Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) sont comme une équipe hautement spécialisée d’experts travaillant ensemble pour résoudre un problème complexe, de la même manière que différents spécialistes pourraient collaborer pour diagnostiquer et traiter une maladie.
Imaginez que vous ayez une équipe de médecins ayant chacun leur propre domaine d’expertise : un pour les problèmes cardiaques, un autre pour les problèmes de peau et un autre pour les problèmes neurologiques. Au lieu d’un médecin essayant de tout gérer, chaque spécialiste se concentre sur ce qu’il connaît le mieux et, ensemble, ils fournissent un diagnostic complet.
Les CNN fonctionnent de manière similaire, mais pour les images. Au lieu d’une équipe de médecins, vous avez un réseau de « neurones » ou d’unités de traitement qui se concentrent chacun sur différentes parties d’une image. Certains peuvent regarder les bords, d’autres les couleurs et d’autres encore les formes. Ces unités spécialisées travaillent ensemble pour reconnaître les motifs et les détails de l’image, comme l’identification d’un chat par rapport à un chien.
Par exemple, lorsqu’un CNN est formé pour reconnaître les visages, il regarde d’abord les petites caractéristiques comme les yeux et le nez, puis combine ces caractéristiques pour identifier et distinguer les différents visages. Au fil du temps et grâce à de nombreux exemples, le CNN s’améliore dans la reconnaissance de ces modèles et peut identifier avec précision les visages dans de nouvelles images.
En termes simples, un réseau neuronal convolutionnel est un type de programme informatique conçu pour reconnaître des modèles dans des images en utilisant des unités spécialisées qui fonctionnent ensemble, de la même manière qu’une équipe d’experts collaborerait pour diagnostiquer et résoudre un problème complexe.
