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IA : quand les réseaux de neurones s’attèlent à la reconnaissance d’écriture

IA, réseaux de neurones et reconnaissance d'écriture

L’intelligence artificielle (IA) fait partie intégrante de notre vie quotidienne. Elle intervient dans des domaines variés, comme l’éducation, la santé, ou encore les transports. Parmi les nombreuses applications de l’IA se trouve la capacité à reconnaître les écrits, qui repose sur une technologie proche du cerveau humain. Découvrons ensemble le mécanisme qui régit l’IA, les réseaux de neurones et la reconnaissance d’écriture.

Fonctionnement des réseaux de neurones informatiques

Un réseau neuronal est un système informatique composé d’un grand nombre d’unités élémentaires de traitement appelées neurones. Chaque neurone reçoit des entrées provenant d’autres neurones du réseau. Il traite ces informations en fonction de sa propre fonction d’activation.

Ensuite, il transmet sa sortie à d’autres neurones connectés. Cette connexion entre les neurones se fait grâce aux synapses. Ces dernières déterminent également la force du lien entre les différents neurones, selon leur poids synaptique.

A noter que les réseaux de neurones peuvent être entraînés à reconnaître des informations précises, et adapter leur poids synaptique pour optimiser leur performance. Ainsi, lorsqu’un réseau est confronté à une nouvelle donnée dont il n’a jamais été informé auparavant, il sera capable de la reconnaître, ou du moins donner une estimation rapprochée de cette information.

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Classification des différents réseaux neuronaux :

Selon l’organisation des neurones : on compte trois grandes catégories d’organisation dans un réseau neuronal.

Type de réseau neuronal Caractéristiques
Feedforward (Propagation Avant) Dans cette architecture, les informations circulent d’un neurone à l’autre dans un seul sens, c’est-à-dire de l’entrée vers la sortie.

Cette structure linéaire s’oppose aux autres types de réseaux, où les connexions de neurones sont plus complexes.

Récursifs Ces réseaux disposent de boucles internes qui permettent le traitement d’informations séquentielles et temporelles.

Ils sont très utiles pour les applications qui nécessitent un apprentissage par récurrence

Dynamiques Les réseaux dynamiques combinent les caractéristiques des réseaux feedforward et récursifs.

Ils peuvent donc traiter aussi bien des informations linéaires que temporelles, ce qui en fait des modèles très utilisés pour résoudre des problèmes complexes, tels que la reconnaissance d’écriture.

En fonction du nombre de couches qu’ils possèdent et la manière dont elles sont organisées, on peut distinguer :

Type d’architecture Caractéristiques
Réseaux Mono-couches Ils ne comportent qu’une seule couche de neurones.

Ce sont généralement des systèmes simples et performants pour résoudre des problèmes linéaires.

Réseaux Multi-couches Ces types d’architectures possèdent plusieurs couches de neurones.

Cette organisation leur permet de traiter des problèmes plus complexes, avec une meilleure capacité de généralisation.

Applications de l’IA, des réseaux de neurones et de la reconnaissance d’écriture

La reconnaissance d’écriture est l’un des domaines de prédilection des réseaux multi-couches. Ils peuvent identifier et catégoriser correctement un texte ou un caractère écrit. Ces systèmes y parviennent, quelle que soit l’orientation, la taille, ou encore le style d’écriture. En tout cas, ils offrent une grande flexibilité et une meilleure performance face aux défis posés par la variété des écritures humaines.

De leur côté, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont la particularité d’inclure des noyaux convolutifs. Cela permet de traiter efficacement les données visuelles, telles que les images de textes écrits. Les CNN peuvent ainsi détecter des caractéristiques spécifiques et discriminantes dans chaque image pour faciliter l’identification des lettres ou chiffres.

IA, réseaux de neurones et reconnaissance d'écriture
Jules Crépieux-jamin (1858-1940) est un expert en écriture et père de la graphologie moderne.

Quant aux réseaux de neurones récurrents (RNN), ils sont particulièrement adaptés à la reconnaissance de séquences temporelles, comme pourrait l’être une chaîne de caractères. Les RNN possèdent une notion de temporalité, ce qui leur permet d’analyser séquentiellement les éléments d’un texte et d’en déterminer le sens global.

 

Enfin, le mécanisme complexe entre l’IA, les réseaux de neurones et la reconnaissance d’écriture a ainsi permet d’assurer diverses tâches utiles au quotidien. Ce sont notamment le traitement automatique des documents numérisés, la traduction instantanée de textes écrits et l’aide à la lecture pour les personnes atteintes de déficience visuelle. À mesure que la recherche progresse, ces systèmes neuronaux se rapprochent davantage de la capacité du cerveau humain.

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