Du parallélisme connexionniste à une pratique de calcul distribué numérique bio-inspiré
Résumé
De nombreux travaux portent sur les réseaux de neurones artificiels appliqués à des systèmes fortement contraints (systèmes ambulatoires, systèmes autonomes, systèmes adaptatifs, etc), pour lesquels le caractère élémentaire et massivement distribué des calculs neuronaux s'avère un atout. De façon plus large, ce caractère définit la nature même des calculs connexionnistes : une puissance de calcul et une robustesse fondées sur un parallélisme massif à grain très fin où les unités de calcul s'insèrent dans un flux d'informations très dense. Il est donc indispensable de pouvoir pleinement exploiter ce parallélisme connexionniste, à la fois en termes de potentiel de calcul et en termes de perspectives d'implantations embarquées efficaces. Une partie de ces travaux s'attache à définir différentes approches d'implantation massivement parallèle de réseaux neuronaux. Une approche globale de la pratique de calcul connexionniste ne peut pas faire l'économie d'une réflexion sur les fondements de la conception des architectures connexionnistes susceptibles de résoudre un problème donné. L'essentiel des travaux sur les réseaux de neurones s'est concentré sur la définition de familles de modèles neuronaux dont l'apprentissage permet de traiter des tâches telles que classification, régression, discrimination, auto-régression, etc. Ces modèles restent d'actualité, ne serait-ce que par la variété des applications dans lesquelles ils jouent encore un rôle central, et les travaux rapportés dans ce manuscrit portent en partie sur ces modèles. Néanmoins, ils n'apparaissent le plus souvent que comme des outils de traitement statistique de données, au même titre que de nombreux autres modèles. Ils se heurtent ainsi à une barrière de complexité dans les problèmes qu'ils sont susceptibles de résoudre. Franchir "à l'aveuglette" cette barrière, c'est à dire proposer ex nihilo des architectures connexionnistes capables de réaliser des tâches cognitives complexes, ne semble pas raisonnable. De nombreux chercheurs suggèrent alors de prendre appui sur des exemples naturels de systèmes distribués capables de réaliser ces tâches. Les neurosciences sont une orientation possible. C'est cette inspiration sur la base des mécanismes observés dans le cerveau qui est proposée dans une partie des travaux rapportés dans ce manuscrit. L'objet de ces travaux n'est pas de faire le tour de l'apport possible des neurosciences pour la conception des modèles connexionnistes, mais de montrer que même dans le cas de modèles d'inspiration corticale, la défense du parallélisme connexionniste passe par une étude focalisée sur les mécanismes locaux de gestion du flux d'informations sous-jacent à ces modèles.
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