Réseaux de neurones récurrents - Glossaire Deep Learning

Recurrent Neural Networks

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont une catégorie de réseaux de neurones artificiels conçus pour traiter des séquences de données. Ils sont particulièrement efficaces pour les tâches impliquant des données séquentielles comme le texte ou les séries temporelles.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Qu'est-ce que les Réseaux de Neurones Récurrents ?

Les réseaux de neurones récurrents, ou RNN (pour Recurrent Neural Networks), sont une architecture de réseaux de neurones artificiels qui se distingue par sa capacité à traiter des données séquentielles. Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels qui supposent que les entrées et les sorties sont indépendantes les unes des autres, les RNNs utilisent des connexions récurrentes pour maintenir une 'mémoire' interne. Cette mémoire permet au réseau de conserver des informations sur une séquence passée, ce qui est crucial pour des tâches où le contexte est important.

L'origine des RNNs remonte aux années 1980, mais ce n'est qu'avec les avancées récentes en puissance de calcul et en techniques d'optimisation que leur potentiel a été pleinement exploité. Les principes fondamentaux des RNNs reposent sur leur capacité à traiter des séquences de longueur variable grâce à une boucle interne qui leur permet de réutiliser les mêmes poids pour chaque élément de la séquence.

Les RNNs sont particulièrement bien adaptés aux tâches telles que la modélisation du langage, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et l'analyse de séries temporelles. Les variantes modernes, telles que les LSTM (Long Short-Term Memory) et les GRU (Gated Recurrent Unit), ont été développées pour atténuer certains des problèmes des RNNs classiques, comme le problème du gradient évanescent, qui limite leur performance sur de longues séquences.

Pourquoi les Réseaux de Neurones Récurrents sont-ils Importants ?

Dans un entretien, comprendre les RNNs peut être un atout majeur, surtout si vous aspirez à un rôle en science des données ou en intelligence artificielle. La capacité des RNNs à traiter des données séquentielles les rend indispensables pour de nombreuses applications modernes. Par exemple, en traitement du langage naturel (NLP), les RNNs peuvent capturer la dépendance contextuelle entre les mots, ce qui est essentiel pour des tâches comme la traduction ou la génération de texte.

Les RNNs sont également cruciaux dans le domaine de la reconnaissance vocale, où il est nécessaire de comprendre le contexte temporel des sons pour transcrire correctement la parole en texte. De plus, leur capacité à traiter des séquences de longueur variable les rend adaptés à des applications telles que la prévision de séries temporelles en finance ou en météorologie.

Avoir une connaissance approfondie des RNNs montre que vous comprenez non seulement les bases du deep learning, mais aussi que vous êtes capable de résoudre des problèmes complexes impliquant des données séquentielles, ce qui est une compétence très recherchée dans le marché du travail actuel.

Exemple de Réseaux de Neurones Récurrents

Considérons un exemple simple d'utilisation d'un RNN pour la prédiction de la prochaine valeur dans une série temporelle. Supposons que nous ayons une série temporelle de données météorologiques, par exemple, les températures quotidiennes. Nous voulons prédire la température du jour suivant en utilisant les températures des jours précédents.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

# Génération de données simulées
data = np.sin(np.arange(1000) * 0.01)

# Préparation des données pour l'entraînement
X, y = [], []
sequence_length = 10
for i in range(len(data) - sequence_length):
    X.append(data[i:i + sequence_length])
    y.append(data[i + sequence_length])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# Reshape pour correspondre à l'entrée du RNN
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Construction du modèle RNN
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, input_shape=(sequence_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Entraînement du modèle
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32)

Dans cet exemple, nous utilisons une architecture RNN simple pour prédire la prochaine valeur dans une série sinusoidale. Le modèle est formé sur des sous-séquences de 10 valeurs pour prédire la suivante. Ce type de modèle peut être adapté à diverses applications de séries temporelles réelles avec des ajustements appropriés.

Recurrent Neural Networks

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