À la base, l’IA utilise les données pour faire des prédictions. Cette capacité peut alimenter des recommandations telles que « vous aimerez peut-être aussi » dans les services de streaming, mais elle est également à l’origine de chatbots capables de comprendre les requêtes en langage naturel et de prédire la bonne réponse, ainsi que d’applications qui utilisent la reconnaissance faciale pour identifier qui apparaît sur une photo.
Pour parvenir à ces prédictions, il faut entraîner ces modèles d’IA, et les applications plus récentes qui s’appuient sur l’IA peuvent exiger des approches d’apprentissage légèrement différentes.
Cet article a pour objectif d’expliquer, de manière simple, ce qu’est la formation en IA, comment elle fonctionne et pourquoi il est essentiel que ces outils soient efficaces et précis.
Qu’est-ce que la formation en IA ?
La formation d’une IA est le processus par lequel les machines apprennent à reconnaître des modèles et à faire des prédictions ou des décisions basées sur de grandes quantités de données.
Pour mieux le comprendre, réfléchissons à la façon dont les êtres humains apprennent à marcher. Les tout-petits ne savent pas marcher et tomberont des centaines de fois dès leurs premières tentatives.
Au fil du temps, ils apprennent à associer les sensations (données d’entrée) à certaines commandes musculaires (sorties) pour éviter de tomber. Parce que marcher, c’est ça ; bouger en évitant de tomber.
Ce processus est similaire à la formation d’une IA. Dans ce cas, le « sujet » de la formation est une machine qui doit apprendre à partir d’exemples, de gros volumes de données, pour pouvoir effectuer des tâches spécifiques.
Les données fournies à l’IA contiennent des exemples que la machine doit traiter pour comprendre comment elle doit réagir dans différentes situations. Tout au long du processus, la machine ajuste ses algorithmes pour améliorer ses réponses, jusqu’à ce qu’elle puisse prédire ou prendre des décisions avec précision.
Formation vs inférence
Bien que les termes « formation » et « inférence » soient souvent utilisés dans le contexte de l’intelligence artificielle, ils représentent deux phases distinctes mais complémentaires du processus de développement d’un modèle.
Comme nous l’avons déjà dit, lors de la formation, le modèle reçoit un ensemble de données d’entrée (par exemple, des problèmes mathématiques, des images, des textes, etc.) et reçoit les réponses correctes ou les étiquettes associées à ces données.
À mesure que vous traitez davantage d’exemples, le modèle ajuste ses paramètres et améliore sa capacité à effectuer des prédictions précises. La formation est généralement effectuée dans un environnement contrôlé et avec des ressources de calcul importantes, car elle implique l’exécution de plusieurs calculs, réglages et tests pour optimiser le modèle.
L’inférence est la phase au cours de laquelle un modèle pré-entraîné effectue des prédictions ou des décisions basées sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues auparavant. En d’autres termes, l’inférence est l’utilisation pratique du modèle d’IA pour résoudre des problèmes dans des situations réelles.
Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé dans un environnement de production pour faire des prédictions avec des données arrivant en temps réel.
L’inférence est généralement beaucoup plus rapide et nécessite moins de ressources informatiques que la formation, puisqu’aucun calcul complexe n’est effectué pour modifier les paramètres internes.
Comment est formée une IA ?
Former un modèle d’IA n’est pas un processus simple et nécessite plusieurs étapes. Ci-dessous, nous expliquons chacun d’eux pour comprendre comment avoir une IA efficace :
Préparation des données
Pour qu’un modèle d’IA soit efficace, il a besoin de données de haute qualité qui représentent des situations réelles. Ces données peuvent provenir de diverses sources : images, textes, sons ou chiffres.
Cependant, il ne suffit pas d’accumuler de grandes quantités de données ; Ceux-ci doivent être soigneusement sélectionnés et traités pour garantir qu’ils sont précis, pertinents et représentatifs des scénarios dans lesquels l’IA sera utilisée.
Sélection du modèle
Une fois les données prêtes, l’étape suivante consiste à choisir le type de modèle d’IA à utiliser. Il existe différents types de modèles d’IA, et le choix de l’un ou de l’autre dépend des objectifs du projet.
Certains modèles sont mieux adaptés aux tâches simples, tandis que d’autres conviennent mieux aux problèmes plus complexes.
Par exemple, si nous avons besoin de l’IA pour identifier des modèles dans des données très complexes, comme dans le cas de la reconnaissance vocale, nous pouvons opter pour un modèle de réseau neuronal profond.
Si nous souhaitons une tâche plus simple, comme prédire une tendance des prix d’un produit, nous pourrions choisir un modèle plus basique, comme la régression linéaire.
Formation initiale ou pré-formation
La formation initiale est la phase au cours de laquelle le modèle commence à traiter les données. Au début, le modèle ne sait pas comment faire des prédictions précises, mais il commence à apprendre à mesure que davantage de données lui sont présentées.
Au cours de cette phase, les algorithmes du modèle ajustent leurs paramètres pour améliorer les prédictions.
Il est important que la formation ne soit pas trop complexe au début. Si l’on dispose d’un très grand ensemble de données ou d’un modèle très complexe, le modèle pourrait échouer dans sa tâche.
Lors de la formation initiale, l’objectif est d’amener le modèle à commencer à faire des prédictions dans une plage d’erreur acceptable.
Validation de la formation
Une fois la formation initiale effectuée, le modèle est validé pour vérifier son bon fonctionnement.
Dans cette phase, des ensembles de données supplémentaires qui n’ont pas été utilisés pendant la formation sont utilisés, dans le but d’évaluer dans quelle mesure le modèle se généralise à de nouveaux cas.
En d’autres termes, la capacité du modèle à appliquer ce qu’il a appris à des données qu’il n’a jamais vues auparavant est testée.
Si le modèle fait des prédictions correctes avec ces nouvelles données, on peut dire que la formation a réussi. Sinon, vous devez ajuster le modèle et répéter le processus.
Tests dans le monde réel
La dernière étape avant de lancer le modèle d’IA est de le tester dans un environnement réel. C’est ici que le modèle commence à interagir avec des données provenant de situations réelles.
Si l’IA affiche de bonnes performances avec ces données, cela signifie qu’elle est prête à être déployée. Après des tests de sécurité, que nous aborderons sûrement dans un autre article, le modèle peut être publié.
Cependant, même après cette étape, la formation n’est pas terminée. L’IA peut continuer à apprendre et à s’améliorer au fil du temps, à mesure qu’elle interagit avec davantage de données et reçoit des corrections.
Pourquoi la formation en IA est-elle si importante ?
La formation à l’IA est cruciale pour plusieurs raisons, des plus évidentes (comme garantir la fiabilité des inférences et des prédictions) aux plus complexes (comme réduire l’utilisation des ressources informatiques).
Précision et fiabilité
Si une IA n’est pas correctement entraînée, ses prédictions ou décisions peuvent être incorrectes. La formation de l’IA garantit que le modèle est suffisamment précis et fiable pour faire des déductions correctes.
Adaptabilité et amélioration continue
Les situations de la vie réelle sont très diverses et changeantes. La formation continue de l’IA lui permet de s’adapter à ces changements, améliorant sa capacité à offrir des prédictions précises même face à de nouvelles circonstances.
De plus, une IA n’est jamais « parfaite » dès le départ. Tout comme une personne, il a besoin de pratique pour s’améliorer. Avec chaque ensemble de données qu’elle traite, l’IA a la possibilité d’ajuster ses paramètres, de faire des prédictions plus précises et d’éviter de commettre les mêmes erreurs.
Optimisation des ressources
Une bonne formation d’une IA vous permet d’optimiser les ressources et d’améliorer l’efficacité du modèle. L’exécution de certains modèles pour résoudre certains types de problèmes peut être incroyablement gourmande en énergie.
La recherche de « raccourcis » pour réduire le temps d’inférence ou la quantité de traitement nécessaire peut nécessiter une formation supplémentaire.
En bref, la formation de l’IA est vitale non seulement pour ses performances, mais aussi pour sa capacité à s’adapter et à évoluer dans le temps. C’est un élément fondamental de la façon dont les machines apprennent à « penser », et comprendre ce processus nous aide à mieux comprendre les technologies qui changent le monde.
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