Graph Neural Network (GNN)
Un Graph Neural Network (GNN) est une architecture de réseau neuronal spécialement conçue pour traiter des données représentées sous forme de graphes, où les nœuds représentent des entités et les arêtes leurs relations. Contrairement aux réseaux traditionnels qui traitent des données tabulaires ou des images, les GNN exploitent la structure non-euclidienne des graphes pour capturer des dépendances complexes.
Contexte et origines
Les GNN sont apparus pour répondre au besoin croissant de modéliser des données relationnelles dans des domaines comme les réseaux sociaux, les molécules en chimie, ou les réseaux de transport. Leur principe central repose sur un mécanisme de message passing, où chaque nœud met à jour sa représentation en agrégeant les informations de ses voisins.
Applications
- Recommandation : identifier des produits similaires ou suggérer des contenus en exploitant des graphes d’utilisateurs.
- Détection de fraudes : analyser des réseaux de transactions bancaires pour repérer des anomalies.
- Chimie et biologie : prédire les propriétés de molécules en modélisant les atomes et leurs liaisons.
- Traitement du langage naturel : modéliser des dépendances syntaxiques ou sémantiques dans des phrases.
Avantages et limites
- ✅ Capacité à exploiter des structures complexes et non-euclidiennes.
- ✅ Excellente performance dans des tâches liées aux graphes.
- ❌ Très coûteux en calcul sur des graphes de grande taille.
- ❌ Problèmes de sur-lissage quand trop de couches sont empilées.
Les Graph Neural Networks (GNN) représentent une avancée majeure car ils permettent de traiter directement des données relationnelles. Dans de nombreux domaines, ce n’est pas seulement la valeur d’une entité qui compte, mais aussi la façon dont elle est reliée aux autres. Les GNN exploitent cette idée en faisant circuler des informations d’un nœud à l’autre pour construire des représentations enrichies.
On les retrouve dans des applications variées : l’analyse de réseaux sociaux, la recommandation de contenu, la cybersécurité (détection de comportements anormaux) ou encore la recherche pharmaceutique pour prédire les propriétés de nouvelles molécules.
Cependant, ces modèles ne sont pas sans limites. L’entraînement sur de grands graphes reste coûteux en mémoire et en calcul, et la profondeur des réseaux peut provoquer un phénomène de « sur-lissage » où toutes les représentations deviennent trop similaires. Pour y remédier, la recherche explore de nouvelles architectures plus stables et des techniques comme l’attention sur graphes (Graph Attention Networks, GAT).
📚 Références
- Zhou, J. et al. (2020). Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. AI Open.
