Définition
Réseau de neurones convolutif (CNN)
Le CNN est un type de réseau de neurones spécialisé dans l’analyse d’images.
En clair
Un réseau de neurones convolutif (CNN) est conçu pour traiter des images. Il repère d’abord des motifs simples (bords, textures) puis les combine en formes de plus en plus complexes (yeux, roues, visages).
Comment ça marche
Des « filtres » balaient l’image pour détecter des motifs locaux, couche après couche. Cette structure lui permet de reconnaître un objet où qu’il soit dans l’image, avec beaucoup moins de paramètres qu’un réseau classique.
Un exemple concret
La reconnaissance faciale, la détection de tumeurs sur radios ou le tri automatique de photos reposent historiquement sur des CNN.
À ne pas confondre
Aujourd’hui, les Transformers rivalisent voire dépassent les CNN en vision, mais le CNN reste une brique fondamentale et efficace.
À retenir
Longtemps roi de la vision par ordinateur, le CNN détecte des motifs visuels du plus simple au plus complexe.
Questions fréquentes
Ça ne sert qu’à l’image ?+
Surtout, mais on l’a aussi utilisé pour du son ou du texte.
CNN ou Transformer pour la vision ?+
Les deux marchent ; les Transformers dominent sur les gros modèles, les CNN restent excellents et légers.
Pourquoi « convolutif » ?+
La convolution est l’opération mathématique qui balaie l’image avec des filtres.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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