Qu'est-ce qu'un modèle d'IA ?

Il est important de comprendre que l'IA, le machine learning et le deep learning sont des concepts interconnectés, bien qu'ils ne soient pas identiques. Voici les principales différences :

• Les modèles d'IA sont une catégorie générale qui inclut à la fois les modèles de machine learning et de deep learning, ainsi que d'autres techniques comme les systèmes basés sur des règles et les systèmes experts. Ils englobent tout modèle qui présente un comportement intelligent.  
• Les modèles de machine learning sont un sous-ensemble de modèles d'IA qui utilisent des méthodes statistiques pour apprendre à partir des données sans programmation explicite. Ils peuvent utiliser différentes techniques, y compris, mais sans s'y limiter, les réseaux de neurones.  
• Les modèles de deep learning sont une subdivision plus spécialisée des modèles de machine learning qui utilisent des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour apprendre à partir de données. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches complexes comme la reconnaissance d'images et de voix.

Les modèles d'IA doivent être entraînés, testés, déployés et évalués en continu pour s'assurer qu'ils sont efficaces. Le processus est semblable à celui d'apprendre à un enfant à faire du vélo. Vous commencez par leur montrer comment faire (entraînement), puis vous les laissez s'entraîner (test) et, enfin, ils peuvent se débrouiller seuls (déploiement). Mais vous devez aussi les surveiller de temps en temps pour vous assurer qu'ils continuent à faire du vélo de façon sûre (évaluation).

Entraîner un modèle d'IA consiste généralement à lui fournir de grandes quantités de données et à lui permettre d'apprendre des schémas à partir de ces données. Le type de données utilisé dépend de la tâche spécifique pour laquelle le modèle est entraîné. Par exemple, un modèle entraîné à identifier des chaussures dans des images serait alimenté par un ensemble de données d'images étiquetées comme contenant des chaussures ou non. Grâce à l'entraînement, le modèle peut apprendre à faire la différence entre les images avec et sans chaussures.

L'entraînement d'un modèle d'IA est un processus continu qui implique plusieurs étapes clés :

1. Préparation des données : inclut la collecte, le nettoyage, le balisage, la transformation et l'ingénierie des caractéristiques à partir des données. Cette étape cruciale a un impact sur les performances, l'évolutivité et le rapport coût-efficacité du modèle.
2. Sélection du modèle : le choix du modèle d'IA approprié dépend du type de problème, des caractéristiques des données, de la complexité du modèle et du besoin d'interprétabilité. Il faut éviter le sous-apprentissage (modèle trop simple) et le surapprentissage (modèle trop complexe).
3. Entraînement du modèle : il consiste à fournir les données préparées au modèle choisi et à ajuster ses paramètres pour minimiser les erreurs et améliorer la justesse.
4. Réglage des hyperparamètres : ajuster les paramètres qui contrôlent le processus d'apprentissage pour trouver la meilleure configuration et les meilleures performances, en équilibrant le biais et la variance.

Une fois entraîné, un modèle doit être testé sur un ensemble de données distinct qu'il n'a jamais vu auparavant. Cette étape permet d'évaluer la capacité du modèle à généraliser avec de nouvelles données et d'identifier d'éventuels problèmes. Imaginez que vous donniez à un élève un test d'entraînement avant l'examen officiel.

Une fois qu'un modèle a été testé et validé, il peut être rendu disponible pour une utilisation. Cela peut impliquer de l'intégrer à une application, un site Web ou un processus métier. Imaginez que vous laissez enfin votre enfant faire du vélo sans petites roues.

Même si un modèle est en production, il est important de continuer à examiner ses performances et d'apporter des ajustements si nécessaire. Cela peut impliquer de surveiller sa justesse, son efficacité et son équité. Tout comme vous devez surveiller l'enfant qui fait du vélo, vous devez vous assurer que le modèle fonctionne toujours bien et de manière sécurisée.

Cela inclut généralement la surveillance de problèmes tels que la dégradation du modèle, lorsque les performances du modèle se dégradent petit à petit en raison de modifications des données ou de l'environnement, et la dérive des données, lorsque les caractéristiques des données d'entrée changent, ce qui peut affecter la précision du modèle.

Les modèles d'IA pré-entraînés, parfois appelés modèles de fondation, sont des modèles d'IA qui ont déjà été entraînés sur un grand ensemble de données. Ils sont souvent utilisés comme point de départ pour créer de nouveaux modèles d'IA, car ils peuvent faire gagner beaucoup de temps et d'efforts aux développeurs.

Pour les tâches d'IA plus courantes, l'utilisation d'un modèle pré-entraîné peut être une excellente alternative à la création d'un modèle à partir de zéro. Ils peuvent être utilisés directement ou ajustés pour des cas d'utilisation spécifiques. Si vous devez effectuer une tâche semblable à celle pour laquelle le modèle pré-entraîné a été entraîné, il est souvent plus rapide et plus facile d'affiner un modèle pré-entraîné que d'entraîner un nouveau modèle à partir de zéro.

L'affinage d'un modèle consiste à prendre un modèle pré-entraîné, puis à l'entraîner sur un ensemble de données plus petit et spécifique à une tâche afin d'adapter ses capacités à vos besoins. Toutefois, l'utilisation de modèles pré-entraînés peut présenter certains inconvénients. Ils ne conviennent pas forcément à toutes les tâches et peuvent parfois refléter des biais présents dans les données d'entraînement d'origine.

Dans certains cas, il peut être nécessaire d'entraîner un modèle à partir de zéro pour atteindre le niveau de précision et de personnalisation souhaité.