Comment fonctionne un réseau de neurones, le cerveau de l'intelligence artificielle

Un réseau de neurones artificiels est une structure qui apprend à reconnaître des patterns (comme un chat) en ajustant des poids mathématiques. Il se compose de couches d'entrée, cachées et de sortie, où l'information circule de gauche à droite. Chaque neurone calcule une combinaison linéaire de ses entrées (somme des valeurs multipliées par des poids) et compare le résultat à un seuil ou une fonction d'activation pour décider s'il s'active ou non. L'objectif de l'entraînement est de trouver les bons poids et biais pour que le réseau produise la sortie attendue.

Exemple : Pour apprendre la fonction logique OU (OR) avec deux entrées A et B, le neurone doit sortir 0 si A=0 et B=0, et 1 sinon. Il ajuste ses poids internes (W1, W2) et son biais pour que la somme pondérée dépasse le seuil uniquement dans les cas où au moins une entrée est active. C'est ce réglage automatique des paramètres qui permet au réseau de « comprendre » la tâche.