Les réseaux de neurones jouent aujourd’hui un rôle central dans l’intelligence artificielle. Contrairement à la régression linéaire ou logistique, qui sont des modèles prédictifs simples conçus pour identifier des relations directes entre variables, les réseaux de neurones sont construits pour capturer des schémas beaucoup plus complexes.

Un réseau de neurones artificiel s’inspire du principe des neurones biologiques, mais il ne reproduit pas le fonctionnement du cerveau humain, que la science ne comprend pas encore totalement. Il s’agit d’une représentation mathématique simplifiée où les données passent par une succession de « couches ». Chaque couche effectue une transformation de base, extrait une partie de l’information utile, puis transmet le signal à la suivante. Cette chaîne de traitements progressifs permet au modèle d’apprendre des structures de plus en plus complexes.

En entreprise, les réseaux de neurones sont particulièrement utiles lorsque les données sont volumineuses, hétérogènes et difficiles à interpréter avec des approches traditionnelles, comme les images, vidéos, textes ou comportements utilisateurs. Ces sources contiennent souvent des signaux précieux sur la dynamique du marché, les attentes des clients ou la qualité des produits.

Ils sont également efficaces lorsque les relations entre variables sont particulièrement complexes et ne peuvent pas être captées par de simples modèles prédictifs comme la régression linéaire. Dans de telles situations, les réseaux de neurones mettent en évidence des régularités subtiles et améliorent considérablement la précision des prédictions dans des environnements riches et multidimensionnels.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?

Le fonctionnement d’un réseau de neurones peut être expliqué sans entrer dans les détails mathématiques. L’idée centrale est que chaque donnée en entrée passe par une série d’étapes de transformation. Ces étapes sont constituées de « neurones artificiels », qui sont simplement des unités de calcul. Chacun attribue un poids à l’information qu’il reçoit et transmet une version transformée du signal à l’étape suivante.

Au départ, ces poids sont définis aléatoirement. Le modèle apprend ensuite en comparant ses prédictions aux résultats réels : chaque fois qu’une erreur est détectée, les poids internes sont ajustés afin de réduire l’écart. Après de nombreuses itérations, le réseau identifie progressivement les combinaisons de facteurs qui donnent les prédictions les plus fiables.

Ce processus diffère de la régression linéaire. Dans une régression linéaire, la relation est représentée par une droite de tendance claire, facilement interprétable par les décideurs. Dans un réseau de neurones, la relation est plus complexe, construite à partir de multiples couches d’interactions. L’explication devient moins transparente, mais la capacité à modéliser des phénomènes non linéaires est bien plus grande.

Un autre avantage réside dans la diversité des architectures possibles. Certains réseaux sont relativement simples, conçus pour traiter des problèmes de classement ou d’estimation basiques. D’autres, composés de nombreuses couches, peuvent capturer des interactions très complexes et traiter des données riches comme des images, des vidéos ou des textes.

L’un des principaux avantages des réseaux de neurones est leur capacité à exploiter des données complexes que les modèles traditionnels ont du mal à analyser. Ils peuvent identifier des motifs dans des informations comme les images, vidéos, textes ou signaux audio et les transformer en prédictions opérationnelles utiles. Cette capacité à traiter des données riches ouvre la voie à de nouveaux cas d’usage, allant de la reconnaissance visuelle aux expériences clients personnalisées.

Cependant, les réseaux de neurones présentent aussi une limite majeure pour les entreprises : leur manque d’interprétabilité. Contrairement à la régression linéaire ou logistique, où chaque coefficient peut être analysé pour comprendre l’influence d’une variable, les réseaux de neurones reposent sur des milliers, voire des millions de paramètres entremêlés. Le résultat est souvent décrit comme une « boîte noire » : le modèle fournit une prédiction fiable, mais il est difficile d’expliquer précisément comment il y est parvenu. Cette opacité peut constituer un frein pour les décideurs, qui attendent des justifications claires pour guider leurs choix stratégiques.