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La backpropagation est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé pour entraîner les réseaux de neurones artificiels. Il permet d’ajuster les poids du réseau en fonction de l’erreur observée entre la sortie prédite et la sortie réelle, en propageant cette erreur depuis la sortie jusqu’à l’entrée.
Concrètement, l’algorithme de backpropagation repose sur le calcul du gradient de l’erreur (fonction de perte) par rapport aux poids du réseau, grâce à la règle de la chaîne (dérivées successives). À chaque itération, ces gradients sont utilisés pour mettre à jour les poids en minimisant l’erreur globale (via des méthodes comme la descente de gradient). C’est ce mécanisme qui permet aux réseaux de neurones d’apprendre à partir de données. Son efficacité dépend du choix de la fonction d’activation, de la vitesse d’apprentissage, du nombre de couches, ou encore de la qualité des données. La backpropagation est au cœur de l’entraînement en deep learning, bien qu’elle puisse poser des problèmes de convergence (vanishing/exploding gradients). Son efficacité a été amplifiée par l’usage de GPU et l’optimisation des algorithmes. Elle constitue l’un des fondements techniques de l’apprentissage profond.
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