Reseau de neurones recurrent
iaDéfinition
Un reseau de neurones recurrent, ou RNN (Recurrent Neural Network), est une architecture concue pour traiter des donnees sequentielles en maintenant un etat cache qui se propage d'un pas de temps au suivant. A chaque etape, le reseau combine l'entree courante avec l'etat cache precedent, ce qui lui permet en theorie de modeliser des dependances temporelles dans du texte, de la parole ou des series financieres. En pratique, les RNN classiques souffrent du probleme du gradient qui s'evanouit ou explose lors de la retropropagation a travers le temps, limitant leur capacite a capturer des dependances a longue portee. Cette limite a motive le developpement de variantes comme le LSTM et le GRU, qui integrent des mecanismes de portes pour reguler le flux d'information. Avant l'essor des transformeurs a partir de 2017, les RNN constituaient l'architecture dominante pour la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la generation de texte. Ils restent pertinents pour des applications embarquees a faible ressource, le traitement de flux en temps reel et certaines taches de serie temporelle ou leur cout calcul lineaire est un avantage. Dans les audits de systemes IA, la presence de RNN historiques dans des chaines de decision automatisee (scoring, detection de fraude) doit etre documentee au meme titre que les modeles plus recents.
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