Les réseaux neuronaux sont des modèles d’intelligence artificielle inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués de couches de "neurones" artificiels interconnectés, capables d’apprendre à partir de données pour accomplir des tâches complexes comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique ou la prédiction de comportements. Chaque neurone artificiel reçoit des informations, les transforme à l’aide de fonctions mathématiques, puis transmet le résultat aux neurones suivants. En ajustant progressivement les connexions entre neurones, appelées poids, le réseau apprend à produire des résultats de plus en plus précis. Ce processus d’apprentissage s’appelle l’entraînement, et il repose généralement sur l’algorithme de rétropropagation. Il existe différents types de réseaux neuronaux adaptés à des usages variés. Par exemple, les réseaux convolutifs (CNN) sont très efficaces pour analyser des images, tandis que les réseaux récurrents (RNN) sont utilisés pour traiter des données séquentielles comme du texte ou des séries temporelles. Plus récemment, des architectures comme les Transformers ont révolutionné le traitement du langage naturel. En résumé, les réseaux neuronaux sont au cœur de nombreux progrès récents en intelligence artificielle. Grâce à leur capacité à apprendre à partir de données brutes, ils permettent de résoudre des problèmes autrefois considérés comme impossibles à modéliser avec des règles classiques.