En fait, par "simulation" d'un cerveau, il faut comprendre simulation d'un réseau neuronal.
La comparaison s'arrête au niveau du nombre de synapses comme le dit SansIPfixe, car on est loin de simuler le comportement d'un animal.
En fait, ces réseaux neuronaux sont surtout utilisés dans les domaines où l'approximation a un rôle prépondérant, lorsque les résultats sont mathématiquement difficile à évaluer. Un peu comme dans les statistiques.
Ils sont utilisés dans la reconnaissance visuelle, mais à plus grande échelle dans beaucoup de systèmes comparatifs où les notions standards de l'informatique échouent (l'approximation n'est pas le point fort de la logique).
Ce qui est intéressant dans ces systèmes, c'est qu'ils sont capable d'apprendre un schéma qu'on leur présente en entrée, et de le reconnaitre dans un ensemble (comme le visage d'une personne sur plusieurs photos), d'où leur intérêt dans la sécurité (reconnaissance visuelle).
Plusieurs applications concrète sont la reconnaissance de visage sur les caméra de surveillances (en Angleterre notamment), mais plus récemment pour reconnaître du contenu copyrighté sur les sites comme Youtube, en leur apprenant les vidéos (ou bandes sonores) que l'on veut détecter.
Ce n'est pas de l'informatique formelle (1+1=2), mais plutôt statistique, où le résultat n'est pas garantit.
Voilà, si ça peut éclairer..
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