CNN (Convolutional Neural Network)

Un CNN (Convolutional Neural Network) ou Réseau de Neurones Convolutifs est une architecture d'apprentissage profond spécialement conçue pour traiter les données structurées en grille, principalement les images. Cette technologie est fondamentale pour les logiciels dotés de capacités de vision par ordinateur et de reconnaissance d'objets.

Les CNNs s'inspirent du fonctionnement du cortex visuel biologique et utilisent des opérations mathématiques appelées convolutions pour extraire automatiquement les caractéristiques pertinentes des images à différents niveaux d'abstraction. Leur architecture typique comporte plusieurs couches empilées :

• Couches de convolution: application de filtres pour détecter des motifs locaux
• Couches de pooling (sous-échantillonnage): réduction de la dimensionnalité des représentations
• Couches entièrement connectées: classification finale à partir des caractéristiques extraites
• Couches de normalisation: stabilisation de l'apprentissage

Dans le contexte des logiciels d'entreprise, les CNNs sont utilisés pour l'analyse automatique de documents (OCR), le contrôle qualité visuel en production, la reconnaissance faciale pour la sécurité, l'analyse d'imagerie médicale et la détection de fraudes à partir d'images. Des réseaux comme ResNet, VGG et Inception sont devenus des standards dans l'industrie pour ces applications.

Les CNNs ont révolutionné le traitement d'image en atteignant des performances surpassant l'humain dans certaines tâches de reconnaissance, tout en offrant une approche plus efficace que les méthodes traditionnelles d'extraction manuelle de caractéristiques.