L’intelligence artificielle se nourrit en grande partie des neurosciences. En effet, les modes de fonctionnement de l’IA ont été inspirés des systèmes nerveux des êtres vivants dont l’Homme. Les interactions entre ces deux domaines ont permis de réaliser de grands progrès informatiques. Ainsi, les Data Scientists sont, aujourd’hui, capables d’établir des topologies de réseaux de neurones toujours plus performantes. 

Bien que l’IA soit encore loin d’atteindre la complexité d’un cerveau humain, les réseaux neuronaux artificiels sont une modélisation des structures neuronales biologiques. Les réseaux de neurones qui agencent les solutions IA actuelles permettent déjà d’obtenir des applications puissantes. Le concept de neurones est, ainsi, particulièrement efficace. 

Pourquoi parle-t-on de réseaux de neurones en matière d’IA?

D’un point de vue sémantique, un réseau de neurones est un ensemble organisé de neurones. Il convient de distinguer les neurones biologiques des neurones numériques malgré leurs similitudes. En effet, un neurone est une unité qui permet de transmettre de l’information avec une capacité d’activation lorsque les stimulis (données) en entrée sont considérés comme suffisamment importants pour être transmis aux autres neurones. Les neurones, pris dans leur globalité, sont donc un ensemble d’unités qui vont se stimuler les unes les autres pour parvenir à un résultat. 

On parle de réseau de neurones dans la mesure où il existe une interconnexion entre toutes ces unités que constituent les neurones. C’est grâce à l’effet d’échelle que l’on parviendrait à la notion d’intelligence. Plus le réseau de neurones serait complexe et bien organisé, plus il serait en capacité de parvenir à certains résultats (capacité d’abstraction). 

Un réseau de neurones numériques est une simulation d’un mécanisme biologique, c’est une simulation numérique de neurones biologiques. Il permet de simuler n’importe quelle fonction et donc de simuler les comportements biologiques y compris des fonctionnement cognitifs.

D’un point de vue mathématiques, un réseau de neurones est un approximateur universel. Il permet de déterminer le “f” au sein d’une fonction “y = f(x)”. En effet, lorsqu’on connaît le x et le y, à savoir les données et l’objectif, il convient de déterminer la relation entre ce x et ce y. Le réseau de neurones se modifie donc pour s’adapter aux données fournies jusqu’à atteindre le résultat visé.  

Un réseau de neurones a besoin d’apprendre. Entrent ainsi en jeu les notions d’apprentissage et d’interférence puisque la question de l’utilisation d’un réseau de neurones se pose. Aujourd’hui, on dissocie beaucoup les deux. Cependant, dans un réseau de neurones évolué biologique, la distinction entre l’apprentissage et l’utilisation quotidienne est parfois floue, c’est le cas de la marche par exemple : on apprend tout en marchant.

Comment construit-on un réseau de neurones ?

Au-delà de la question de la définition d’un réseau de neurones, il convient de s’interroger sur la notion de topologie du réseau de neurones afin de comprendre comment ce dernier est architecturé, c’est-à-dire comment les connexions sont établies entre les neurones.

La notion de topologie est essentielle. Si on devait la comparer, elle suivrait les principes de l’architecture. Elle permet de comprendre pourquoi un réseau de neurones va par exemple permettre de reconnaître un visage et un autre de formaliser un son. C’est la maîtrise de ce concept de topologie qui va permettre de rendre l’IA la plus performante possible. On parle bien de la manière dont les neurones sont connectés entre eux. 

Les neurones peuvent finalement être comparés à des briques de fabrication. Il y a plusieurs types d’unités de base et il y a plusieurs manières dont les unités de base se connectent les unes avec les autres. En fonction de la manière dont on les assemble, on obtient des comportements différents. La comparaison avec les briques de légos est ici particulièrement parlante : avec un modèle de briques, l’on obtient une infinité de résultats selon l’association choisie. 

L’analogie avec la biologie permet ici encore d’apporter des clefs de compréhension, en particulier les exemples de modèles d’encéphales, très différents selon le modèle d’origine. Prenons pour illustrer les exemples de la pieuvre et de la fourmi. 

• Les pieuvres disposent de neuf cerveaux indépendants les uns des autres, chaque tentacule étant autonome. Il s’agit donc de réseaux de neurones différents et autonomes reliés et interconnectés par un méta-cerveau. Cette architecture neuronale particulière justifie le nom de céphalopode et les capacités intellectuelles très élevées de ces animaux. 
• Les fourmis, au contraire, ont une forme bien plus limitée d’intelligence individuelle. Cependant, l’organisation sociale de la fourmilière permet de faire émerger une forme d’intelligence collective axée sur des objectifs communs. 

La notion de topologie peut également être mise en relation avec d’autres concepts biologiques, notamment celui de sélection naturelle. En effet, il y a une forme de sélection naturelle implicite, sur une base essais / erreurs, lors de la création d’une intelligence artificielle. La performance d’un ensemble évolutif de réseaux de neurones est organisée autour d’une sélection appliquée (soit par l’environnement pour les espèces biologiques soit par le Datascientist pour les cerveaux numériques). 

En quoi la plateforme RAISE  de DataValoris s’appuie sur les mécanismes biologiques naturels ? 

Le domaine de l’intelligence artificielle est tout entier tourné vers une sélection naturelle implicite des meilleurs réseaux de neurones, les plus adaptatifs et les plus performants. DataValoris a conçu une plateforme SaaS, nouvelle génération, Raise, capable de systématiser et d’automatiser le fonctionnement du mécanisme de sélection naturelle issu du darwinisme. 

En effet, RAISE, avec sa technologie brevetée, génère et optimise automatiquement des réseaux de neurones pour les entreprises. Ainsi, cette plateforme vient en appui des data scientist leur permettant de décupler leurs capacité à générer des modèles. Les réseaux de neurones artificiels ainsi formés sont issus d’un ensemble en permanente évolution.

Ainsi, les Datascientists n’ont plus qu’à formaliser leurs règles implicites de sélection de leurs modèles et à les définir dans Raise. La plateforme gère, ensuite, automatiquement la sélection tout en laissant le dernier mot au Datascientist.

La plateforme Raise de DataValoris propose donc une solution biomimétique qui recouvre le concept de deep neuroevolution ou population based training. Dans ce contexte, RAISE se distingue par sa capacité à respecter les formats de framework opensource comme TF de Google. La deep neuroevolution est une application de sélection naturelle lors de la construction d’un réseau de neurones numériques. Il s’agit d’appliquer des notions d’évolution – sur un plan numérique – pour faire évoluer des modèles de deep learning. 

Quel est le rôle des Data Scientists dans ce contexte?

Le rôle des Data Scientists consiste, outre la compréhension des données, justement, à trouver les meilleures topologies. Ce travail est fait de manière artisanale s’appuyant sur les résultats de la communauté et sur des phases de test/erreurs. Cette approche n’est pas systématique ni automatique même si à l’échelle mondiale la méthode de travail des data scientist s’apparente à une forme de sélection humaine des topologies les plus performantes.

L’innovation de la plateforme SaaS RAISE de DataValoris est de générer et d’optimiser automatiquement les réseaux de neurones utiles aux entreprises, renforçant l’équipe de  Data Scientists dont le rôle sera de demeurer le garant des choix de sélection (indicateurs scoring, évolution des stratégies et nouveaux positionnements, réajustement des priorités, etc…).

Quels sont les atouts de cette plateforme?

RAISE permet à tout professionnel de la donnée tel que les Data Scientist et autres Data Analysts, de non seulement générer facilement et automatiquement de nouveaux modèles d’IA en préservant la confidentialité des données, mais également d’optimiser leurs propres modèles. En effet, DataValoris, avec sa technologie évolutive unique et éprouvée, propose une solution SAAS qui permet la génération et l’optimisation automatisée d’IA.

Pour les entreprises qui ont déjà intégré une IA, la plateforme RAISE peut vous aider à en améliorer les performances et l’efficacité. Elle est également en mesure de vous aider à comprendre les problèmes auxquels vous vous heurtez, afin de savoir s’ils proviennent de vos données ou de votre modèle IA.

Pour les entreprises qui souhaitent intégrer de l’IA dans leurs applications et qui ne disposent pas d’experts en Intelligence Artificielle ou qui veulent utiliser leurs données – de la start-up aux grandes entreprises – RAISE permet de bâtir un modèle évolutif, pragmatique et opérationnel, simple d’utilisation, et générateur de performances.

Pour résumer, voici les principaux avantages de la plateforme RAISE d’Intelligence Artificielle :

• Improvement of existing models and stimulation of innovation
• Automatic generation of AI and better readability of data
• Compatible with data management tools
• Solution simple à utiliser avec un budget maîtrisé
• Solution adaptée selon les niveaux d’expérience et de maturité des entreprises en matière d’IA.

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