Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples

Abstract

Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en croit les propres dires du programme informatique ChatGPT, son réseau de neurones compte plus de 175 millions de paramètres. Quant à notre cerveau, qui était le modèle initial de cette approche connexionniste, il compte environ 86 milliards de neurones formant un vaste réseau interconnecté... Dans ce travail, nous proposons une approche plus modeste de l'IA en nous contentant de décrire les résultats que l'on peut obtenir avec un seul neurone synthétique isolé, le modèle historique du perceptron (proposé par Frank Rosenblatt dans les années 1950). C'est un "Retour vers le futur" de l'IA qui est entrepris pour fabriquer et tester un neurone artificiel à partir de composants électroniques simples. Celui-ci doit permettre de différencier un chien d'un chat à partir de données anatomiques collectées sur ces animaux.