L’Intelligence Artificielle (IA) est sur toutes les lèvres, souvent entourée d’une aura de mystère ou de crainte. Mais derrière les termes « Deep Learning » ou « Réseaux de Neurones », il n’y a ni conscience, ni magie. Il y a des mathématiques, et plus précisément de l’apprentissage statistique.
Pour comprendre comment Hydr.IA utilise ces technologies pour prévoir les inondations, il faut remonter le temps.
1943 : La naissance du neurone formel
Tout commence bien avant l’informatique moderne. En 1943, Warren McCulloch et Walter Pitts publient un article fondateur : « A logical calculus of ideas immanent in nervous activity ». Ils y proposent le premier modèle mathématique d’un neurone biologique.
Le principe est simple mais génial : un neurone reçoit des entrées, les additionne (avec des « poids »), et si le total dépasse un certain seuil, il s’active. C’est la base binaire de toute l’IA moderne.
1958 - 1986 : Apprendre à apprendre
Si le neurone existe, comment lui faire apprendre ? En 1958, le psychologue Frank Rosenblatt invente le Perceptron, une machine capable d’apprendre par l’expérience. Mais il faudra attendre 1986 et les travaux de Rumelhart, Hinton et Williams pour franchir un cap majeur : la rétropropagation de l’erreur (Backpropagation), qui est la règle toujours utilisée pour l’apprentissage des modèles.
Pour faire simple : quand le réseau se trompe, il est capable de « remonter » le chemin inverse pour comprendre quels paramètres ont causé l’erreur et les corriger. C’est ainsi que la machine apprend.
1989 : Le théorème qui change tout pour l'hydrologie
C’est ici que l’histoire rejoint la mission d’Hydr.IA. En 1989, Kurt Hornik et ses collègues publient un papier prouvant que les réseaux de neurones multicouches sont des « approximateurs universels ».
Cela signifie que mathématiquement, un réseau de neurones (s’il est assez grand) est capable d’imiter n’importe quelle fonction, aussi complexe soit-elle.
Pourquoi est-ce vital pour l'eau ?
Dans la nature, rien n’est simple.
- Le sol absorbe l’eau, puis sature.
- Une pluie sur un sol sec ne donne pas le même débit qu’une pluie sur un sol gorgé d’eau.
- C’est ce qu’on appelle un comportement non-linéaire.
Les modèles statistiques classiques peinent à capturer ces ruptures. Mais grâce au théorème de Hornik, nous savons que les réseaux de neurones sont théoriquement parfaits pour modéliser cette complexité physique. Comme le prouve la victoire d’AlphaGo en 2016 sur un jeu extrêmement complexe, ces algorithmes excellent là où l’intuition humaine et les calculs linéaires atteignent leurs limites.
Chez Hydr.IA, nous utilisons cet héritage scientifique de 80 ans pour transformer des données brutes en prévisions fiables, protégeant ainsi les biens et les personnes.
Bibliographie sélective :
- McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of ideas immanent in nervous activity. Bull. Mathematical Biophysics, 5:-133, 1943
- Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, vol. 10, no 9, 1958, p. 386–408 (DOI 10.1037/h0042519)
- Rumelhart, D. E., et al. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, vol. 323, no 6088, octobre 1986, p. 533–536 (ISSN 0028-0836 et 1476-4687
- Hornik, K., et al. (1989). Multilayer Feedforward Networks Are Universal Approximators. Neural Networks 2 (5): 359‑66.
Illustration : Xavier Prudent, blog C’est pourtant clair, article « L’homme contre la machine : la victoire d’AlphaGo