Qu’est-ce qu’un LSTM ?
LSTM signifie "Long Short-Term Memory". C’est un type spécifique de réseau de neurones artificiels. Il est utilisé pour traiter des données séquentielles, comme le langage ou le son.
Contrairement aux modèles classiques, un LSTM peut retenir de l’information sur une longue période. Cela en fait un outil efficace pour analyser des séquences complexes.
À quoi sert un LSTM ?
Les LSTM sont utiles quand l’ordre des données joue un rôle important. Ils sont conçus pour comprendre des séries temporelles ou des séquences d’éléments reliés.
Ils sont souvent utilisés dans :
- La traduction automatique
- La reconnaissance vocale
- La prévision de ventes ou de cours financiers
- La détection de fraudes dans des séries de transactions
Dans les RH, un LSTM peut, par exemple, analyser l’évolution d’un parcours professionnel ou prédire des risques de départ.
Comment fonctionne un LSTM ?
Un LSTM est basé sur un type de réseau appelé réseau de neurones récurrents (RNN). Ces réseaux traitent les données dans l’ordre où elles arrivent, ce qui est utile pour les séquences.
Le problème des RNN classiques est qu’ils oublient rapidement l’information. Le LSTM résout cela grâce à une structure interne composée de "cellules" et de "portes".
Chaque cellule LSTM peut décider quoi retenir, quoi oublier, et quoi ajouter à sa mémoire. Trois portes clés régulent son fonctionnement :
- Porte d’entrée : elle contrôle quelles nouvelles données sont stockées
- Porte d’oubli : elle décide quelles informations ne sont plus utiles
- Porte de sortie : elle choisit les données utiles à transmettre
Ce mécanisme permet au réseau de garder le contexte important sur des périodes longues, ce qu’un RNN classique ne peut pas faire efficacement.
Différences avec des notions proches
Le LSTM est souvent confondu avec d’autres réseaux comme le RNN ou le GRU.
RNN (Réseau Récurrent Standard) : Il gère aussi des séquences, mais oublie vite les anciennes informations. Il est limité sur les longues séquences.
GRU (Gated Recurrent Unit) : C’est un modèle plus simple que le LSTM, mais similaire. Il a moins de paramètres et parfois de meilleures performances, selon les cas.
Le choix entre ces modèles dépend du volume de données, du problème à résoudre, et des ressources disponibles.
Exemples ou cas d’usage concrets
Dans le recrutement, un LSTM peut parcourir des CV chronologiques pour identifier des profils cohérents avec un poste.
En gestion commerciale, il peut prévoir la demande en fonction des ventes passées et des saisons.
Dans les assistants virtuels, un LSTM améliore les réponses en tenant compte des phrases précédentes de la conversation.
Dans la finance, il peut détecter des anomalies dans les flux de transactions successifs.
Les équipes tech l’utilisent aussi pour automatiser la rédaction de texte ou la génération de code.