{"id":84166,"date":"2023-12-22T07:36:01","date_gmt":"2023-12-22T06:36:01","guid":{"rendered":"https:\/\/intercoaching.fr\/les-reseaux-de-neurones-la-cle-de-lintelligence-artificielle\/"},"modified":"2023-12-22T07:36:01","modified_gmt":"2023-12-22T06:36:01","slug":"les-reseaux-de-neurones-la-cle-de-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intercoaching.fr\/fr_be\/les-reseaux-de-neurones-la-cle-de-lintelligence-artificielle\/","title":{"rendered":"Les r\u00e9seaux de neurones : la cl\u00e9 de l&rsquo;intelligence artificielle ?"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\">D\u00e9finition des r\u00e9seaux de neurones<\/h2>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">D\u00e9finition des r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Qu\u2019est-ce qu\u2019un r\u00e9seau de neurones ?<\/h4>\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux de neurones sont des mod\u00e8les inspir\u00e9s du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilis\u00e9s en intelligence artificielle pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d\u2019images, la traduction automatique ou la pr\u00e9diction de s\u00e9quences.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Comment fonctionne un r\u00e9seau de neurones ?<\/h4>\n\n\n<p>Un r\u00e9seau de neurones est compos\u00e9 de plusieurs couches de neurones, aussi appel\u00e9es perceptrons. Chaque neurone est connect\u00e9 \u00e0 ceux de la couche pr\u00e9c\u00e9dente et de la couche suivante. Ces connexions sont associ\u00e9es \u00e0 des poids, qui d\u00e9terminent l\u2019influence de chaque neurone sur les autres.<br>Lorsque le r\u00e9seau re\u00e7oit une entr\u00e9e, celle-ci est propag\u00e9e \u00e0 travers les diff\u00e9rentes couches jusqu\u2019\u00e0 la sortie. \u00c0 chaque propagation, les poids des connexions sont ajust\u00e9s de mani\u00e8re \u00e0 minimiser l\u2019erreur entre la sortie du r\u00e9seau et la valeur attendue. Ce processus d\u2019apprentissage se fait g\u00e9n\u00e9ralement gr\u00e2ce \u00e0 un algorithme d\u2019optimisation, tel que la r\u00e9tropropagation du gradient.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Quels sont les types de r\u00e9seaux de neurones ?<\/h4>\n\n\n<p>Il existe diff\u00e9rents types de r\u00e9seaux de neurones, adapt\u00e9s \u00e0 des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques :<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Les r\u00e9seaux de neurones aliment\u00e9s vers l\u2019avant (feedforward)<\/strong> : ces r\u00e9seaux sont les plus couramment utilis\u00e9s. L\u2019information circule uniquement dans un sens, de l\u2019entr\u00e9e \u00e0 la sortie.<\/li>\n\n\n<li><strong>Les r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents<\/strong> : ces r\u00e9seaux sont capables de prendre en compte des s\u00e9quences d\u2019entr\u00e9e, en utilisant des connexions r\u00e9currentes entre les neurones.<\/li>\n\n\n<li><strong>Les r\u00e9seaux de neurones convolutifs<\/strong> : ces r\u00e9seaux sont particuli\u00e8rement adapt\u00e9s \u00e0 la reconnaissance d\u2019images. Ils utilisent des filtres pour extraire les caract\u00e9ristiques les plus pertinentes des images.<\/li>\n\n\n<li><strong>Les r\u00e9seaux de neurones de type LSTM<\/strong> : ces r\u00e9seaux sont utilis\u00e9s pour traiter des s\u00e9quences temporelles. Ils sont capables de retenir des informations sur de longues p\u00e9riodes.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Quels sont les avantages et les limites des r\u00e9seaux de neurones ?<\/h4>\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux de neurones pr\u00e9sentent de nombreux avantages, notamment leur capacit\u00e9 \u00e0 traiter des donn\u00e9es complexes et \u00e0 s\u2019adapter \u00e0 diff\u00e9rents probl\u00e8mes. Ils sont \u00e9galement tr\u00e8s performants dans de nombreuses t\u00e2ches, notamment la reconnaissance d\u2019images ou la pr\u00e9diction de s\u00e9quences.<br>Cependant, les r\u00e9seaux de neurones n\u00e9cessitent un grand volume de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement pour obtenir de bons r\u00e9sultats. De plus, leur apprentissage est souvent long et n\u00e9cessite des ressources informatiques importantes. Enfin, les r\u00e9seaux de neurones peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter, ce qui limite leur utilisation dans certaines applications sensibles.<\/p>\n\n\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, les r\u00e9seaux de neurones sont des mod\u00e8les puissants utilis\u00e9s en intelligence artificielle pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes. Leur fonctionnement est bas\u00e9 sur des neurones interconnect\u00e9s, dont les poids sont ajust\u00e9s lors de l\u2019apprentissage. Malgr\u00e9 leurs avantages, ils pr\u00e9sentent \u00e9galement des limites qu\u2019il est important de prendre en compte lors de leur utilisation.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le fonctionnement des r\u00e9seaux de neurones<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1792\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/intercoaching.fr\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Les-reseaux-de-neurones-la-cle-de-lintelligence-artificielle-.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"les r\u00e9seaux de neurones : la cl\u00e9 de l'intelligence artificielle ?\" loading=\"lazy\">\n<\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Comprendre le fonctionnement des r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\n\n\n<p><strong>Les r\u00e9seaux de neurones<\/strong> sont des algorithmes d\u2019intelligence artificielle qui s\u2019inspirent du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont capables d\u2019apprendre et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes gr\u00e2ce \u00e0 des millions de connexions entre des unit\u00e9s de traitement appel\u00e9es \u00ab\u00a0neurones\u00a0\u00bb. <br><strong>1. Les neurones artificiels<\/strong><br>Chaque neurone artificiel est une unit\u00e9 de traitement qui re\u00e7oit des signaux d\u2019entr\u00e9e, effectue des calculs et \u00e9met un signal de sortie. Les neurones sont regroup\u00e9s en couches, formant ainsi un <strong>r\u00e9seau<\/strong>. Chaque couche peut contenir des milliers de neurones, et leurs connexions d\u00e9terminent la fa\u00e7on dont l\u2019information est trait\u00e9e.<br><strong>2. L\u2019apprentissage supervis\u00e9<\/strong><br>L\u2019un des principaux modes d\u2019apprentissage des r\u00e9seaux de neurones est l\u2019apprentissage supervis\u00e9. Il consiste \u00e0 entra\u00eener le r\u00e9seau en lui pr\u00e9sentant des exemples \u00e9tiquet\u00e9s, c\u2019est-\u00e0-dire des donn\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 des r\u00e9ponses connues. Le r\u00e9seau ajuste ses connexions internes afin de minimiser l\u2019erreur entre ses pr\u00e9dictions et les r\u00e9ponses attendues.<br><strong>3. Les fonctions d\u2019activation<\/strong><br>Les fonctions d\u2019activation sont utilis\u00e9es pour introduire une non-lin\u00e9arit\u00e9 dans le r\u00e9seau, lui permettant de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes plus complexes. Elles d\u00e9terminent si un neurone doit \u00eatre activ\u00e9 ou non en fonction de la somme pond\u00e9r\u00e9e des signaux d\u2019entr\u00e9e qu\u2019il re\u00e7oit. Les fonctions d\u2019activation couramment utilis\u00e9es sont la fonction sigmo\u00efde, la fonction tangente hyperbolique et la fonction ReLU (Rectified Linear Unit).<br><strong>4. L\u2019apprentissage non supervis\u00e9<\/strong><br>En plus de l\u2019apprentissage supervis\u00e9, les r\u00e9seaux de neurones peuvent \u00e9galement apprendre de mani\u00e8re non supervis\u00e9e. Dans ce cas, le r\u00e9seau est expos\u00e9 \u00e0 des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es et doit trouver des structures ou des motifs significatifs dans ces donn\u00e9es. Cette approche est utilis\u00e9e, par exemple, pour la reconnaissance de formes ou la compression de donn\u00e9es.<br><strong>5. L\u2019apprentissage par renforcement<\/strong><br>Une autre m\u00e9thode d\u2019apprentissage utilis\u00e9e avec les r\u00e9seaux de neurones est l\u2019apprentissage par renforcement. Le r\u00e9seau apprend \u00e0 prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des r\u00e9compenses et des punitions. Il explore diff\u00e9rents choix et ajuste ses connexions en fonction des r\u00e9sultats obtenus. Cette m\u00e9thode est souvent utilis\u00e9e pour l\u2019apprentissage des jeux comme l\u2019\u00e9chec ou le jeu de Go.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Les applications des r\u00e9seaux de neurones<\/h4>\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux de neurones ont de nombreuses applications dans divers domaines :<br><strong>\u2013 La reconnaissance d\u2019images :<\/strong> les r\u00e9seaux de neurones peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre des objets, des visages ou des caract\u00e8res dans des images. Cette technologie est utilis\u00e9e dans les outils de reconnaissance faciale, les voitures autonomes ou encore les syst\u00e8mes de surveillance.<br><strong>\u2013 La traduction automatique :<\/strong> les r\u00e9seaux de neurones sont utilis\u00e9s pour traduire automatiquement des textes d\u2019une langue \u00e0 une autre. Ces syst\u00e8mes utilisent des r\u00e9seaux r\u00e9currents, capables d\u2019apprendre les relations s\u00e9quentielles dans le langage.<br><strong>\u2013 La recommandation de produits :<\/strong> les r\u00e9seaux de neurones sont souvent utilis\u00e9s par les sites de commerce en ligne pour recommander des produits aux utilisateurs, en fonction de leurs pr\u00e9f\u00e9rences et de leur historique d\u2019achats.<br><strong>\u2013 La pr\u00e9diction de fraudes :<\/strong> les r\u00e9seaux de neurones peuvent d\u00e9tecter des sch\u00e9mas de fraude dans des donn\u00e9es financi\u00e8res, permettant ainsi de pr\u00e9venir les activit\u00e9s frauduleuses.<br>En conclusion, les r\u00e9seaux de neurones sont des algorithmes d\u2019intelligence artificielle inspir\u00e9s du fonctionnement du cerveau humain. Ils permettent de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes en apprenant \u00e0 partir de donn\u00e9es. Leur utilisation dans de nombreux domaines a r\u00e9volutionn\u00e9 de nombreuses industries et ouvert de nouvelles perspectives en mati\u00e8re d\u2019automatisation et de prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le r\u00f4le des r\u00e9seaux de neurones dans l\u2019intelligence artificielle<\/h2>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1792\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/intercoaching.fr\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Les-reseaux-de-neurones-la-cle-de-lintelligence-artificielle-1-1.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"les r\u00e9seaux de neurones : la cl\u00e9 de l'intelligence artificielle ?\" loading=\"lazy\">\n<\/figure>\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"fr\" dir=\"ltr\">R\u00e9seau de neurone liquide : l\u2019invention du MIT va changer le monde de l\u2019IA<br><br>Comment passer de 100000 \u00e0 19 neurones pour r\u00e9aliser la m\u00eame op\u00e9ration<a href=\"https:\/\/twitter.com\/hashtag\/ia?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw\">#ia<\/a><a href=\"https:\/\/t.co\/1Hjr40jnxQ\">https:\/\/t.co\/1Hjr40jnxQ<\/a><\/p>\u2014 Fabrice Frossard (@FabriceFrossard) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/FabriceFrossard\/status\/1699449575457599809?ref_src=twsrc%5Etfw\">September 6, 2023<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Le r\u00f4le des r\u00e9seaux de neurones dans l\u2019intelligence artificielle<\/h3>\n\n\n<p>De nos jours, l\u2019intelligence artificielle (IA) est partout autour de nous, que ce soit dans nos smartphones, nos voitures ou m\u00eame nos maisons connect\u00e9es. Mais comment fonctionne-t-elle r\u00e9ellement ? L\u2019un des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s de l\u2019IA est la technologie des r\u00e9seaux de neurones, qui simule le fonctionnement du cerveau humain pour permettre \u00e0 une machine d\u2019apprendre et de prendre des d\u00e9cisions.<br>Les r\u00e9seaux de neurones sont des mod\u00e8les math\u00e9matiques constitu\u00e9s de plusieurs unit\u00e9s (les neurones) interconnect\u00e9es. Chaque neurone re\u00e7oit des donn\u00e9es en entr\u00e9e, effectue des calculs sur ces donn\u00e9es, puis transmet le r\u00e9sultat \u00e0 d\u2019autres neurones. Ce processus est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 plusieurs fois, permettant ainsi au r\u00e9seau de neurones d\u2019apprendre \u00e0 partir de l\u2019exp\u00e9rience et d\u2019am\u00e9liorer sa performance au fil du temps.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">L\u2019apprentissage supervis\u00e9<\/h4>\n\n\n<p>L\u2019un des principaux domaines d\u2019application des r\u00e9seaux de neurones est l\u2019apprentissage supervis\u00e9. Dans ce type d\u2019apprentissage, le r\u00e9seau de neurones est entra\u00een\u00e9 \u00e0 partir d\u2019un ensemble de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es, c\u2019est-\u00e0-dire des donn\u00e9es pour lesquelles on conna\u00eet la r\u00e9ponse attendue. Par exemple, on peut entra\u00eener un r\u00e9seau de neurones \u00e0 reconna\u00eetre des images de chats en lui fournissant un ensemble d\u2019images de chats \u00e9tiquet\u00e9es comme telles.<br>Pendant l\u2019entra\u00eenement, le r\u00e9seau de neurones ajuste ses poids et ses seuils pour minimiser l\u2019erreur entre les pr\u00e9dictions effectu\u00e9es et les r\u00e9ponses attendues. Une fois le r\u00e9seau de neurones entra\u00een\u00e9, il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour classer de nouvelles images de chats avec une pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9e.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">L\u2019apprentissage non supervis\u00e9<\/h4>\n\n\n<p>En plus de l\u2019apprentissage supervis\u00e9, les r\u00e9seaux de neurones peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour l\u2019apprentissage non supervis\u00e9. Dans ce cas, le r\u00e9seau de neurones est expos\u00e9 \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es sans \u00e9tiquetage et cherche \u00e0 trouver des structures ou des sch\u00e9mas int\u00e9ressants dans ces donn\u00e9es.<br>Par exemple, on peut utiliser un r\u00e9seau de neurones pour regrouper des documents similaires \u00e0 partir d\u2019une collection de textes non \u00e9tiquet\u00e9s. Le r\u00e9seau de neurones va automatiquement d\u00e9couvrir des similitudes entre les documents et les regrouper en clusters, sans avoir besoin d\u2019\u00e9tiquettes pr\u00e9existantes.<\/p>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Les r\u00e9seaux de neurones profonds<\/h4>\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux de neurones profonds, \u00e9galement connus sous le nom de r\u00e9seaux de neurones \u00e0 propagation en profondeur, sont une \u00e9volution des r\u00e9seaux de neurones classiques. Ils sont capables de traiter des donn\u00e9es plus complexes en utilisant plusieurs couches de neurones interconnect\u00e9es.<br>Ces r\u00e9seaux de neurones profonds sont particuli\u00e8rement utilis\u00e9s dans des t\u00e2ches complexes telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique ou encore la d\u00e9tection d\u2019objets dans des images. Leur architecture complexe leur permet d\u2019apprendre des repr\u00e9sentations hi\u00e9rarchiques des donn\u00e9es, ce qui am\u00e9liore leur capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser et \u00e0 effectuer des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n<p>En conclusion, les r\u00e9seaux de neurones jouent un r\u00f4le central dans l\u2019intelligence artificielle. Gr\u00e2ce \u00e0 leur capacit\u00e9 \u00e0 apprendre \u00e0 partir de l\u2019exp\u00e9rience, ils permettent aux machines d\u2019accomplir des t\u00e2ches complexes et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. Que ce soit dans l\u2019apprentissage supervis\u00e9, l\u2019apprentissage non supervis\u00e9 ou les r\u00e9seaux de neurones profonds, cette technologie continue de r\u00e9volutionner de nombreux domaines et promet de nombreuses avanc\u00e9es dans le futur.<\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-right kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;right&quot;,&quot;id&quot;:&quot;84166&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Notez cet article&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votes)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Les r\u00e9seaux de neurones : la cl\u00e9 de l\\u0026#039;intelligence artificielle ?&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; 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