous venons donc de voir une application possible aux réseaux de neurones. Actuellement cette technique se développe dans l'industrie sortant du cadre de la recherche pure. Dans certains cas précis, les réseaux de neurones apportent en effet une bien meilleure solution que d'anciennes techniques. De nombreuses applications sont ainsi concernées, notamment en vision (reconnaissance de l'écriture manuscrite, lecture de chèque, de plaques de d'immatriculations) et en automatisme ( Techniquement, un automatisme est un sous-ensemble ou un organe de machine(s) destiné à remplacer de façon automatisée une action ou décision habituelle et prédéfinie...) (commande non linéaire de mouvements pour les robots, modélisation de systèmes complexes, etc.). Mais ce qui caractérise avant tout (Le tout compris comme ensemble de ce qui existe est souvent interprété comme le monde ou l'univers.) ces réseaux, c'est leur comportement de boite noire. A l'image d'un chapeau de magicien, les exemples nécessaires sont récoltés en nombre (La notion de nombre en linguistique est traitée à l’article « Nombre grammatical ».), puis l'apprentissage (L’apprentissage est l'acquisition de savoir-faire, c'est-à-dire le processus d’acquisition de pratiques, de connaissances, compétences, d'attitudes ou de valeurs culturelles, par l'observation, l'imitation, l'essai, la...) fourni (Les Foúrnoi Korséon (Grec: Φούρνοι Κορσέων) appelés plus...) au bout d'un certain temps (Le temps est un concept développé par l'être humain pour appréhender le changement dans le monde.) un système avec entrées sorties dont le comportement interne (En France, ce nom désigne un médecin, un pharmacien ou un chirurgien-dentiste, à la fois en activité et en formation à...) n'est pas connu avec exactitude. L'organisation (Une organisation est) des liaisons et des poids (Le poids est la force de pesanteur, d'origine gravitationnelle et inertielle, exercée par la Terre sur un corps massique en raison uniquement du voisinage de la Terre. Elle est égale à l'opposé de la...) d'un réseau (Un réseau informatique est un ensemble d'équipements reliés entre eux pour échanger des informations. Par analogie avec un filet (un réseau est un « petit rets », c'est-à-dire un petit...) est alors difficilement explicable concrètement et on ne peut en comprendre toutes les subtilités.

Ces dix dernières années ont étés riches en découvertes. On a ainsi énormément diversifié les architectures (Architectures est une série documentaire proposée par Frédéric Campain et Richard Copans, diffusé sur Arte depuis 1995.) des réseaux et les méthodes d'apprentissage. Aujourd'hui, de nombreuses recherches portent par exemple sur les cellules de lieu (localisation de robots mobiles et création de cartes dynamiques) ou sur la compréhension des liaisons neuronales animales (hypothalamus du rats ou du criquet) pour en reproduire les comportements dans un cerveau artificiel (Un cerveau artificiel est un modèle informatique, basé sur la simulation de l’activité de populations de neurones, qui possède ou développe des facultés...). D'autres chercheurs tentent quant à eux de remodéliser le neurone (Un neurone, ou cellule nerveuse, est une cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de base du système nerveux. Le terme de « neurone » fut...) artificiel en y introduisant des fonctions plus complexes permettant une meilleure élasticité pour se rapprocher de ce qui existe chez les animaux. Il semble en effet que toutes les clefs n'ont pas encore été trouvées. Un simple insecte (Les insectes (Insecta) font partie du sous-embranchement des hexapodes, elle-même incluse dans l'embranchement des arthropodes mais dans un sous-groupe : les mandibulates. On...) tel que l'abeille possédant quelques 960 000 neurones est en effet capable de généralisations étonnantes. En lui présentant des objets très variés, on est ainsi capable de lui faire apprendre une classification suivant des critères abstraits tels que la symétrie. Or, il faut bien admettre qu'aujourd'hui, aucun réseau n'est capable, à partir de quelques exemples, d'aboutir à l'émergence de la notion de symétrie.

La détection et la reconnaissance des visages montre bien les difficultés rencontrées dans le domaine de la reconnaissance des formes en vision. L'utilisation des réseaux de neurones va sûrement permettre dans les années à venir de solutionner de nombreux problèmes. Mais un travail de fond est nécessaire et de nombreuses questions demandent à être élucidées. Que dire en effet de la généralisation (La généralisation est un procédé qui consiste à abstraire un ensemble de concepts ou d'objets en négligeant les détails de façon à ce qu'ils puissent être...) aux visages stylisés (dessin, tableau (Tableau peut avoir plusieurs sens suivant le contexte employé :), traits abstraits) où seuls quelques coups de crayon arrivent à nous faire voir un visage humain ?! Il reste donc de nombreuses années de recherches passionnantes pour comprendre et reproduire les capacités du cerveau (Le cerveau est le principal organe du système nerveux central des animaux. Le cerveau traite les informations en provenance des sens, contrôle de nombreuses...) animal (Un animal (du latin animus, esprit, ou principe vital) est, selon la classification classique, un être vivant hétérotrophe, c’est-à-dire qu’il se nourrit de substances...) puis humain...


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