RNN est l’acronyme de Recurrent Neural Network, en français : réseau de neurones récurrent. C’est un type de modèle d’intelligence artificielle utilisé en apprentissage profond (deep learning). Il permet de traiter des données séquentielles, comme du texte, de la voix ou des séries temporelles.
Les RNN sont utiles dans de nombreux domaines : traitement automatique du langage (NLP), reconnaissance vocale, ou encore prévision financière.
Qu’est-ce que RNN ?
Un réseau de neurones récurrent est un modèle d’apprentissage automatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est conçu pour analyser des séquences d’informations, où chaque élément dépend du précédent.
Contrairement aux réseaux de neurones classiques, les RNN possèdent une mémoire interne. Cela leur permet de garder la trace d’informations déjà traitées. Ils sont donc adaptés à des tâches où l’ordre des données a une importance.
Par exemple, dans une phrase, le sens d’un mot peut dépendre de ceux qui le précèdent. Un RNN est capable d’en tenir compte.
À quoi sert RNN ?
Les RNN sont utilisés dans plusieurs applications où les données arrivent sous forme de suite ou de déroulement dans le temps.
- Analyse de texte : prédiction de mots, traduction automatique, résumé automatique.
- Reconnaissance vocale : conversion de la parole en texte.
- Prévision de séries temporelles : météo, ventes, trafic, finance.
- Détection de fraudes ou d’anomalies dans des séquences de comportements.
- Dialogue automatisé dans des assistants virtuels.
Au-delà du traitement de texte, les RNN ont trouvé des usages dans le secteur bancaire, les RH, et l’analyse de données métiers.
Comment fonctionne RNN ?
Un RNN prend un élément d’une séquence, le traite, puis passe à l’élément suivant. Mais il conserve en mémoire ce qu’il a “vu” auparavant. Cela fonctionne grâce à des connexions internes appelées boucles de rétroaction.
Chaque sortie est influencée non seulement par l’entrée actuelle, mais aussi par l’historique précédemment stocké. Cela distingue le RNN d’un réseau de neurones classique, qui traite chaque donnée indépendamment.
Cependant, les RNN standards ont des limites. Ils ont du mal à mémoriser des dépendances trop longues. Pour corriger cela, des variantes ont été développées, comme les modèles LSTM et GRU.
Différences avec des notions proches
Un RNN n’est pas le seul réseau neuronal utilisé pour traiter des séquences. Il existe d’autres architectures plus récentes, souvent plus efficaces selon les cas.
- Réseaux neuronaux classiques : ils ne traitent pas de séquences mais des données fixes (comme des images).
- Transformers : ces modèles ont remplacé les RNN dans de nombreuses tâches NLP. Ils sont plus rapides à entraîner et gèrent mieux les longues dépendances.
- LSTM et GRU : ce sont des types améliorés de RNN. Ils ont des mécanismes internes supplémentaires pour mieux gérer la mémoire.
Le choix d’un modèle dépend du contexte et de la nature des données.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un RNN peut être utilisé dans un service RH pour analyser automatiquement les candidatures. En traitant les lettres de motivation sous forme de texte, il peut identifier des expressions ou intentions répétées.
Dans la finance, un RNN peut aider à prévoir l’évolution des cours de bourse à partir d’une série de valeurs passées. En traitant ces valeurs dans l’ordre, il détecte des tendances ou anomalies utiles à la prise de décision.
Dans le secteur médical, les RNN peuvent analyser des signaux cardiaques ou cérébraux, sous forme de séries temporelles. Cela permet de détecter des irrégularités parfois invisibles à l’œil humain.
Dans un chatbot d’entreprise, un RNN peut améliorer la compréhension du contexte d’un dialogue. En retenant les échanges précédents, il adapte ses réponses de façon plus cohérente.