# Réseau de Neurones Artificiels

> Modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/reseau-de-neurones-artificiels
- Type : Définition du glossaire IA
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- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Un réseau de neurones artificiels (RNA) est un modèle d’apprentissage automatique composé de **couches** de “neurones” reliés entre eux. Chaque neurone reçoit des valeurs en entrée, les combine via des **poids** (paramètres), applique une **fonction d’activation** (souvent non linéaire) et produit une sortie. En empilant plusieurs couches, le modèle peut apprendre des relations complexes entre des données d’entrée (texte, images, séries temporelles) et une sortie (classe, valeur, séquence).

## Comment ça apprend
L’apprentissage consiste à ajuster les poids pour réduire une **fonction de perte** (erreur entre prédictions et vérité). Le mécanisme clé est la **rétropropagation du gradient** (*backpropagation*), qui calcule comment chaque poids influence l’erreur, puis une méthode d’optimisation (ex. **descente de gradient**, Adam) met à jour ces poids.

## À quoi ça sert
Les réseaux de neurones sont utilisés pour :
- **Classification** (spam/non-spam, objets dans une image)
- **Régression** (prévision de prix, demande)
- **Traitement du langage** (traduction, résumé, chatbots)
- **Vision** (détection, segmentation)
- **Audio** (reconnaissance vocale)

## Exemples courants
- **CNN** pour l’image
- **RNN/LSTM** pour les séquences
- **Transformers** pour le texte et, de plus en plus, l’image et l’audio

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