Un réseau de neurones est une pierre angulaire de l'Intelligence Artificielle moderne, en particulier de l'apprentissage profond (deep learning).

C'est un système de nœuds interconnectés, ou 'neurones', organisés en couches.

Chaque connexion possède un 'poids' qui est ajusté durant un processus d'entraînement.

Le réseau reçoit une entrée (comme une image ou des données de capteur), la traite à travers ces couches, et produit une sortie (comme l'identification d'un objet ou la prédiction d'une panne).

Cette structure lui permet d'apprendre à partir de vastes quantités de données et d'identifier des schémas extrêmement complexes et non linéaires, impossibles à programmer manuellement.

Dans l'industrie automobile, les réseaux de neurones sont fondamentaux.

Pour la conduite autonome, ils alimentent les systèmes de vision par ordinateur, permettant à une voiture de reconnaître les piétons, les panneaux et les autres véhicules.

Ils sont également utilisés dans la fusion de capteurs pour combiner les données des caméras, LiDAR et radar en une compréhension unique et complète de l'environnement.

Au-delà de l'autonomie, ils sont le moteur de la maintenance prédictive.

Un réseau de neurones peut être entraîné sur des données télématiques historiques pour apprendre la séquence subtile de lectures de capteurs qui précède une défaillance spécifique d'un composant.

Une fois entraîné, il peut surveiller les données du véhicule en direct et déclencher une alerte lorsqu'il reconnaît ces schémas précurseurs.

Cette capacité à apprendre des données les rend indispensables pour créer des systèmes automobiles intelligents et proactifs.