C'est magique

Depuis des années on a testé et utilisé des réseaux neuromimétiques. Le principe en est de modéliser à l'aide d'un ordinateur le fonctionnement d'un ensemble de cellules du cerveau telles qu'on se les représente. La grosse différence est qu'il n'est pas possible de simuler des milliards de neurones travaillant simultanément sans avoir des temps de traitement inutilisables en pratique (loin s'en faut).

Ces neurones modélisés sont très simples : ils ont n entrées, ayant chacune un coefficient multiplicateur appliqué à la valeur numérique qui lui est fournie, et une sortie donnant le résultat, qui est la somme des entrées pondérées passée par une fonction dépendant du modèle. Il y a plusieurs couches successives de "cellules", la dernière fournissant le résultat obtenu par le réseau. Le plus étonnant dans cette organisation est qu'il n'y a pas de programmation proprement dite pour l'adapter à la résolution d'un problème particulier. Les seuls algorithmes sont le calcul des valeurs des sorties et celui de la rétropropagation pendant une phase d'apprentissage. Celle ci consiste à communiquer à la première couche les informations à traiter (comme les pixels de l'image d'un chiffre), à constater sur les sorties de la dernière couche les différences par rapport au résultat attendu, et à modifier les coefficients des entrées, afin de minimiser l'erreur, en allant de la dernière couche vers la première. Au bout d'un certain nombre de présentations des données, le réseau s'est stabilisé et fournit des résultats fiables (si son organisation avait été correctement choisie par rapport au problème).

Malheureusement, comme théoriquement ces neurones fonctionnent en parallèle et que quasiment tous les ordinateurs travaillent en séquentiel, il peut rapidement se présenter des problèmes de performances. La solution adoptée pour les nouveaux microprocesseurs dans une telle situation a souvent été l'intégration de coprocesseurs (circuits numériques spécialisés). Après l'inclusion du calcul en virgule flottante et la gestion et protection de la mémoire, puis le traitement du multimédia, peut-être en viendra-t-on un jour à employer des "coprocesseurs neuronaux". Ils seraient utiles chaque fois que se présenterait un calcul massif pour une quelconque reconnaissance de formes, comme pour faire de la commande vocale sans devoir se restreindre à la voix d'une personne en particulier (après un traitement du signal adapté) ou de l'analyse d'images.