Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones formels ou réseaux neuromimétiques sont des programmes informatiques qui en simulant le fonctionnement des neurones du cerveau humain, permettent aux ordinateurs et aux robots d’apprendre à effectuer certaines tâches simples.

Les réseaux de neurones sont nés des premières recherches de Mc Culloch et Pitts en 1943 qui ont décrit la première théorie d’un réseau neuronal. Frank Rosenblatt, chercheur au Cornell Aeronautical Laboratory invente une formule mathématique, le Perceptron en 1958, qui permet de simuler le fonctionnement des synapses et des dendrites et confère à l'ordinateur la capacité d'auto-adaptativité propre au cerveau.

Cette formule sera utilisée par les chercheurs pour mettre au point des robots qui peuvent apprendre par eux -mêmes à garer un véhicule, à marcher ou à explorer un espace. L’une des applications les plus célèbre des réseaux de neurones est la reconnaissance de l’écriture dans les blocs-notes informatiques comme le Newton.

Les réseaux de neurones, très gourmands en capacité de calcul nécessitent des ordinateurs très puissants pour apprendre à exécuter des tâches complexes.

Extrait de la borne interactive sur l’histoire des robots pour le CNAM. (R.Audemard.Y.Minh)