Des chercheurs ont créé un nouveau réseau de neurones appelé RTNet qui prend des décisions comme les humains. Cette avancée a été réalisée par les scientifiques Farshad Rafiei, Medha Shekhar et Dobromir Rahnev, et publiée dans Nature Human Behaviour.

RTNet se distingue des autres réseaux de neurones car il peut prendre des décisions de manière à imiter la façon dont les humains pensent et décident. Contrairement à d'autres modèles qui prennent la même décision à chaque fois, RTNet peut varier ses décisions, tout comme le font les gens. Cela en fait un meilleur modèle pour comprendre le comportement humain.

Pour tester RTNet, les chercheurs ont utilisé des images de chiffres manuscrits. Ils ont collecté des données auprès de 60 volontaires humains qui devaient reconnaître ces chiffres et évaluer leur confiance dans leurs réponses. RTNet a ensuite été testé avec les mêmes images. Étonnamment, les réponses de RTNet ont correspondu à celles des humains en termes de précision, de temps de réponse et de confiance.

RTNet utilise une méthode appelée réseau de neurones bayésien, qui prend des décisions en fonction des probabilités. Il accumule également des preuves avant de prendre une décision, tout comme les humains. Cela signifie que RTNet ne prend pas toujours la même décision mais varie en fonction des preuves, ce qui le rend plus semblable à un être humain.

Une caractéristique importante de RTNet est le "compromis vitesse-précision". Cela signifie que s'il doit prendre des décisions rapidement, il pourrait être moins précis, tout comme les humains. Les chercheurs ont constaté que RTNet performait mieux que d'autres modèles, spécialement lorsque des décisions devaient être prises rapidement.

Ce nouveau réseau de neurones représente un grand pas en avant dans la création de machines capables de penser et de décider comme les humains. Les chercheurs espèrent entraîner RTNet sur des ensembles de données plus variés et appliquer ses méthodes à d'autres réseaux de neurones à l'avenir. Cela pourrait aider les machines non seulement à imiter la prise de décision humaine, mais aussi à assister dans certaines des nombreuses décisions auxquelles nous faisons face chaque jour.