Dans le paysage de l’intelligence artificielle en 2025, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) demeurent des architectures clefs pour le traitement des données séquentielles. Leur capacité à mémoriser des informations passées via des états cachés permet de modéliser des dépendances temporelles complexes, cruciales pour des tâches comme la traduction, la reconnaissance vocale ou l’analyse de séries …