Créer un Réseau de Neurones de A à Z avec TensorFlow

Introduction

L’intelligence artificielle a connu un essor considérable grâce aux réseaux de neurones artificiels, une famille de modèles capables d’apprendre à partir de données. Que ce soit dans la reconnaissance d’images, la traduction automatique, les assistants vocaux ou la prédiction de comportements utilisateurs, ces architectures sont omniprésentes.

Mais comment construire un réseau de neurones, concrètement ? Et comment le faire proprement avec TensorFlow, la bibliothèque open-source développée par Google et utilisée mondialement dans l’industrie et la recherche ?

Cet article est un guide pratique et théorique pour créer un réseau de neurones de A à Z avec TensorFlow. Il s’adresse aux débutants motivés comme aux développeurs intermédiaires souhaitant solidifier leurs bases. Vous n’avez pas besoin d’être un expert en mathématiques, mais une compréhension des vecteurs, matrices et du fonctionnement général d’un algorithme d’apprentissage supervisé est recommandée.

Comprendre les réseaux de neurones artificiels

Avant de coder, il est essentiel de comprendre ce qu’est un réseau de neurones artificiel (ANN — Artificial Neural Network).

Un réseau de neurones est une modélisation mathématique inspirée du cerveau humain. Il se compose de couches de neurones, organisées de manière séquentielle :

La couche d’entrée : elle reçoit les données brutes (ex. les pixels d’une image).
Les couches cachées : elles transforment les données de manière non linéaire en apprenant des représentations de plus en plus abstraites.
La couche de sortie : elle donne la prédiction finale, comme une probabilité de classe.

Chaque neurone est une unité de calcul simple qui :

Reçoit un ensemble de valeurs d’entrée (features),
Applique une pondération à chaque entrée,
Additionne le tout, y ajoute un biais,
Applique une fonction d’activation,
Transmet le résultat à la couche suivante.

Ce processus est ce qu’on appelle la propagation avant (forward propagation).

Le réseau apprend grâce à un processus appelé rétropropagation du gradient (backpropagation), couplé à un optimiseur comme Adam ou SGD, qui ajuste les poids en fonction d’une fonction de perte.

Pourquoi TensorFlow et Keras ?

TensorFlow est un framework open-source développé par Google pour le calcul numérique basé sur les graphes de flux de données. Il est largement utilisé pour le deep learning grâce à :

Sa capacité à fonctionner sur GPU, CPU et même TPU.
Son écosystème riche (TensorBoard, TFX, TF Lite, etc.).
Sa compatibilité avec des outils industriels et scientifiques.

Keras, maintenant intégré à TensorFlow via tensorflow.keras, est une API de haut niveau permettant de construire des réseaux de neurones de manière simple, rapide et lisible.

Au lieu de manipuler des graphes complexes, on peut créer un modèle avec quelques lignes de code :

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

Cette simplicité permet de se concentrer sur l’essentiel : l’expérimentation, la compréhension des données, et l’amélioration des performances.

Préparation des données

La qualité de vos données est aussi importante — voire plus — que la complexité de votre modèle. Pour cette démonstration, nous utiliserons MNIST, un jeu de données classique en machine learning.

Ce jeu contient 60 000 images d’entraînement et 10 000 images de test, représentant des chiffres manuscrits (0 à 9), de taille 28×28 pixels.

Chargement du dataset

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

Visualisation

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(x_train[0], cmap='gray')
plt.title(f"Label : {y_train[0]}")
plt.show()

Chaque image est une matrice 2D de taille 28×28. Mais pour un réseau de neurones dense (fully connected), nous devons aplatir cette image en un vecteur de 784 (28×28) dimensions.

Normalisation des pixels

Les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Pour faciliter l’apprentissage, on les ramène entre 0 et 1 :

x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype("float32") / 255.0

Encodage des étiquettes

Les sorties doivent être vectorisées (one-hot encoded) pour correspondre à la sortie du réseau de neurones :

pythonCopierModifierfrom tensorflow.keras.utils import to_categorical

y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

Construction du modèle

La première approche consiste à utiliser un modèle séquentiel, dans lequel les couches sont empilées les unes après les autres.

Exemple de modèle simple

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

Explication des composants

Dense : couche de neurones complètement connectée.
128 neurones cachés : nombre arbitraire mais suffisant pour capturer des motifs.
ReLU (Rectified Linear Unit) : max(0, x) — rapide et efficace pour l’apprentissage.
Softmax : transforme les sorties en probabilités de classes.

Compilation, entraînement et évaluation

Compilation

Cette étape définit la manière dont le modèle va apprendre.

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

Adam : optimiseur adaptatif efficace.
Categorical crossentropy : pour classification multi-classe avec one-hot encoding.
Accuracy : métrique standard de classification.

Entraînement

On entraîne le modèle sur les données :

history = model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_split=0.2,
    epochs=10,
    batch_size=32
)

validation_split=0.2 : 20% des données sont utilisées pour valider le modèle.
epochs : nombre de passages sur l’ensemble des données.
batch_size : nombre d’échantillons utilisés pour chaque mise à jour des poids.

Évaluation

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc:.2f}")

Cela donne une idée de la généralisation du modèle.

Sauvegarde et réutilisation du modèle

Sauvegarde

model.save("mon_modele.h5")

Chargement

from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model("mon_modele.h5")

Prédiction

import numpy as np

prediction = model.predict(x_test[:1])
print("Classe prédite :", np.argmax(prediction))

Amélioration du modèle

Une fois un modèle de base entraîné, plusieurs techniques peuvent améliorer ses performances :

Ajouter des couches cachées

model = Sequential([
    Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

Dropout : contre le surapprentissage

from tensorflow.keras.layers import Dropout

model = Sequential([
    Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dropout(0.3),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.3),
    Dense(10, activation='softmax')
])

Régularisation L2

from tensorflow.keras import regularizers

Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001))

Vers des architectures plus avancées

API Fonctionnelle

Pour des architectures plus flexibles :

from tensorflow.keras import Input, Model

inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(128, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

Réseaux convolutifs (CNN)

Les CNN sont idéaux pour le traitement d’images :

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Reshape

model = Sequential([
    Reshape((28, 28, 1), input_shape=(784,)),
    Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

Conclusion

Créer un réseau de neurones avec TensorFlow est aujourd’hui accessible à tous, à condition d’en comprendre les fondements. En partant d’un jeu de données simple comme MNIST, nous avons :

Préparé les données,
Construit un modèle dense basique,
Entraîné et évalué le modèle,
Envisagé des améliorations avec des couches supplémentaires, du dropout et la régularisation,
Introduit des architectures plus complexes (API fonctionnelle, CNN).

Ce n’est que le début. En maîtrisant ces bases, vous pouvez aborder des problèmes bien plus complexes : vision par ordinateur, NLP, séries temporelles, etc.

La clé : expérimenter, visualiser, comprendre… et recommencer.