Backpropagation

1986. L’IA était dans un sale état.
Après les critiques sur le perceptron, plus personne ne voulait y toucher.
On avait des idées, mais impossible de les faire marcher pour des problèmes complexes.
Et c’est là qu’un certain Geoffrey Hinton et ses potes viennent poser une question simple :
“Et si on apprenait de nos erreurs ?”.

La réponse, c’est la backpropagation (ou rétropropagation).
Un algorithme tout bête : tu fais une prédiction, tu compares avec la réalité, tu mesures l’erreur,
et tu “recules” dans ton réseau de neurones pour ajuster chaque poids.
En gros, le réseau apprend en boucle, en se corrigeant à chaque étape.

Imagine un enfant qui essaye d’attraper une balle pour la première fois.
Il rate, mais il ajuste ses mouvements à chaque tentative.
C’est exactement ça que fait la backpropagation avec les neurones artificiels.

Avant ça, entraîner un réseau, c’était comme essayer de résoudre un Rubik’s cube… les yeux bandés.
La backprop a permis de transformer des concepts flous en modèles capables d’apprendre des données réelles.

Mais au début, personne n’y croyait.
Pourquoi ? Parce qu’il fallait une tonne de données, une puissance de calcul qu’on n’avait pas,
et des réseaux profonds (les fameux “deep” neuraux) qu’on ne savait pas encore construire.
Il a fallu attendre les années 2000, avec l’explosion des GPU, pour que la backprop devienne vraiment le cœur du deep learning.

Pourquoi c’est important aujourd’hui ?
Parce que la backprop, c’est littéralement ce qui fait que ton modèle d’IA peut devenir meilleur.
Sans elle, on ne parlerait pas de modèles capables de traduire des langues, générer des images ou répondre à tes questions en quelques secondes.

C’est un peu comme redécouvrir la roue après des siècles de galère.
Tout ce qu’on utilise aujourd’hui, de GPT à DALL·E, repose sur ce mécanisme d’ajustement.
Une idée qui, en 1986, a ramené l’IA d’entre les morts.

➡️ T’en penses quoi ?
Ce mécanisme d’apprentissage par essai-erreur, ça te paraît aussi intuitif que ça ?