Intervenant: Denis Hamad (LASL) ------------- Tire: -------- Extraction et interprétation de l'information par approches neuronales. Résumé : ------------- L'être humain est capable de reconnaître et d'analyser, presque instantanément, une scène complexe de la vie courante et en extraire les informations utiles. Cette faculté exceptionnelle est à la base de notre intelligence. Malheureusement, le processus et les opérations de perception du cerveau nous restent inconnus. Plus précisément, nous ne savons pas comment s'effectue le processus biologique et mental par lequel les signaux externes de perception qui excitent nos organes sensoriels sont convertis en expériences perceptuelles significatives de reconnaissance. Les réseaux de neurones artificiels ont justement l'ambition, à travers l'imitation des neurones biologiques, de doter les machines d'une intelligence artificielle calculatoire. L'idée intuitive de la reconnaissance et de la classification est de mettre ensemble les objets qui se ressemblent et de séparer ceux qui diffèrent les unes des autres. Le problème est où commence la séparation et où s'arrête la similarité entre deux objets ou individus dans leur espace de représentation ? En effet, la notion de classe est intuitive et subjective. Si l'être humain possède cette faculté exceptionnelle d'analyse et de structuration des images de l'environnement, il est par contre, vite rebuté face à un tableau de données. Lorsque l'espace de représentation des données est de dimension inférieure ou égale à trois, il est alors facile de représenter le tableau de données par un nuage de points sur un écran graphique. L'opérateur visualise et analyse ce nuage pour découvrir la présence de groupements, de tendances ou pour repérer des points isolés. Présenter un volume important de données sous une forme graphique facilement analysable par l'opérateur humain est peut être la forme la plus efficace pour la reconnaissance et la classification. La problématique est justement de tenter de répondre aux questions suivantes : comment présenter les données sous une forme graphique facilement analysable par l'opérateur d'une part et d'autre part comment structurer et indexer une masse importante de données afin d'en extraire l'information utile ?