# RNN (Réseau de Neurones Récurrents)

> Type de réseau de neurones conçu pour traiter des données séquentielles (texte, séries temporelles).

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/rnn-reseau-de-neurones-recurrents
- 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 récurrent (RNN) est adapté aux **données ordonnées dans le temps**. Contrairement à un réseau “classique” qui traite chaque entrée indépendamment, il conserve une **mémoire** de ce qu’il a vu précédemment dans la séquence. Cela le rend pertinent pour le texte, l’audio, ou les séries temporelles.

## Comment ça fonctionne
À chaque pas de temps, le modèle reçoit un élément (un mot, une valeur de capteur, etc.) et met à jour un **état caché** qui résume le contexte. Cet état est réutilisé pour le pas suivant, ce qui permet de capturer des dépendances entre éléments successifs. L’entraînement se fait via la **rétropropagation à travers le temps** (BPTT), une variante de la rétropropagation qui déroule la séquence sur plusieurs étapes.

## À quoi ça sert
Les RNN servent à **prédire**, **classifier** ou **générer** des séquences : prédiction de valeurs futures, analyse de sentiment, reconnaissance de parole, ou génération de texte.

## Limites et variantes
Les RNN “simples” ont du mal avec les dépendances longues (problèmes de gradients qui disparaissent/explosent). Des variantes comme **LSTM** et **GRU** ajoutent des mécanismes de portes pour mieux gérer la mémoire. Aujourd’hui, ils sont souvent remplacés par les **Transformers** sur le texte, mais restent utiles sur certains flux temporels et systèmes embarqués.

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