CNN Les réseaux de neurones convolutifs

À la fin des années 80, les machines n’étaient pas franchement douées pour voir.
Reconnaître une image ? Une catastrophe.
Tu pouvais montrer un chat, une chaise, ou une voiture : pour un ordinateur, tout ressemblait à un tas de pixels.

Et là, arrive Yann LeCun, un Français qui bosse chez Bell Labs.
Il invente les réseaux de neurones convolutifs (CNN), une architecture taillée sur mesure pour les images.
L’idée de base ? Reproduire le fonctionnement de l’œil humain.
Nos yeux ne traitent pas une image pixel par pixel : ils captent des motifs (bords, formes, textures) et recomposent l’ensemble.

Un CNN, c’est exactement ça : il détecte d’abord des éléments simples dans une image (comme un bord ou une courbe),
puis il les combine pour repérer des formes plus complexes (une oreille, une roue, un visage).
C’est comme un puzzle inversé où la machine assemble les pièces pour comprendre ce qu’elle voit.

À l’époque, LeCun utilise ça pour reconnaître des chiffres manuscrits (les fameux chèques bancaires).
Ça marche bien, mais ça reste un truc de niche.
Pendant les années 2000, les CNN restent un peu dans l’ombre, parce que…
bah, on n’a pas encore les machines assez puissantes pour vraiment les exploiter.

Puis 2012 arrive. AlexNet débarque.
C’est un CNN géant, entraîné avec une base de données massive (ImageNet) et boosté par des GPU.
Résultat ? Une victoire écrasante dans une compétition de reconnaissance d’images,
et un nouveau chapitre pour l’IA.
D’un coup, les machines savent repérer des chiens, des chats, des voitures, et même les races de chiens (oui, sérieux).

Pourquoi c’est important ?
Parce que sans les CNN, l’IA ne saurait toujours pas reconnaître tes photos de vacances.
Les CNN sont au cœur de toutes les applications de vision par ordinateur aujourd’hui :

• Reconnaissance faciale.
• Analyses médicales.
• Voitures autonomes.

C’est aussi grâce aux CNN qu’on a prouvé que les réseaux de neurones profonds pouvaient réellement marcher dans des contextes concrets.
Ça a ouvert la voie au deep learning tel qu’on le connaît aujourd’hui.

➡️ T’es déjà tombé sur des usages impressionnants des CNN ?
Ou t’as envie qu’on te détaille ce qui se passe sous le capot ?