# CNN (Réseau de Neurones Convolutifs)

> Type de réseau de neurones particulièrement performant pour l'analyse et le traitement d'images.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/cnn-reseau-de-neurones-convolutifs
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Code & Développement](https://zoneia.fr/outils/categorie/code-developpement-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) est une architecture conçue pour **exploiter la structure spatiale** des données, en particulier des images. Plutôt que de traiter chaque pixel indépendamment, il apprend des **motifs locaux** (bords, textures, formes) puis les combine pour reconnaître des objets ou des concepts plus complexes.

## Comment ça fonctionne
Un CNN empile généralement plusieurs types de couches :
- **Convolution** : des *filtres* (kernels) glissent sur l’image et produisent des *cartes de caractéristiques* en détectant des motifs. Les mêmes poids sont réutilisés partout, ce qui réduit le nombre de paramètres.
- **Activation (ex. ReLU)** : introduit de la non-linéarité pour modéliser des relations complexes.
- **Pooling (optionnel)** : réduit la résolution (downsampling) pour gagner en robustesse aux petites translations et diminuer le coût de calcul.
- **Couches finales (denses ou global pooling)** : agrègent les caractéristiques pour produire une prédiction (classe, score, coordonnées, etc.).

## À quoi ça sert
Les CNN sont largement utilisés pour la **classification d’images**, la **détection d’objets**, la **segmentation** (isoler des zones), la reconnaissance de caractères (OCR) ou l’analyse d’images médicales. Ils s’appliquent aussi à des données “en grille” (audio en spectrogrammes, certaines séries temporelles).

---

Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/cnn-reseau-de-neurones-convolutifs)