The process of training an AI model

• Un entraînement de modèle d’IA réussi commence par des données de qualité qui représentent de manière précise et cohérente des situations réelles et authentiques.
• L’utilisation d’un ensemble de données trop large, d’un algorithme trop complexe ou du mauvais type de modèle peut conduire à un système qui se contente de traiter les données plutôt que d’apprendre et de s’améliorer.

Fondamentalement, l’IA utilise des données pour effectuer des prédictions. Cette capacité peut alimenter des recommandations « vous aimerez aussi » sur les services de streaming, mais elle est aussi derrière les chatbots capables de comprendre des requêtes en langage naturel et de prédire la bonne réponse, et les applications qui analysent une photo et utilisent la reconnaissance faciale pour suggérer qui se trouve sur l’image. Pour en arriver à ces prédictions, il faut toutefois un entraînement efficace du modèle d’IA, et les nouvelles applications qui dépendent de l’IA peuvent nécessiter des approches d’apprentissage légèrement différentes. Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

Préparer les données

Un entraînement de modèle d’IA réussi commence par des données de qualité qui représentent fidèlement et de manière cohérente des situations réelles et authentiques. Sans cela, les résultats qui en découlent n’ont aucun sens. Pour réussir, les équipes de projet doivent sélectionner les bonnes sources de données, mettre en place des processus et une infrastructure pour la collecte manuelle et automatisée des données, et instaurer des processus de nettoyage/transformation appropriés.

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Sélectionner un modèle d’entraînement

Si la curation des données constitue la base du projet, la sélection du modèle en construit le mécanisme. Les variables de cette décision comprennent la définition des paramètres et des objectifs du projet, le choix de l’architecture et la sélection des algorithmes du modèle. Étant donné que les différents modèles d’entraînement nécessitent des quantités de ressources différentes, ces facteurs doivent être évalués par rapport à des éléments pratiques tels que les exigences de calcul, les délais, les coûts et la complexité. Voir aussi: Association ECHOES.

Effectuer l’entraînement initial

Comme dans l’exemple ci-dessus qui consiste à apprendre à un enfant à distinguer un chat d’un chien, l’entraînement d’un modèle d’IA commence par les bases. L’utilisation d’un ensemble de données trop vaste, d’un algorithme trop complexe ou du mauvais type de modèle pourrait conduire à un système qui se contente de traiter les données au lieu d’apprendre et de s’améliorer. Pendant l’entraînement initial, les data scientists doivent se concentrer sur l’obtention de résultats conformes aux paramètres attendus, tout en surveillant les erreurs qui pourraient compromettre l’algorithme. En s’entraînant sans viser trop haut, les modèles peuvent progresser méthodiquement, par étapes régulières et sûres. Voir aussi: Département IT - Athlok.

Valider l’entraînement

Une fois que le modèle a passé la phase d’entraînement initial, il produit de manière fiable les résultats attendus selon des critères clés. La validation de l’entraînement constitue la phase suivante. Ici, les experts cherchent à défier le modèle de façon appropriée afin de révéler des problèmes, des surprises ou des lacunes dans l’algorithme. Cette étape utilise un groupe distinct d’ensembles de données par rapport à la phase initiale, généralement avec une ampleur et une complexité accrues par rapport aux ensembles de données d’entraînement. Voir aussi: Alejandro Estua.

Lorsque les data scientists effectuent des passages avec ces ensembles de données, ils évaluent la performance du modèle. Bien que l’exactitude des résultats soit importante, le processus lui-même est tout aussi critique. Les priorités principales pour le processus incluent des variables telles que la précision, le pourcentage de prédictions exactes, et le rappel, le pourcentage d’identification correcte des classes. Dans certains cas, les résultats peuvent être jugés au moyen d’une valeur métrique. Par exemple, un score F1 est une métrique attribuée aux modèles de classification qui intègre les pondérations des différents types de faux positifs/négatifs, ce qui permet une interprétation plus globale du succès du modèle.

Tester le modèle

Une fois que le modèle a été validé à l’aide d’ensembles de données sélectionnés et adaptés à l’objectif, des données réelles peuvent être utilisées pour tester ses performances et sa précision. Les ensembles de données pour cette étape doivent provenir de scénarios du monde réel, une étape qui, au sens figuré, « enlève les petites roues » pour laisser le modèle voler de ses propres ailes. Si le modèle fournit des résultats exacts — et surtout, attendus — avec les données de test, il est prêt à être mis en production. Si le modèle présente des lacunes de quelque manière que ce soit, le processus d’entraînement est répété jusqu’à ce que le modèle atteigne ou dépasse les normes de performance. Voir aussi: Alejandro Manzo.