# Qu'est-ce que CNN ?

*Intelligence artificielle · Dernière mise à jour : 26 octobre 2026*

> Convolutional Neural Network

Il s'agit d'une architecture d'apprentissage profond développée en s'inspirant des systèmes visuels biologiques pour analyser les données visuelles et les images.

## Définition

Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont des modèles d'intelligence artificielle multicouches qui détectent automatiquement des motifs tels que les contours, les textures et les formes sur les images. Ils extraient les caractéristiques saillantes en balayant les matrices de pixels des images à l'aide de filtres. Ils constituent l'une des normes fondamentales en matière de reconnaissance d'objets, de classification d'images et d'analyse d'images médicales.

***Analogie :** Il fonctionne comme un détective qui balaie une image pièce par pièce avec une loupe pour reconnaître d'abord les lignes, puis les formes et enfin le visage entier.*

## Comment ça marche

L'image d'entrée est passée à travers des couches de convolution pour extraire de petites cartes de caractéristiques. Les couches de mise en commun réduisent les données, et enfin, les couches entièrement connectées prédisent ce qu'est l'image.

## Où est-ce utilisé

Il est largement utilisé dans le suivi routier des véhicules autonomes, la reconnaissance faciale dans les caméras de sécurité et l'analyse de radiographies dans le secteur de la santé.

## Souvent confondu avec

Contrairement aux modèles Transformer axés sur le texte, il est conçu pour traiter directement des grilles de données visuelles en 2D et 3D.

## Questions et réponses

**Les modèles CNN sont-ils uniquement utilisés pour les images ?**

Bien qu'ils soient principalement utilisés pour les images, ils donnent également de bons résultats sur d'autres types de données sous forme de grille, telles que les ondes sonores et les séries temporelles.

**Quelle est la différence entre un CNN et les réseaux de neurones artificiels traditionnels ?**

Un CNN utilise des filtres de convolution pour préserver les relations entre les pixels et les emplacements spatiaux, ce qui permet d'obtenir un succès bien plus élevé sur les images.

## Termes liés

- [Computer Vision](https://trescout.com/fr/dictionary/computer-vision/)
- [Deep Learning](https://trescout.com/fr/dictionary/deep-learning/)
- [Neural Networks](https://trescout.com/fr/dictionary/neural-networks/)
- [Feature Extraction](https://trescout.com/fr/dictionary/feature-extraction/)
- [VLM](https://trescout.com/fr/dictionary/vlm/)

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Source : TreScout Glossaire · https://trescout.com/fr/dictionary/cnn/