Réseau de neurones
En une ligne : La structure mathématique sur laquelle reposent les LLM : des milliards d’équations simples reliées entre elles pour apprendre des régularités.
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
A réseau de neurones est la structure mathématique sur laquelle repose toute LLM. Il s'agit d'un empilement de couches contenant chacune des unités de calcul simples (neurones) reliées par des connexions pondérées. Entraîner un réseau de neurones consiste à ajuster ces poids de manière itérative pour que les résultats du réseau correspondent aux résultats souhaités sur vos données d’entraînement. Les réseaux de neurones s'inspirent vaguement du cerveau, mais ils ne fonctionnent pas comme lui - le terme « neuronal » est une convention de dénomination historique. Il vaut mieux les comprendre comme de très grandes fonctions différentiables que comme des esprits en silicium.
Concepts clés
- Neurone - Une unité de calcul unique qui reçoit des entrées pondérées, les additionne, applique une fonction d'activation non linéaire et transmet le résultat à l'étape suivante.
- Paramètre - Tout poids ou biais appris pendant l’entraînement. GPT-4 compterait environ ~1,7 billion de paramètres.
- Plongement vectoriel - Un vecteur numérique dense qui représente tokens, des mots ou des concepts dans un espace à grande dimension.
- Rétropropagation - L’algorithme qui propage l’erreur de prédiction à rebours dans le réseau pour mettre à jour chaque paramètre proportionnellement à sa contribution à l’erreur.
- Minimisation de l’erreur - La méthode d’optimisation qui utilise les signaux de rétropropagation pour ajuster les paramètres par itérations successives afin de réduire l’erreur.
Comment fonctionne l’entraînement
- Fournissez au réseau un exemple d’entraînement (par exemple, le début d’une phrase).
- Le réseau prédit un résultat (le mot ou le token suivant).
- Comparez la prédiction à la bonne réponse et calculez la perte (l'erreur).
- Effectuez la rétropropagation : calculez la contribution de chaque paramètre à l'erreur.
- Minimisation de l’erreur : ajuster légèrement chaque paramètre dans le sens qui réduit l’erreur.
- Répétez sur des milliards d’exemples d’entraînement jusqu’à ce que le réseau généralise correctement.
Réseau de neurones ou programmation traditionnelle
| Aspect | Programme classique | Réseau de neurones |
|---|---|---|
| Règles | Écrit explicitement par un programmeur | Appris automatiquement à partir des données |
| Adaptabilité | Fixe, sauf si un humain réécrit le code | S’adapte pendant l’entraînement ; peut être affiné plus tard |
| Interprétabilité | La logique est lisible dans le code source | Les poids sont opaques (un défi majeur pour la recherche) |
| Performances face à une entrée ambiguë | Fragile ; plante ou donne une réponse incorrecte | Se dégrade progressivement ; gère les données imparfaites du monde réel |
| Performances en calcul arithmétique précis | Parfait | Faible sans outil de calcul |
L’architecture transformer
Tous les grands LLM - Claude Sonnet 4, ChatGPT 4o, Gemini 2.0 Flash, DeepSeek R1 - est un réseau de neurones qui utilise le transformeur architecture, présentée dans l’article de 2017 L’attention est tout ce qu’il vous faut. L’innovation clé est attention mécanisme qui permet au réseau de pondérer chaque token du contexte par rapport à tous les autres lors de la génération de chaque élément de sortie. Il a remplacé les anciens réseaux de neurones récurrents (RNN) parce que transformeurs s’entraînent bien plus vite sur du matériel parallèle (GPU, TPU), ce qui permet le passage à l’échelle massif à l’origine des capacités actuelles. Consultez le Guides pratiques sur l'IA pour une introduction plus approfondie à la manière dont ces architectures font fonctionner les modèles d’AskAI.free.
Exemple de réseau de neurones
Si vous utilisez AskAI.free, une façon pratique de comprendre ce qu’est un réseau de neurones consiste à demander à un modèle de vous l’expliquer, puis de donner un exemple concret dans votre propre méthode de travail. Par exemple : "Explique ce qu’est un réseau de neurones à une personne qui utilise l’IA pour écrire, coder, faire des recherches ou créer des images."
Le terme passe ainsi d’une définition de dictionnaire à un outil d’aide à la décision : vous voyez dans quels cas il influe sur la qualité des instructions, le choix du modèle, la fiabilité des résultats, la confidentialité, le coût ou la quantité de contexte utilisable par l’IA.
Pourquoi les réseaux de neurones sont importants
Le réseau de neurones est une notion importante, car elle change votre façon de choisir, d’interroger et de comparer les systèmes d’IA, ou de leur faire confiance. Comprendre ce terme vous aide à poser de meilleures questions, à repérer plus vite les réponses faibles et à choisir le modèle ou l’outil adapté à la tâche.
Une erreur courante consiste à considérer le réseau de neurones comme un terme de jargon isolé. Il est généralement lié à des notions voisines comme OpenAI et Anthropic, consultez-les ensuite pour avoir une vue d'ensemble.
Erreur courante avec les réseaux de neurones
L’erreur la plus courante consiste à employer le terme comme une étiquette sans changer ses pratiques. Quand il est question de réseau de neurones, demandez-vous ce qui doit changer : le prompt, le modèle, la longueur du contenu fourni, les preuves demandées ou la manière de vérifier la réponse.
Découvrez-le en action - Interrogez l’IA de votre choix sur les réseaux de neurones sur AskAI.free.
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