Cette article fait suite à une réflexion personnelle sur les réseaux de neurones, et une discussion avec un collègue de travail.
Nous ne sommes pas ici pour expliquer de manière profonde le fonctionnement de l’un et les comportements de l’autre.
L’envie étant surtout d’amener une réflexion à une discussion pour en dégager d’autres idées.
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles de calculs dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement de vrais neurones (humains ou non). Ils peuvent être catégoriser dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle en permettant de prendre des décisions s’appuyant davantage sur la perception que sur le raisonnement logique formel.
L’explication est très fortement inspiré de Wikipédia mais a été modifié pour coller plus au sujet.
Ce qu’il faut retenir, c’est que les réseaux de neurone permettent à partir de données perçues de faire de la prise de décision, la catégorisation, la prédiction, ou le contrôle.
Si vous souhaitez plus d’information sur le sujet:
Réseaux sociaux
Un réseau social est un ensemble d’entités sociales telles que des individus ou des organisations sociales reliées entre elles par des liens créés lors des interactions sociales. [...] Des réseaux sociaux peuvent être créés stratégiquement pour agrandir ou rendre plus efficient son propre réseau social (professionnel, amical). Il existe des applications Internet aidant à se créer un cercle d’amis, à trouver des partenaires commerciaux, un emploi ou autres.
L’explication est très fortement inspiré de Wikipédia mais a été modifié pour coller plus au sujet.
Ce qu’il faut retenir, c’est qu’un réseau social regroupe des individus et crée des liens entre ces individus dans le but de partager, d’apprendre ou de trouver.
Analogie entre les réseaux de neurones et les réseaux sociaux
Nous avons vu que le réseau de neurone est schématiquement inspiré du fonctionnement de vrais neurones.
Sur un neurone il y a donc des dendrites qui servent de points d’entrées, et des boutons synaptiques qui servent de points de sortis. Entre les deux le noyau qui symboliquement parlant va effectuer les calculs.
Pour ce type de réseau, l’ensemble des neurones sont reliés ensemble, les synapses des uns allant sur les dendrites des autres.
Le réseau est capable d’apprendre en modifiant sa manière d’effectuer les calculs grâce à la modification de coefficients au niveau des dendrites, mais aussi en modifiant les inter-connexion neuronales.
Dans un réseau social, nous avons des inter-connexions entre différents individus selon différents motifs.
L’individu a des points d’entrées composés des différents sources d’information qu’il peut avoir. Il en ressort des vidéos ou des photos, mais plus généralement des textes comme sur Twitter.
Au milieu, l’homme qui fait l’analyse de ses points d’entrées pour en sortir de l’information.
Pour ce type de réseau, l’ensemble des hommes sont reliés ensemble, les liaisons étant représentées par des « amis », des « followers » ou plus généralement par des contacts. Mais un réseau n’est pas statique est évolue en permanence, car au fil du temps on s’aperçoit qu’un ami n’en est plus un, ou que les informations émissent par notre contact ne sont plus aussi pertinentes qu’avant. De nouveaux liens peuvent aussi se tisser en découvrant un autre réseau d’ami.
C’est ici que le niveau d’analogie est le plus haut, car le fonctionnement et le comportement sont quasiment identique, mais pourtant les objectifs ne sont pas du tout les mêmes.
Citons Web Neuronal:
Comme pour le développement de notre cerveau pendant l’enfance, le web ne suit pas de règle préétablie, y compris par l’ADN : les liens, comme les synapses se font et se défont au gré de leur pertinence et des apprentissages. Les liens utiles ou utilisés se renforcent, les autres disparaissent.
Sur le web, une page pertinente sera bien classée par Google, et donc facilement trouvée, et donc facilement liée par un autre webmaster. Le succès attire le succès, l’échec génère l’échec. Le cerveau fonctionne aussi sur ce principe.
Réseaux Sociaux de Neurones
On arrive enfin à la notion de RSN, ou Réseaux Sociaux de Neurones, terme inventé en collaboration avec mon collègue et moi même.
Malgré les similitudes de conception, les objectifs ne sont pas les mêmes.
Un réseau social permet de tisser des liens avec ses amis, ou plus généralement avec des personnes partageant des idées communes ou des envies, etc…
Alors qu’un réseau de neurones à des domaines d’application bien définit qui sont la prédiction, la décision, ou encore la catégorisation.
La problématique des Réseaux Sociaux de Neurones étant « Comment utiliser les réseaux sociaux existants ou futurs, en tirer partis pour de la prédiction, de la prise de décision ou de la catégorisation« .
En effet, imaginons une structure social fondée sur l’apprentissage, qui permette de classifier l’information du Web ou de prendre des décisions sur les informations que vous jugez intéressantes.
Dans ce cas, quasiment aucune information potentiellement intéressante pour vous ne vous échapperait. Et surtout, les efforts fournit pour obtenir ces informations seraient minimes.
Je pense réellement qu’il y a quelque chose à tirer des Réseaux Sociaux de Neurones. Alors surement que ma pensée est encore brouillon, et que l’explication en est de même.
Mais si vous avez des idées, des questions, ou une réflexion, n’hésitez pas à en parler en commentaire. Comme il est dit en début de billet, l’objectif est de lancer une discussion.
Suite à l’article Plan de relance Web 2.0 et Serious Game où 10 Millions d’euros pour le Web 2.0 et 20 Millions d’euros pour les Serious Game seront à distribuer.. Le but de l’opération étant de donner un coups de boost à la R&D Internet Français.
Nous connaissons maintenant la liste des projets retenus pour toucher les 10 Millions d’euros.
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