Des perceptrons aux transformers : une évolution fascinante
Depuis les premiers perceptrons des années 1950 jusqu'aux modèles de langage massifs d'aujourd'hui, les réseaux de neurones ont connu une évolution spectaculaire. Chaque type de réseau a été conçu pour résoudre des problèmes spécifiques, exploitant différentes architectures et mécanismes.
Voyage à travers les décennies d'innovation en intelligence artificielle
Frank Rosenblatt crée le premier perceptron, capable d'apprendre des classifications simples.
FondationsRumelhart, Hinton et Williams popularisent la rétropropagation, permettant l'entraînement de réseaux multicouches.
RenaissanceHochreiter et Schmidhuber inventent les LSTM pour traiter les séquences longues.
MémoireYann LeCun développe LeNet-5 pour la reconnaissance d'écriture manuscrite.
VisionRévolution du deep learning : AlexNet remporte ImageNet avec 8 couches convolutionnelles.
Deep LearningIan Goodfellow invente les réseaux antagonistes génératifs pour créer de nouvelles données.
Génération"Attention is All You Need" - Architecture révolutionnaire basée sur l'attention.
AttentionGPT-3/4, Claude, Gemini - Modèles de langage massifs et modèles multimodaux.
Ère moderneCliquez sur chaque type pour explorer ses caractéristiques
Le réseau de base, flux unidirectionnel
Spécialisés pour les images
Pour les séquences temporelles
Mémoire à long terme
Réseaux antagonistes génératifs
Architecture basée sur l'attention
Compression et reconstruction
Pour les données graphes
Le réseau de neurones le plus simple : l'information circule dans une seule direction, de l'entrée vers la sortie.
Spécialisés dans le traitement d'images grâce aux opérations de convolution qui détectent des motifs locaux.
Conçus pour traiter des séquences en maintenant un état interne (mémoire) qui évolue au fil du temps.
LSTM (Long Short-Term Memory) : Solution au problème de gradient des RNN grâce à des portes (gates) qui contrôlent le flux d'information.
Version simplifiée du LSTM avec seulement 2 portes, plus rapide à entraîner.
| Critère | RNN | LSTM | GRU |
|---|---|---|---|
| Complexité | 🟢 Simple | 🔴 Complexe | 🟡 Moyenne |
| Paramètres | 🟢 Peu | 🔴 Beaucoup | 🟡 Modéré |
| Mémoire long terme | 🔴 Faible | 🟢 Excellente | 🟢 Très bonne |
| Vitesse d'entraînement | 🟢 Rapide | 🔴 Lent | 🟡 Moyen |
Deux réseaux en compétition : un générateur qui crée de fausses données et un discriminateur qui tente de les distinguer des vraies.
Crée de fausses images...
Détecte les faux...
Architecture révolutionnaire basée sur le mécanisme d'attention plutôt que sur la récurrence.
Permet au modèle de "regarder" toutes les parties de l'entrée simultanément et de décider lesquelles sont importantes.
Bidirectional Encoder
Entraîné à prédire des mots masqués. Excellent pour la compréhension.
Autoregressive Decoder
Prédit le mot suivant. Excellent pour la génération.
Text-to-Text
Transforme tout en problème de texte-à-texte.
ViT
Applique les transformers aux images (patches).
GPT-4, Claude, Gemini
Comprennent texte, images, audio, vidéo.
Apprennent à compresser les données (encodeur) puis à les reconstruire (décodeur).
Conçus pour traiter des données structurées en graphes (réseaux sociaux, molécules, réseaux de transport).
Chaque nœud agrège l'information de ses voisins pour mettre à jour sa représentation.
GPT-4, Claude 3.5, Gemini, Llama 3 - Des modèles avec des centaines de milliards de paramètres capables de comprendre et générer du texte de manière quasi-humaine.
Capables de traiter simultanément texte, images, audio et vidéo. Exemples : GPT-4V, Gemini Ultra, Claude 3.
Recherche sur des modèles plus petits mais aussi performants : Quantization, Pruning, Distillation, Mixture-of-Experts (MoE).
AlphaFold (prédiction de structure protéique), découverte de médicaments, fusion nucléaire, nouveaux matériaux.
Stable Diffusion, DALL-E 3, Midjourney pour les images. Suno, Udio pour la musique. Vidéo avec Sora, Runway.
Des IA capables de planifier, utiliser des outils, et accomplir des tâches complexes de manière autonome.
L'entraînement de gros modèles consomme énormément d'énergie. Recherche sur l'efficience.
Les LLM peuvent générer des informations fausses mais convaincantes. Problème de fiabilité.
Les réseaux profonds sont des "boîtes noires". Comprendre leurs décisions reste difficile.
Besoin de données massives, questions de copyright, biais dans les données.
Les modèles excellent en pattern matching mais peinent avec le raisonnement formel.
Créer des modèles vraiment généraux (AGI) reste un défi majeur.
ResNet, EfficientNet, Vision Transformer
BERT, GPT, T5
Ou Temporal Convolutional Networks
GCN, GraphSAGE, GAT
StyleGAN, Stable Diffusion
Ou Gradient Boosting (XGBoost)
Maîtrisez les FFN et backpropagation (bases)
Explorez les CNN pour la vision
Apprenez les Transformers (incontournables)
Expérimentez avec des frameworks (PyTorch, TensorFlow)
Participez à des projets / compétitions (Kaggle)