Brevet FR2977351A1 — publié le 20130104

Méthode d'apprentissage non supervisé dans un réseau de neurones artificiel à base de nano-dispositifs memristifs et réseau de neurones artificiel mettant en ceuvre a méthode. L'invention concerne le domaine des réseaux de neurones artificiels e plus particulièrement les réseaux de neurones impulsionnels. Ces réseaux sont schématiquement inspirés des réseaux de neurones biologiques dont ils imitent le fonctionnement. L'invention concerne également e domaine des méthodes d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire d'apprentissage automatique permettant l'extraction de connaissance organisée à partir de données réelles ou simulées. Les données considérées comme les plus similaires sont rassemblées dans un même groupe alors que les données considérées comme différentes sont réparties dans des groupes distincts. 15 De façon plus précise, l'invention concerne également les méthodes d'extraction non supervisée d'événements corrélés temporellement et répétitifs, à partir d'une séquence d'événements non organisée. L'invention concerne enfin la mise en oeuvre de réseaux de neurones artificiels sous forme de circuits électroniques conçus à l'aide de dispositifs 20 memristifs. Les réseaux de neurones artificiels sont composés essentiellement de neurones interconnectés entre eux par des synapses, qui sont classiquement implémentées par des mémoires numériques, mais qui peuvent être 25 également implémentées par des composants résistifs dont la conductance varie en fonction de la tension appliquée à leurs bornes. Une règle d'apprentissage classiquement utilisée par les réseaux de neurones impulsionnels est la règle STDP « Spike Timing Dependent Plasticity ». Il s'agit d'une règle d'inspiration biologique dont l'objectif est de 30 reproduire le fonctionnement de l'apprentissage réalisé par les neurones et synapses biologiques. Pour qu'une telle règle soit mise en ceuvre, la conductance des synapses doit varier en fonction des instants d'arrivée relatifs des impulsions pre et post synaptiques transmises par les neurones connectés respectivement en entrée et en sortie. Selon la règle STDP, la conductance d'une synapse est augmentée si son neurone post synaptique est activé après son neurone pré synaptique et diminuée dans le cas inverse. En outre, la variation de conductance dépend également du délai précis entre les impulsions générées suite à l'activation des neurones. Typiquement plus le délai est important, moins la conductance va varier. La règle d'apprentissage STDP présente certaines limitations lorsqu'une implémentation réelle d'un réseau de neurones artificiels est envisagée. Tout d'abord, une règle d'apprentissage d'inspiration biologique n'est pas forcément adaptée à des applications concrètes, en outre elle se révèle complexe à implémenter car les caractéristiques de variation de conductance des dispositifs utilisés pour réaliser les synapses artificiels ne sont pas toujours compatibles avec une modélisation exacte de la règle d'apprentissage biologique. L'état de l'art des réseaux de neurones impulsionnels comporte essentiellement des solutions qui visent proposer une implémentation de la règle d'apprentissage STDP. On peut citer par exemple les publications D. Kuzum, R. G. D. Jeyasingh, B. Lee, and H.-S. P. Wang, "Nanoelectronic Programmable Synapses Based on Phase Change Materials for Brainlnspired Computing," Nano Letters, 2011. et Snider, G. S. (2008). "Spiketiming-dependent learning in memristive nanodevices". /EEE international Symposium on Nanoscale Architectures 2008 NANOARCH 2008. On cannait également les demandes de brevet US 2010/0299296 et US 2010/0299297 qui décrivent une implémentation de la règle STDP à partir de dispositifs unipolaires de type PCM. La présente invention propose une méthode d'apprentissage non supervisé mise en oeuvre dans un réseau de neurones artificiels à base de dispositifs memristifs. Contrairement aux méthodes d'apprentissage de l'art antérieur, l'invention ne vise pas la modélisation de la règle biologique STDP et propose une implémentation moins complexe à réaliser pour des applications pratiques. La méthode selon l'invention ne nécessite pas d'élaborer des formes sophistiquées d'impulsions et les contraintes sur les instants d'arrivée des impulsions pre et post synaptiques sont également relâchées par rapport aux solutions connues. L'invention a ainsi pour objet une méthode d'apprentissage non supervisé dans un réseau de neurones artificiel comportant une pluralité de neurones artificiels interconnectés entre eux au moyen de synapses artificielles caractérisée en ce qu'elle comporte au moins les étapes suivantes : Générer, dans au moins un premier neurone, appelé neurone d'entrée, une impulsion pre-synaptique et la propager vers les synapses auxquelles il est directement connecté en aval, - Propager l'impulsion pre-synaptique, pondérée par la conductance desdites synapses, vers les neurones auxquels elles sont directement connectées en aval, appelés neurones de sortie, - Intégrer, dans les neurones de sortie, lesdites impulsions et comparer le résultat à un seuil d'activation prédéterminé, - Lorsque ledit seuil d'activation est dépassé, activer le neurone de sortie, générer, dans ce neurone, une impulsion post-synaptique et la rétro-propager vers les synapses auxquelles il est directement connecté en amont, Lorsqu'il y a recouvrement temporel, au niveau d'une synapse, 30 entre une impulsion pre-synaptique et une impulsion post- synaptique, augmenter la conductance de ladite synapse, . Lorsqu'une synapse reçoit une impulsion post-synaptique et qu'il n'y a pas de recouvrement temporel avec une impulsion presynaptique, diminuer sa conductance. Dans une variante de réalisation, la méthode selon l'invention 5 comporte en outre les étapes suivantes : - Générer, dans au moins un premier neurone d'entrée, une impulsion d'activation, la propager vers les synapses auxquelles il est directement connecté en aval et activer ledit neurone d'entrée pendant une durée prédéterminée, l'amplitude de l'impulsion ~o d'activation étant configurée de sorte à ne pas provoquer de variation significative de la conductance desdites synapses, - Lorsque le seuil d'activation d'un neurone de sortie est dépassé, Informer tous les neurones d'entrée de l'activation dudit neurone de sortie et générer consécutivement, dans les neurones d'entrée 15 actifs, une impulsion pre-synaptique. Dans une autre variante de réalisation, la méthode selon l'invention comporte en outre l'étape suivante : lorsque le seuil d'intégration d'un neurone de sortie est dépassé, désactiver les synapses directement connectées aux autres neurones de sortie. 20 L'invention a également pour objet un réseau de neurones comportant une pluralité de neurones artificiels, chaque neurone d'entrée étant connecté à chaque neurone de sortie par l'intermédiaire d'une synapse artificielle, ledit réseau étant caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en oeuvre la méthode d'apprentissage non supervisé selon l'invention. 25 Dans une variante de réalisation de l'invention, une synapse artificielle est réalisée par un dispositif memristif bipolaire dont la conductance augmente lorsque la tension à ses bornes est polarisée dans un sens, diminue lorsque la tension à ses bornes est polarisée dans l'autre sens et reste sensiblement constante lorsque la tension à ses bomes présente une 30 amplitude comprise entre un premier seuil Ve,de polarité négative et un second seuil Vm+ de polarité positive. Dans une variante de réalisation de l'invention, une impulsion presynaptique a une amplitude VpRE de polarité constante, une impulsion post-synaptique est constituée d'une première impulsion d'amplitude Vp+ prédéterminée suivie d'une impulsion d'amplitude Vp_ de polarité opposée à celle de la première impulsion lesdites impulsions étant configurées de sorte à respecter les deux inégalités suivantes : IVPRE - VP-I IVth+) et IVPRE - VP+I IVth-I et IVP-I IVth-I - Lorsque ledit premier seuil Vth+ est supérieur audit second seuil Vth_ , une impulsion pre-synaptique a une amplitude VpRE de polarité positive, lesdites impulsions étant configurées de sorte à respecter 30 les trois inégalités suivantes : IVPRE - VPI IVth+I (VPI > IVth-I et IVP) C IVth+I Dans une variante de réalisation de l'invention, l'amplitude VPRE de l'impulsion pre-synaptique est sensiblement égale à la différence desdits premier et second seuils Vth+-Vth_. Dans une variante de réalisation, le réseau selon l'invention comporte en outre des moyens rétroactifs reliant l'ensemble des neurones de sortie à l'ensemble des neurones d'entrée, lesdits moyens étant adaptés à informer chaque neurone d'entrée de l'activation d'au moins un neurone de sortie, ledit réseau étant en outre adapté à mettre en ceuvre la méthode ~o d'apprentissage non supervisé selon un mode de réalisation de l'invention. Dans une variante de réalisation, le réseau selon l'invention comporte en outre des moyens adaptés, lorsque le seuil d'intégration d'un neurone de sortie est dépassé, à désactiver les synapses directement connectées aux autres neurones de sortie, ledit réseau étant en outre adapté à mettre en 15 oeuvre la méthode d'apprentissage non supervisé selon un mode de réalisation de l'invention. Dans une variante de réalisation de l'invention, lesdits moyens de désactivation sont constitués par : - Une porte logique OU reliée sur sa première entrée à la sortie d'un 20 neurone de sortie et sur sa seconde entrée, complémentée, à la sortie desdits moyens rétroactifs, - un transistor à effet de champ apparié à chaque synapse artificielle et monté de sorte que son drain est connecté au terminal d'entrée de ladite synapse, sa source est connectée à la jonction 25 communicante qui relie ladite synapse à un neurone d'entrée et sa grille est connectée à la sortie de ladite porte logique OU. Dans une variante de réalisation, le réseau selon l'invention comporte en outre une diode montée en série avec chaque synapse artificielle et configurée de sorte que lesdits premier et second seuils Vth+, Vth_ sont 30 augmentés de la tension de seuil de la diode Vd. Dans une variante de réalisation de l'invention, les dispositifs memristifs sont de type CI3RAM, OXRAM, PCRAM ou PCM. L'invention a également pour objet une méthode de détection de séquences corrélées temporellement dans un flux de données caractérisé en ce qu'un flux asynchrone d'impulsions est généré à partir dudit flux de données et produit en entrée d'un réseau de neurones artificiel mettant en oeuvre la méthode d'apprentissage selon l'invention, l'activation d'un neurone de sortie correspondant à la détection d'une séquence. L'invention a également pour objet une utilisation de la méthode de 10 détection selon l'invention pour extraire et classifier des séquences corrélées temporellement au sein de données audio, image, vidéo ou biologiques. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit faite en regard de dessins annexés qui 15 représentent : la figure 1, un synoptique fonctionnel d'un réseau de neurones artificiel selon un premier mode de réalisation de l'invention, la figure 2, un schéma d'un exemple de réalisation pratique d'une matrice de synapses permettant de réaliser un réseau de neurones 20 artificiel selon l'invention, la figure 3, un synoptique fonctionnel d'un réseau de neurones artificiel selon un second mode de réalisation de l'invention, les figure 4a et 4b, deux diagrammes représentant la variation de conductance d'un dispositif nano-memristif bipolaire en fonction de 25 la tension appliquée à ses bornes, les figure 5a et 5b, deux diagrammes représentant la variation de conductance d'un dispositif nano-memristif unipolaire en fonction de la tension appliquée à ses bornes, la figure 6a, une illustration du principe d'apprentissage dans un 30 réseau de neurones par application d'une règle biologique STDP, la figure 6b, un diagramme représentant la variation théorique de la conductance d'une synapse selon la règle biologique STDP, la figure 7, un organigramme schématisant les étapes de mise en ceuvre de la méthode d'apprentissage selon l'invention, la figure 8, un diagramme représentant la forme des différentes impulsions générées par les neurones artificiels pour mettre en oeuvre la méthode d'apprentissage selon l'invention dans le cas où les synapses artificiels sont des dispositifs nano-memristif bipolaires, ~o - les figures 9a et 9b, deux diagrammes représentant la forme des différentes impulsions générées par les neurones artificiels pour mettre en oeuvre la méthode d'apprentissage selon l'invention dans le cas où les synapses artificiels sont des dispositifs nanomemristif unipolaires, 15 - la figure 10, un organigramme schématisant les étapes de mise en oeuvre de la méthode d'apprentissage selon le second mode de réalisation de l'invention, la figure 11, un schéma illustrant une application de la méthode d'apprentissage non supervisé selon l'invention à la détection des 20 trajectoires empruntées par un objet mobile dans un plan, les figures 12 et 13, deux diagrammes représentant les instants d'activation des neurones de sortie en fonction de la trajectoire empruntée par l'objet, avant et après convergence de la méthode d'apprentissage selon l'invention. 25 La figure 1 représente un synoptique fonctionnel d'un réseau de neurones artificiel selon un premier mode de réalisation de l'invention. Une pluralité de neurones d'entrée 101,102,103,104 sont connectés à une pluralité de neurones de sortie 110,120 par l'intermédiaire d'une pluralité 30 de synapses artificielles 111,112,113,114,121,122,123,124. Une synapse artificielle est réalisée au moyen d'un dispositif memristif dont la conductance varie en fonction du courant ou de la tension appliquée à ses bornes. Une synapse 111 a l'un de ses terminaux connecté à un neurone d'entrée 101 et l'autre terminal connecté à un neurone de sortie 110. Un neurone artificiel est un composant actif qui peut présenter simultanément ou séparément les fonctions de neurone d'entrée et/ou de neurone de sortie. Un neurone artificiel est appelé neurone d'entrée lorsqu'il est connecté en aval à une synapse et neurone de sortie lorsqu'il est connecté en amont à une synapse. Les neurones artificiels peuvent être actifs ou inactifs. Sur la figure 1, à titre d'exemple, les neurones d'entrée 101,102 sont considérés actifs et les ~o neurones d'entrée 103,104 inactifs. De même le neurone de sortie 110 est actif alors que le neurone de sortie 120 est inactif. Un neurone est actif lorsqu'à l'instant considéré, il émet une impulsion. La durée de son état « actif » peut être prédéterminée. Le synoptique de la figure 1 représente un exemple nullement limitatif d'un réseau de neurones simple et comportant 15 uniquement des neurones présentant une seule des deux fonctions neurone d'entrée ou de sortie. On parle dans ce cas de réseau de neurone simple couche. Sans sortir du cadre de l'invention, un réseau de neurones peut également être constitué de plusieurs couches, c'est-à-dire que les neurones de sortie 110,120 peuvent eux-mêmes être connectés à un second réseau 20 de neurones et représenter des neurones d'entrée pour ce second réseau. De même les neurones d'entrée 101,102,103,104 peuvent être des neurones de sortie pour un autre réseau auquel il seraient connectés. La figure 2 illustre sur un schéma, un exemple de réalisation pratique 25 d'implémentation des synapses d'un réseau de neurones de la figure 1 utilisant des dispositifs memristifs. Un dispositif memristif est un composant électronique à deux terminaux qui se comporte comme une résistance ou une conductance, dont la valeur change dynamiquement avec l'application d'un courant ou d'une 30 tension à ses bornes. Un dispositif de ce type peut être caractérisé par les équations suivantes : = G.v dG = f' (v, G) dt où G est la conductance du dispositif qui relie son courant d'entrée i à la tension à ses bornes v. Une famille de dispositifs memristifs particulièrement adaptée à la réalisation de synapses artificielles dans un réseau de neurones est celle pour laquelle la caractéristique f(v,G) est non linéaire. Parmi ces familles, on peut citer en particulier les dispositifs de type MIM (Metal-Insulator-Metal) qui constituent la cellule de base de plusieurs technologies de mémoires non volatiles telles que RRAM « Resistive Random Access Memory » et CBRAM « Conductive-Bridging RAM ». Un réseau de neurones artificiel peut être réalisé, comme illustré à la figure 2, en utilisant de tels dispositifs memristifs en tant que synapses artificiels et en les intégrant dans une structure de type « crossbar ». Une synapse 210 15 est réalisée par un isolant 201, de type oxyde, électrolyte solide ou matériau organique, encadré par deux électrodes 202,203. Une des électrodes 202 est reliée à une première couche de métal 220 et l'autre électrode 203 est reliée à une seconde couche de métal 230. Les deux couches de métal 220,230 sont agencées de manière à former des bandes de métal parallèles 20 entre elles. Une bande de métal d'une des deux couches de métal permet de relier un neurone de sortie à une pluralité de neurones d'entrée par l'intermédiaire d'une pluralité de synapses. De même une bande de métal de la seconde couche permet de relier un neurone d'entrée à une pluralité de neurones de sortie par l'intermédiaire d'une pluralité de synapses. 25 La figure 2 illustre un exemple simple d'une réalisation pratique d'un réseau de neurones artificiels. Sans sortir du cadre de l'invention, la structure d'un tel réseau peut être plus complexe. En particulier les deux couches de métal 220,230 ne sont pas forcément planaires et peuvent prendre la forme de réalisations structurelles plus complexes tout en offrant la même fonctionnalité qui est de réaliser une jonction communicante entre les synapses et les neurones. La figure 3 représente un synoptique fonctionnel d'un réseau de neurones artificiel selon un second mode de réalisation de l'invention. Les éléments identiques à ceux déjà décrits sur la figure 1 portent les mêmes références. Tous les neurones de sortie 110,120 sont en outre reliés à l'ensemble des neurones d'entrée 101,102,103,104 par exemple par l'intermédiaire d'une porte logique OU 130 qui produit en sortie un signal actif si au moins l'une de ses entrées est active. Le rôle de cette commande rétro-active sera détaillé plus en avant de la description. Tout moyen équivalent à la porte logique OU 130 et réalisant la même fonction en vue du même résultat peut lui être substitué sans sortir du cadre de l'invention. Dans une variante de réalisation de l'invention, il peut être utile ou nécessaire, lorsqu'un neurone de sortie 120 est actif, de désactiver les synapses artificielles 111,141 connectées aux autres neurones de sortie 110,140. L'utilité de cette désactivation sera explicitée plus loin dans la description. Pour réaliser cette fonctionnalité, chaque synapse 111,121,141 est, par exemple, couplée en série avec un transistor à effet de champ 311,321,341 dont le drain est connecté au terminal d'entrée de la synapse, la source est connectée à la jonction communicante qui relie la synapse à un neurone d'entrée 101 et la grille est connectée à la sortie d'une porte logique OU 320. Les grilles des transistors reliés à toutes les synapses connectées à un même neurone de sortie 120 sont connectées à la même porte logique OU 320. Ladite porte logique OU 320 reçoit sur une première entrée un signal provenant du neurone de sortie 120 auquel elle est appariée, ledit signal contenant l'information de l'état actif ou inactif dudit neurone 120. Sur sa seconde entrée, complémentée, la porte logique OU 320 reçoit le signal de sortie de la porte logique OU 130. Ainsi, le signal de sortie de la porte logique OU 320 est actif lorsque le neurone de sortie 120 auquel elle est appariée est lui-même actif et inactif si ce neurone de sortie 120 est inactif et 30 qu'un des autres neurones de sortie 110,140 est actif. L'ensemble constitué d'un transistor 321 et de la porte logique OU 320 représente un dispositif de sélection qui a pour fonction, lorsqu'un neurone de sortie 120 est actif, de désactiver l'ensemble des synapses connectées aux autres neurones de sortie 110,140. Sans sortir du cadre de l'invention tout autre dispositif de sélection réalisant la même fonction en vue du même résultat est envisageable. Un neurone artificiel est un composant actif qui est modélisé en 10 s'inspirant du fonctionnement d'un neurone biologique. Dans le cadre de l'invention, un neurone artificiel est un composant capable de générer une impulsion électrique ou en anglais « spike » correspondant à une transition électrique de courte durée entre deux états distincts. Lorsqu'un neurone émet une impulsion en direction d'une synapse à laquelle il est connecté en 15 aval on parle d'impulsion pre-synaptique. Lorsqu'un neurone émet une impulsion en direction d'une synapse à laquelle il est connecté en amont on parle d'impulsion post-synaptique. Une impulsion pre-synaptique se propage vers les synapses auxquelles le neurone d'entrée est connecté, son amplitude est éventuellement modifiée en fonction de la conductance ou 20 poids de la synapse puis est propagée jusqu'aux neurones de sortie. Un neurone de sortie réalise une intégration des courants ou tensions d'entrée au cours du temps. Lorsque cette intégration dépasse un seuil prédéterminé, le neurone de sortie est activé et génère alors une impulsion post-synaptique qui est rétropropagée vers les synapses auxquelles il est connecté. En outre, 25 un courant de fuite est le plus souvent présent dans le neurone, ce qui implique une diminution progressive de l'intégration dans le neurone lorsqu'aucun signal n'est appliqué à son entrée. Une modélisation possible mais non limitative du fonctionnement d'un neurone est donnée par l'équation différentielle suivante : glu u + zteak 0 dt - ' où u est la variable d'intégration du neurone (tension ou courant) et Zieak est un paramètre homogène à la durée au bout de laquelle l'intégration u devient nulle lorsqu'aucun signal n'est produit en entrée du neurone. L'état de la variable d'intégration est mis à jour à la réception de chaque nouvelle impulsion pre-synaptique, à un instant tspike, en additionnant le poids w de l'impulsion ce qui se traduit par une modélisation de la variable d'intégration u sous la forme suivante : tspike - klasf-spike u = u.exp(- )+w , où tiast-spike et tspike sont les instants de réception zleak par le neurone de deux impulsions pre-synaptiques successives. ~o Lorsque la variable d'intégration u dépasse un seuil prédéterminé, une nouvelle impulsion post-synaptique est créée et transmise à toutes les synapses connectées. Dans le cas où un neurone de sortie est également un neurone d'entrée pour d'autres synapses, il génère également une impulsion pre-synaptique lorsque son seuil est dépassé. Lorsque la ou les impulsions 15 sont envoyées, la variable d'intégration u est remise à o ou à une valeur initiale prédéterminée. D'autres paramètres de modélisation peuvent être pris en compte comme la période réfractaire Trefractory pendant laquelle la variable d'intégration reste à o ou la période d'inhibition latérale l'inhibition pendant laquelle tous les autres 20 neurones sont désactivés, c'est-à-dire que leur mécanisme interne d'intégration est arrêté, lorsqu'un neurone transmet une impulsion. Pour permettre à un neurone de sortie de réaliser une inhibition latérale, il convient d'introduire dans le réseau de neurones selon l'invention, des moyens de communication entre neurones de sortie qui ne sont pas représentés sur le 25 schéma de la figure 1. Comme introduit précédemment, une synapse artificielle peut être réalisée par un dispositif memristif dont la conductance varie en fonction du courant qui le traverse ou de la tension à ses bornes. On en distingue deux 30 types, les dispositifs memristifs bipolaires ou unipolaires. Les dispositifs bipolaires sont ceux dont la conductance peut être augmentée par des impulsions en tension selon une polarité et diminuée par des impulsions selon la polarité opposée. De plus les impulsions de faible magnitude dans les deux polarités ne modifient pas de façon significative la conductance. Les dispositifs memristifs de type CBRAM « Conductive-Bridging RAM » et certains composants de la famille OXRAM « Oxyde RAM » sont des dispositifs bipolaires. Les figures 4a et 4b représentent, sur un diagramme de la variation de conductance dG/dt au cours du temps en fonction de la tension V aux bornes du dispositif, les caractéristiques du 1er ordre de dispositifs memristifs bipolaires. Sur la figure 4a, pour des tensions positives, la conductance G n'augmente pas ou peu (avec une pente a+) pour des tensions comprises entre 0 et Vth+ volts puis augmente significativement, avec une pente (3+ très supérieure à a+, pour des tensions supérieures à Vth+. La tension Vth+ correspond au seuil de tension au delà duquel la conductance augmente significativement. De même pour des tensions négatives, la conductance G ne diminue pas ou peu (avec une pente a-) pour des tensions comprises entre Vth_ et 0 volts et diminue significativement, avec une pente (3- très supérieure à a- en valeur absolue, pour des tensions inférieures à Vth_. La tension Vth_ correspond au seuil de tension en deçà duquel la conductance diminue significativement. La figure 41) représente la caractéristique du 1' ordre d'un dispositif 25 memristif bipolaire pour lequel la tension Vth_ est positive et la tension Vth+ est négative. Les figures 5a et 5b représentent les caractéristiques du 1 er ordre de dispositifs memristifs unipolaires. 30 Pour de tels dispositifs, une impulsion de tension dans une première plage de magnitude permet d'augmenter la conductance du dispositif alors qu'une impulsion de tension de même polarité mais dans une seconde plage de magnitude permet de diminuer la conductance du dispositif. En outre, des tensions de faible magnitude ne modifient pas significativement la conductance. Sur la figure 5a, la conductance du dispositif n'augmente pas ou peu (avec une pente a) pour des tensions comprises entre 4 et Vth+ volts puis augmente significativement avec une pente 6+ très supérieure à a pour des tensions supérieures à Vth+ et inférieures à une tension VG, La conductance est significativement diminuée, avec une pente [3- très supérieure à a en ~o valeur absolue, lorsque la tension dépasse un deuxième seuil de tension Vth_. La figure 5b illustre le cas où la tension Vth_ est inférieure à la tension Vth+ et la conductance commence par diminuer pour augmenter ensuite plus la tension aux bornes du dispositif est élevée. Les nano-dispositifs de type PCM « Phase Change Memory » ou 15 PCRAM «Phase-Change RAM » sont des dispositifs memristifs unipolaires. Les dispositifs bipolaires et unipolaires dont les caractéristiques ont été décrites aux figures 4a,4b,5a et 5b sont utilisés pour mettre en oeuvre une synapse artificielle dans un réseau de neurones selon l'invention. 20 Les impulsions pre et post synaptiques envoyées par les neurones d'entrée et de sortie en direction d'une synapse vont donc agir sur la variation de sa conductance. De façon classique, on parle de phases ou états LTD, de l'anglais « Long Term Depression », pour désigner un évènement correspondant à une diminution de la conductance d'une 25 synapse suite à la transmission d'une ou plusieurs impulsions. De même le terme LTP pour « Long Terni Potentiation » désigne les phases ou états correspondant à une augmentation de la conductance d'une synapse. La figure 6a illustre, sur plusieurs diagrammes tension-temps, les 30 états LTD et LTP dans le cadre d'une règle d'apprentissage classique de type STDP. Le principe de la règle d'apprentissage STDP « Spike Timing Dependent Plasticity » consiste à faire évoluer le poids d'une synapse en fonction de la distance temporelle entre les impulsions pre et post-synaptiques. La synapse 601 considérée présente une caractéristique du type de celle de la figure 4a. Lorsqu'une impulsion pre-synaptique, d'amplitude +/- Vpre est reçue par une synapse 601 à un instant tpre et qu'une impulsion post-synaptique d'amplitude +/- Vpost est reçue par cette même synapse 601 à un instant ultérieur tpost, alors la tension aux bornes de la synapse, qui est égale à ,/pre - Vpost, devient supérieure en valeur absolue au seuil Vth+ de la synapse 601 pour lequel la conductance va augmenter. Inversement si l'impulsion post-synaptique est reçue par la synapse à un instant antérieur à l'impulsion presynaptique, dans ce cas la tension aux bornes de la synapse devient supérieure en valeur absolue au seuil Vth_ pour lequel la conductance va diminuer. 15 L'état LTD correspond à l'état de dépression de la synapse, c'est-à-dire un état pendant lequel la conductance de la synapse diminue. La phase LTD a une durée donnée qui correspond à la durée pendant laquelle la conductance de la synapse diminue. De même l'état LTP correspond à l'état de potentialisation de la synapse et la phase LTP a une durée donnée 20 correspondant à la durée pendant laquelle la conductance de la synapse augmente. Dans le cas d'une règle d'apprentissage STDP classique, la variation de la conductance de la synapse dépend des instants d'arrivée relatifs des deux impulsions pre et post synaptiques 25 La figure 6b illustre, sur un diagramme, la variation E', exprimée en pourcentage, de la conductance d'une synapse en fonction de l'écart temporel AT = tpost - tpret, exprimé en ms, entre les instants d'arrivée respectifs des impulsions pre-synaptiques et post-synaptiques en entrée de la synapse. La courbe de la figure 6b est typique de la règle d'apprentissage 30 biologique STDP. La présente invention a notamment pour objectif la mise en oeuvre d'une règle d'apprentissage différente de cette règle STDP classique. La figure 7 schématise sur un organigramme les étapes essentielles de la méthode d'apprentissage non supervisé selon un premier mode de réalisation de l'invention mis en oeuvre par le réseau de neurones artificiels décrit à la figure 1. Dans une première étape 701, un neurone d'entrée 101,102 actif émet une impulsion pre-synaptique en direction des synapses 111,121,112,122 auxquels il est connecté en aval. Cette impulsion a une durée égale à la durée de la phase LTP associée au neurone qui l'a émis. On dit que le neurone est dans un état LTP, ce qui signifie que les impulsions qu'il génère peuvent potentiellement entrainer une augmentation de la conductance des synapses qui les reçoivent, sous réserve que ces synapses reçoivent ultérieurement, mais pendant la durée LTP, une impulsion post-synaptique en provenance d'un neurone de sortie auquel elles seraient connectées. L'impulsion pre-synaptique traverse les synapses 111,121,112,122 puis est propagée jusqu'au neurone de sortie 110,120 auquel elles sont connectées en aval. Le neurone de sortie 110,120 intègre 702 cette impulsion, pondérée par la conductance de la synapse, de façon à augmenter sa variable d'intégration u tel que décrit précédemment. Deux cas de figure se présentent alors. Si la variable d'intégration u du neurone de sortie 120 ne dépasse pas son seuil d'activation, alors le neurone de sortie n'est pas activé, rien ne se passe. La conductance des synapses n'a pas été modifiée car l'amplitude de l'impulsion pre-synaptique est configurée de sorte à ne pas dépasser l'un des seuils Vtn_, Vth+ de dépression ou de potentialisation d'une synapse. Cette phase 710 de la méthode est également appelée phase de lecture car elle n'engendre aucune modification des poids des synapses mais vise à obtenir l'activation d'un neurone de sortie pour déclencher l'apprentissage ainsi qu'à extraire l'information issue de cet apprentissage. Lorsque la variable d'intégration u du neurone de sortie 110 dépasse son seuil d'activation, le neurone de sortie 110 est activé et génère 703 une impulsion post-synaptique en direction des synapses 111,112,113,114 auxquelles il est connecté en amont. Les synapses 111,112 qui ont été préalablement excitées par des impulsions pre-synaptiques et qui sont donc en phase LTP vont alors augmenter 711 leur conductance lorsqu'il y a recouvrement temporel entre les impulsions pre et post synaptiques. Les autres synapses 113,114 qui reçoivent l'impulsion post-synaptique sans avoir reçu antérieurement une impulsion pre-synaptique et 10 qui ne sont donc pas dans une phase LTP sont automatiquement dépréciées 712, c'est-à-dire que leur conductance est diminuée, elles entrent en phase LTD. Ce fonctionnement est possible car l'impulsion post-synaptique est configurée de sorte que son niveau dépasse en valeur absolue le seuil Vth_ de dépression de la synapse. 15 Les figures 8,9a et 9b décrivent à présent la forme et les contraintes à respecter pour les impulsions pre et post synaptiques pour pouvoir mettre en oeuvre la méthode selon l'invention décrite à la figure 7. La figure 8 concerne le cas des synapses artificielles réalisées à partir 20 de dispositifs memristifs bipolaires dont les caractéristiques sont modélisables au 1& ordre par les courbes des figures 4a et 4b. L'impulsion pre-synaptique 801 a une durée prédéterminée égale à la durée de la phase LTP et une amplitude prédéterminée VpRE. L'impulsion post-synaptique 802 est constituée d'une impulsion 25 d'amplitude positive Vp+ prédéterminée suivie d'une impulsion d'amplitude négative Vp_ prédéterminée. Pour mettre en oeuvre la méthode d'apprentissage selon l'invention, les impulsions 801,802 doivent être configurées de sorte qu'une impulsion post-synaptique 802 seule entraîne une dépréciation LTD de la synapse 30 alors qu'une impulsion post-synaptique 802 simultanée à une impulsion presynaptique 801 entraîne une potentialisation LTP de la synapse. Dans le premier cas, la tension 803 relevée aux bornes de la synapse est égale à l'opposée de la tension de l'impulsion post-synaptique. Dans le second cas 804, elle est égale à la différence entre la tension de l'impulsion pre-synaptique et celle de l'impulsion post-synaptique. Les contraintes à respecter sur les niveaux des deux impulsions sont données par les relations suivantes : IVPRE - VP-I IVth+I et IVPRE - VP+I IVth-I et IVp-I La figure 9a concerne le cas des synapses artificielles réalisées à 15 partir de dispositifs memristifs unipolaires dont les caractéristiques sont modélisables au ter ordre par la courbe de la figure 5a. L'impulsion pre-synaptique 901 a une durée prédéterminée égale à la durée de la phase LTP et une amplitude prédéterminée VPRE de polarisation négative. 20 L'impulsion post-synaptique 902 est constituée d'une unique impulsion d'amplitude négative VP prédéterminée. Lorsque la synapse est traversée par une impulsion post-synaptique seule, la tension 903 à ses bornes est égale à l'opposé de la tension de l'impulsion post-synaptique. Pour qu'une dépression (état LTD) soit 25 enclenchée, il est donc nécessaire que IVPI > IVth_I. Lorsqu'une impulsion pre-synaptique et une impulsion post-synaptique présentent un recouvrement temporel, alors la tension 904 aux bornes de la synapse est égale à la différence entre la tension de l'impulsion pre- synaptique et celle de l'impulsion post-synaptique. Pour qu'une 30 potentialisation (état LTP) soit enclenchée, il est alors nécessaire que IVPRE - VPI > IVth+I et IVPRE - VPI La figure 9b concerne le cas des synapses artificielles réalisées à 5 partir de dispositifs memristifs unipolaires dont les caractéristiques sont modélisables au ter ordre par la courbe de la figure 5b. L'impulsion pre-synaptique 911 a une durée prédéterminée égale à la durée de la phase LTP et une amplitude prédéterminée VPRE de polarisation positive. L'impulsion post-synaptique 912 est constituée d'une unique impulsion d'amplitude négative VP prédéterminée. Lorsque la synapse est traversée par une impulsion post-synaptique seule, la tension 913 à ses bornes est égale à l'opposé de la tension de l'impulsion post-synaptique. Pour qu'une dépression (état LTD) soit 15 enclenchée, il est donc nécessaire que IVPI > IVth-I et IVPI IVth+I de façon à atteindre une tension située dans la zone de potentialisation de la caractéristique de la figure 5b. Cette condition est notamment respectée lorsque VPRE = Vth+-Vth- 25 La figure 10 schématise sur un organigramme les étapes essentielles de la méthode d'apprentissage selon un second mode de réalisation de l'invention mis en ceuvre par le réseau de neurones artificiels décrit à la figure 3. Les éléments communs entre la figure 7 et la figure 10 portent les mêmes références. Ce second mode de réalisation de l'invention concerne le cas où un dispositif memristif unipolaire est utilisé pour réaliser les synapses artificielles et dont la caractéristique du 1' ordre vérifie l'inégalité suivante : Vth+-Vth_I > mina Vth+I,IVth-I}, où min désigne la fonction minimum. Dans un tel cas de figure, l'impulsion pre-synaptique dont le niveau est, en valeur absolue, sensiblement égal à Vth+-Vth_ va dépasser l'un des deux seuils Vth+,Vth_ d'activation de la synapse et va donc engendrer, à elle seule, une augmentation ou une diminution de la conductance de la synapse. Cet effet n'est pas recherché, au contraire, selon l'invention, une impulsion presynaptique seule ne doit pas modifier la conductance d'une synapse mais ne doit servir qu'à contribuer à l'activation des neurones de sortie. Pour pallier ce problème, la méthode d'apprentissage selon l'invention est modifiée comme décrit à la figure 10. Dans une première étape 721, le neurone d'entrée 101,102 génère 15 une première impulsion d'activation dont le niveau est inférieur aux seuils Vth+,Vth_ d'activation de la synapse mais suffisant pour contribuer à augmenter la variable d'intégration des neurones de sortie 120. Il passe simultanément dans un état LTP, ce qui signifie qu'il est actif et peut transmettre une impulsion pre-synaptique. 20 Si la variable d'intégration u du neurone de sortie 120 ne dépasse pas son seuil d'activation, alors le neurone de sortie n'est pas activé, rien ne se passe et les poids des synapses ne sont pas modifiés. Lorsque la variable d'intégration u dépasse le seuil d'activation du neurone de sortie 120, ce dernier génère 703 une impulsion post-synaptique 25 puis réalise deux fonctions supplémentaires. La première fonction 722 consiste à informer tous les neurones d'entrée 101,102,103,104 du réseau qu'un neurone de sortie 120 est activé. Cette information est réalisée au moyen de la porte logique OU 130 reliant les neurones de sortie et les neurones d'entrée de la façon décrite à la figure 30 3. Les neurones d'entrée 101 qui sont actifs et dans un état LTP génèrent alors 701 une impulsion pre-synaptique en direction des synapses 111,121,141 auxquelles ils sont connectés. Les synapses 121 qui ont simultanément reçus une impulsion post synaptique vont donc être potentialisées, leur conductance va augmenter. La seconde fonction 723 consiste à désactiver les synapses 111,141 connectées aux autres neurones de sortie 110,140. De cette façon, ces synapses 111,141 ne seront pas affectées par l'impulsion pre-synaptique seule. La désactivation 723 est réalisée au moyen des dispositifs de sélection que comporte le réseau de neurones décrit à la figure 3. Dans une autre variante de réalisation de l'invention, non schématisée, les dispositifs de sélection peuvent être supprimés et remplacer par une diode montée en série avec chaque synapse et configurée de sorte à respecter l'inégalité Vth.f-Vthl La variante de réalisation de la méthode d'apprentissage selon l'invention décrite à l'appui de la figure 10 s'applique obligatoirement pour des synapses réalisées à partir de dispositifs memristifs unipolaires qui vérifient l'inégalité Vth+-Vth_l > mina Vth+i,iVth-l), mais peut également s'appliquer pour les autres types de dispositifs memristifs décrits. De même, l'étape de désactivation (723) seule peut être rendue optionnelle pour les dispositifs qui ne vérifient pas l'inégalité précitée. La méthode d'apprentissage non supervisé selon l'invention peut être 30 avantageusement utilisée pour réaliser une détection de séquences corrélées temporellement dans un flux de données produit en entrée d'un réseau de neurones selon l'invention. On décrit à présent un exemple d'application de la méthode et du réseau selon l'invention pour l'apprentissage et la détection de trajectoire d'un objet mobile à partir de données vidéo. Cet exemple est introduit afin d'illustrer une utilisation concrète de l'invention, il n'est cependant nullement limitatif, l'invention s'appliquant de façon similaire à de multiples autres applications tel que cela sera décrit plus loin. L'exemple suivant est basé sur l'exploitation de données réelles ou simulées filmées par une rétine CMOS asynchrone. Ce type de composant utilise le principe de représentation de données AER « Address-Évent Representation » pour émettre de manière asynchrone des impulsions associées à chaque pixel de la rétine en réponse à des changements de contraste locaux temporels et/ou spatiaux. Ainsi, un pixel génère un événement à chaque fois que la variation relative de l'intensité de l'illumination du pixel dépasse un seuil positif ou négatif. En fonction du signe de la variation d'intensité, deux types d'évènements ON et OFF peuvent être générés en association à une augmentation ou diminution de l'illumination d'un pixel. Les données AER correspondent donc à des impulsions, associées aux évènements ON et OFF, qui peuvent être produites en entrée d'un réseau de neurone pour venir activer les neurones d'entrée. La rétine CMOS peut aussi être considérée elle-même comme constituée d'un ensemble de neurones d'entrées, associés à chaque pixel, et produisant des impulsions d'activation en direction des neurones d'entrée 101,102,103,104 du réseau selon l'invention. La figure 11 illustre l'apprentissage des trajectoires suivies par un objet mobile 1100 se déplaçant selon les huit directions schématisées par les flèches de la partie gauche de la figure 11. La résolution de l'image capturée est dans l'exemple de 16x16 pixels. Chaque pixel peut produire deux types d'impulsions différentes, associées aux évènements 4N et OFF. Le réseau de neurones nécessite alors 2*16*16= 512 synapses pour chaque neurone de sortie. 48 neurones de sortie sont disponibles. Le principe d'inhibition latérale est également mis en oeuvre, c'est-à-dire que chaque neurone de sortie désactive l'intégration des autres neurones de sortie pendant une durée T;nh;b;t prédéterminée à partir de l'instant où il est lui-même activé. Quand un neurone de sortie est activé, il transmet une impulsion post-synaptique en direction des synapses auxquelles il est connecté. Les synapses qui ont été récemment activées par des impulsions pre- Io synaptiques sont potentialisées, les autres sont dépréciées. Ce mécanisme permet d'augmenter la sensibilité d'un neurone de sortie à une séquence temporelle de données qui a permis de l'activer, et ainsi de rendre plus probable son activation future pour une séquence similaire corrélée temporellement. Du fait de la présence de courants de fuite dans un 15 neurone, seule la contribution de séquences d'impulsions activant une majorité de synapses fortement potentialisées pendant une durée courte peut entrainer le dépassement du seuil d'intégration du neurone avec une probabilité élevée. 20 Les figures 12 et 13 représentent, sur deux diagrammes, les instants d'activation des neurones de sortie en fonction de la trajectoire empruntée par l'objet, avant et après convergence de la méthode d'apprentissage selon l'invention. Chaque trajectoire est représentée par une flèche pointant dans la direction du mouvement et a une durée de 100 ms. L'axe des ordonnées 25 correspond aux 48 neurones de sortie du réseau. Initialement, les synapses du réseau ont des conductances égales en moyenne à 80% de leur valeur maximale, ainsi tous les neurones de sortie sont réactifs et peu de sélectivité est observée selon les différentes trajectoires comme cela est illustré à la figure 12. 30 La figure 13 représente les mêmes résultats une fois que l'apprentissage a convergé vers un état stable. Chaque neurone se spécialise alors dans l'apprentissage d'une trajectoire, parmi les 8 indiquées. En surveillant simplement l'activation d'un neurone particulier parmi les 48 disponibles, il est ainsi possible de détecter le type de trajectoire empruntée par l'objet mobile. Des séquences de données plus complexes peuvent également être traitées par le réseau et la méthode selon l'invention. Une rétine CMOS filmant des voitures circulant sur une autoroute à plusieurs voies peut produire des séquences impulsionnelles de données qui, fournies en entrée ~o d'un réseau de neurones selon l'invention, permettent l'apprentissage des trajectoires des voitures et la détection du nombre de voitures circulant sur chaque voie. En outre un réseau de neurones selon l'invention, tel que décrit aux 15 figures 1 et 3, peut être exploité au sein d'un réseau dit multi-couches qui comporte plusieurs structures neuronales en série. Les neurones de sortie d'une couche constituent les neurones d'entrée de la couche suivante. Une telle architecture permet d'améliorer encore la précision de l'extraction et de la détection de séquences corrélées temporellement. 20 Sans sortir du cadre de l'invention, d'autres applications de l'invention sont possibles parmi lesquelles: l'extraction et la classification de séquences corrélées temporellement, telles des sons, syllabes ou mots, au sein de 25 données audio, la reconnaissance de formes au sein de données image ou vidéo, l'extraction et la classification de molécules ou agents chimiques au sein de données biologiques produites par des capteurs chimiques. REVENDICATIONS1. Méthode d'apprentissage non supervisé dans un réseau de neurones artificiel comportant une pluralité de neurones artificiels (101,102,103,104,110,120) interconnectés entre eux au moyen de synapses artificielles (111,112,113,114,121,122,123,124) caractérisée en ce qu'elle comporte au moins les étapes suivantes : - Générer (701), dans au moins un premier neurone (101,102), ~o appelé neurone d'entrée, une impulsion pre-synaptique et la propager vers les synapses (111,112,121,122) auxquelles il est directement connecté en aval, - Propager l'impulsion pre-synaptique, pondérée par la conductance desdites synapses (111,112,121,122), vers les neurones (110,120) 15 auxquels elles sont directement connectées en aval, appelés neurones de sortie, - Intégrer (702), dans les neurones de sortie (110,120), lesdites impulsions et comparer le résultat à un seuil d'activation prédéterminé, 20 - Lorsque ledit seuil d'activation est dépassé, activer (703) le neurone de sortie (110), générer, dans ce neurone (110), une impulsion post-synaptique et la rétro-propager vers les synapses (111,112,113,114) auxquelles il est directement connecté en amont, 25 - Lorsqu'il y a recouvrement temporel, au niveau d'une synapse (111,112), entre une impulsion pre-synaptique et une impulsion post-synaptique, augmenter (711) la conductance de ladite synapse (111,112), - Lorsqu'une synapse (113,114) reçoit une impulsion post- 30 synaptique et qu'il n'y a pas de recouvrement temporel avec une impulsion pre-synaptique, diminuer (712) sa conductance. 2. Méthode d'apprentissage selon la revendication 1 caractérisée en ce qu'elle comporte en outre les étapes suivantes : - Générer (721), dans au moins un premier neurone d'entrée (101,102), une impulsion d'activation, la propager vers les synapses (111,112,121,122) auxquelles il est directement connecté en aval et activer ledit neurone d'entrée (101,102) pendant une durée prédéterminée, l'amplitude de l'impulsion d'activation étant configurée de sorte à ne pas provoquer de variation significative de la conductance desdites synapses (111,112,121,122), - Lorsque le seuil d'activation d'un neurone de sortie (120) est dépassé, Informer (722) tous les neurones d'entrée (101,102,103,104) de l'activation dudit neurone de sortie (120) et générer (701) consécutivement, dans les neurones d'entrée actifs (101,102), une impulsion pre-synaptique. 3. Méthode d'apprentissage selon la revendication 2 caractérisé en ce qu'elle comporte en outre l'étape (723) suivante : lorsque le seuil d'intégration d'un neurone de sortie (120) est dépassé, désactiver les synapses (111,141) directement connectées aux autres neurones de sortie (110,140). 4. Réseau de neurones comportant une pluralité de neurones artificiels (101,102,103,104,110,120), chaque neurone d'entrée (101,102,103,104) étant connecté à chaque neurone de sortie (110,120) par l'intermédiaire d'une synapse artificielle (111,112,113,114,121,122,123,124), ledit réseau étant caractérisé en ce qu'il est adapté à mettre en ceuvre la méthode d'apprentissage non supervisé selon la revendication 1.30 5. Réseau de neurones selon la revendication 4 caractérisé en ce qu'une synapse artificielle est réalisée par un dispositif memristif bipolaire dont la conductance augmente lorsque la tension à ses bornes est polarisée dans un sens, diminue lorsque la tension à ses bornes est polarisée dans l'autre sens et reste sensiblement constante lorsque la tension à ses bornes présente une amplitude comprise entre un premier seuil Vth-de polarité négative et un second seuil Vth+ de polarité positive. 6. Réseau de neurones selon la revendication 5 caractérisé en ce qu'une impulsion pre-synaptique a une amplitude VPRE de polarité constante, une impulsion post-synaptique est constituée d'une première impulsion d'amplitude VP+ prédéterminée suivie d'une impulsion d'amplitude VP_ de polarité opposée à celle de la première impulsion lesdites impulsions étant configurées de sorte à respecter les deux inégalités suivantes : (VPRE - Vp-I > IVth+I et (VPRE - Vp+I IVth_I et IVp-I 7. Réseau de neurones selon la revendication 4 caractérisé en ce qu'une synapse artificielle est réalisée par un dispositif memristif unipolaire dont la conductance augmente lorsque la tension à ses bornes est supérieure à un premier seuil Vth+ prédéterminée et comprise dans une première plage d'amplitude, diminue lorsque la tension à ses bornes est supérieure à un second seuil Vth- et comprise dans une seconde plage d'amplitude et reste sensiblement constante lorsque la tension à ses bornes présente une amplitude inférieure au plus petit des deux seuils Vth-, Vth+. 8. Réseau de neurones selon la revendication 7 caractérisé en ce qu'une impulsion post-synaptique a une amplitude Vp de polarité négative et que : - Lorsque ledit premier seuil Vth+ est inférieur audit second seuil Vth-, une impulsion pre-synaptique a une amplitude VPRE de polariténégative, lesdites impulsions étant configurées de sorte à respecter les deux inégalités suivantes : IVPRE " \ PI IVth+) et IVPRE ' VPI IVth-I - Lorsque ledit premier seuil Vth+ est supérieur audit second seuil Vth_ , une impulsion pre-synaptique a une amplitude VPRE de polarité positive, lesdites impulsions étant configurées de sorte à respecter les trois inégalités suivantes : IVPRE " VPI > IVth+I 10 IVPI > IVth-I et IVPI 9. Réseau de neurones selon la revendication 8 caractérisé en ce que l'amplitude VPRE de l'impulsion pre-synaptique est sensiblement égale à la différence desdits premier et second seuils Vth+-Vth_. 15 10. Réseau de neurones selon l'une des revendications 4 à 9 caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens (130) rétroactifs reliant l'ensemble des neurones de sortie (110,120,140) à l'ensemble des neurones d'entrée (101,102,103,104), lesdits moyens (130) étant adaptés à 20 informer chaque neurone d'entrée de l'activation d'au moins un neurone de sortie, ledit réseau étant en outre adapté à mettre en ceuvre la méthode d'apprentissage non supervisé selon la revendication 2. 11. Réseau de neurones selon la revendication 10 caractérisé en ce qu'il 25 comporte en outre des moyens (310,311,320,321,340,341) adaptés, lorsque le seuil d'intégration d'un neurone de sortie (120) est dépassé, à désactiver les synapses (111,141) directement connectées aux autres neurones de sortie (110,140), ledit réseau étant en outre adapté à mettre en ouvre la méthode d'apprentissage non supervisé selon la 30 revendication 3. 12. Réseau de neurones selon la revendication 11 caractérisé en ce que lesdits moyens (310,311,320,321,340,341) de désactivation sont constitués par : - Une porte logique OU (310,320,340) reliée sur sa première entrée à la sortie d'un neurone de sortie (110,120,140) et sur sa seconde entrée, complémentée, à la sortie desdits moyens (130) rétroactifs, - un transistor à effet de champ (311,321,341) apparié à chaque synapse artificielle (111,121,141) et monté de sorte que son drain est connecté au terminal d'entrée de ladite synapse, sa source est connectée à la jonction communicante qui relie ladite synapse à un neurone d'entrée (101) et sa grille est connectée à la sortie de ladite porte logique OU (310,320,340). 13. Réseau de neurones selon l'une des revendications 4 à 9 caractérisé en ce qu'il comporte en outre une diode montée en série avec chaque synapse artificielle et configurée de sorte que lesdits premier et second seuils Vth+, Vth_ sont augmentés de la tension de seuil de la diode Vd. 14. Réseau de neurones selon l'une des revendications 4 à 13 caractérisé en ce que les dispositifs memristifs sont de type CBRAM, OXRAM, PCRAM ou PCM. 15. Méthode de détection de séquences corrélées temporellement dans un flux de données caractérisé en ce qu'un flux asynchrone d'impulsions est généré à partir dudit flux de données et produit en entrée d'un réseau de neurones artificiel mettant en oeuvre la méthode d'apprentissage selon l'une des revendications 1 à 3, l'activation d'un neurone de sortie correspondant à la détection d'une séquence. 16. Utilisation de la méthode selon la revendication 15 pour extraire et classifier des séquences corrélées temporellement au sein de données audio, image, vidéo ou biologiques.5