Un peu de biologie…
Le cerveau humain contient entre 86 et 100 milliards de neurones. Le neurone représente l’unité de travail de base du cerveau lui permettant la transmission des informations via un signal bioélectrique appelé influx nerveux.
Les connexions entre les neurones s’appellent synapses. 10% de celles-ci commencent à se former chez le nourrisson, puis 90% plus tard.
Chez l’adulte, nous estimons à un million de milliards le nombre de synapses.
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones en informatique ?
Un neurone est la représentation mathématique et informatique d’un neurone biologique. Il possède plusieurs entrées et plusieurs sorties. Il représente une structure composée de plusieurs couches de ces neurones dont la sortie sert d’entrée aux neurones de la couche suivante.
Les réseaux de neurones les plus connus sont les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convolutifs.
Les réseaux de neurones récurrents :
Les réseaux de neurones récurrents se caractérisent par des neurones interconnectés et interagissant non linéairement. Les champs d’applications des réseaux de neurones récurrents sont très variés; traitement du langage naturel, prédiction de séries temporelles, reconnaissance automatique de la parole, détection de spam, etc…
Les réseaux de neurones convolutifs :
Le cerveau humain perçoit les images avec ses formes et ses couleurs. Le réseau de neurones convolutif perçoit ces images en tant que matrice de nombres. Lorsqu’il reçoit une image, il applique un certain nombre d’opérations comme des filtres qui permettront de ressortir les variations de colorations et des simplifications permettant de ressortir les informations principales de chaque image.
Et les domaines d’applications ? Ils sont multiples !
LEVIATAN utilise notamment les réseaux de neurones récurrents dans les prévisions de cours de crypto-actifs et de cours boursiers. La solution développée prédit la tendance et le cours des crypto-actifs à différentes échelles de temps.
Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés par LEVIATAN dans la détection d’hémorragies cérébrales. L’algorithme entraîné sur des milliers d’imageries cérébrales permet ainsi :
- De détecter la présence ou non d’hémorragie cérébrale chez le patient.
- De localiser la (les) zone(s) de saignement(s).
- D’identifier le type d’hémorragie : intraparenchymateuse, intraventriculaire, sous-arachnoïdienne, épidurale, etc.
