Laboratoire SIGMA - SIGnaux, Modèles, Apprentissage statistique

ARTICLES DE SYNTHESE OU DE VULGARISATION: RESUMES ET TEXTES (formats .ps et .ps.gz)
REVIEW PAPERS, PAPERS FOR THE GENERAL PUBLIC: ABSTRACTS AND TEXTS (.ps and .ps.gz formats)

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G. Dreyfus
Les réseaux de neurones
Mécanique industrielle et matériaux, 51 (septembre 1998)

Résumé
Les réseaux de neurones formels sont devenus en quelques années des outils précieux dans des domaines très divers de l'industrie et des services. Néanmoins, ils n'ont pas encore atteint leur plein développement, pour des raisons plus psychologiques que techniques, liées aux connota-tions biologiques du terme, et au fait qu'ils sont considérés, à tort, comme des outils d'Intelli-gence Artificielle. Or l'intérêt des réseaux de neurones, dans le domaine des Sciences de l'Ingé-nieur, ne doit rien à la métaphore biologique : il est uniquement dû aux propriétés mathémati-ques spécifiques de ces réseaux. Nous expliquons ici, à partir de principes simples, ce que sont réellement les réseaux de neurones, et nous délimitons leurs domaines d'excellence. Ces princi-pes sont illustrés par diverses applications industrielles.

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G. Dreyfus, P.Y. Glorennec, M. Grabisch, P. de Larminat
Complémentarités et spécificités de la logique floue, des réseaux de neurones et de l'automatique linéaire dans les domaines de la modélisation et de la commande de processus.
Rapport de synthèse du groupe de travail "Modélisation et commande" du club CRIN "Ingénierie du Traitement de l'Information".

Résumé
Les dernières années ont vu apparaître, à côté des méthodes classiques de l'automatique, des méthodes nouvelles, souvent qualifiées d'émergentes ou, abusivement, d'intelligentes, parmi lesquelles les réseaux de neurones et la commande floue tiennent une part importante.
L'absence d'informations objectives a créé, chez les utilisateurs industriels, une confusion qui constitue certainement un frein à l'utilisation raisonnée de ces méthodes dans des applications significatives. Trop souvent, les ingénieurs qui, dans leur grande majorité, n'ont pas été formés à ces techniques, semblent les considérer comme équivalentes ; leur mise en uvre est alors essentiellement une question de goût et d'opportunité : disponibilité de tel ou tel logiciel dans l'entreprise, présence d'un élève-ingénieur en stage de fin d'étude, ou toute autre circonstance plus ou moins fortuite.
L'ambition du présent document est d'éclairer un choix éventuel en présentant les caractéristiques spécifiques de chacune de ces techniques et en les mettant dans la perspective des méthodes classiques de l'automatique linéaire.
Nous montrerons que l'ingénieur, confronté à un problème de modélisation et/ou de commande, peut choisir une méthode en connaissance de cause, après avoir analysé son problème.

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G. Dreyfus
Les réseaux de neurones, une technique opérationnelle pour le traitement des données industrielles, économiques et financières.
Mesures, 699 (novembre 1997)

Résumé
Le terme de réseaux de neurones "formels" (ou "artificiels") fait rêver certains, et fait peur à d'autres. La vérité est à la fois plus prosaïque et rassurante : les réseaux de neurones sont maintenant une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, qui fera bientôt partie de la boîte à outils de tout ingénieur préoccupé de tirer le maximum d'informations pertinentes des données qu'il possède : faire des prévisions, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc. Si cette vérité est largement admise aux États-Unis, au Japon et en Grande-Bretagne, elle semble plus difficile à faire reconnaître en France, en dépit de la disponibilité commerciale d'outils logiciels 100 % français d'excellente qualité ; pourtant, de nombreuses applications sont opérationnelles dans notre pays, et un effort de formation considérable est fait depuis plusieurs années.

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G. Dreyfus, L. Personnaz, G. Toulouse
Perceptrons, Past and present
Enciclopedia Italiana, in press.

Abstract
The story of Perceptrons is not unlike that of aeronautics. Although man drew its initial inspiration from the flight of birds, airplanes really came of age with the development of a deep knowledge in hydrodynamics and flight mechanics. Similarly, Perceptrons were invented in the 1960's with a view to mimicking the brain, but their real use in engineering is only at its starting point. In the present survey, we first describe briefly the state-of-the art of neural nets, emphasizing their basic mathematical properties and their fields of applications; the second part of the presentation describes the evolution of the ideas, from the first attempts in the area of pattern recognition, to more recent developments in nonlinear process modeling and control.
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