Modèles d'IA : comment entraîner, valider, ajuster et déployer

Modèles d'IA : comment entraîner, valider, ajuster et déployer

La formation de modèles IA est l'un des piliers fondamentaux pour tirer parti de l'intelligence artificielle dans l'environnement commercial. Grâce aux réseaux neuronaux, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain, votre entreprise peut tirer beaucoup plus parti des données, en obtenant des outils totalement personnalisés et basés sur les informations uniques de l'entreprise. Mais, quel est le processus pour atteindre cette exploitation de l'intelligence artificielle ? Quels outils votre organisation a-t-elle besoin ?
Dans les sections suivantes, nous allons vous expliquer pourquoi l'intelligence artificielle est devenue si importante dans les environnements d'entreprise. De plus, nous vous parlerons de quelques concepts de base liés à cette technologie et du processus impliqué dans la création de modèles IA totalement uniques, alimentés par les données de votre entreprise. Nous vous souhaitons la bienvenue dans l'Industrie 4.0, en nous concentrant sur l'un de ses éléments clés : l'IA.

Modèles IA, intelligence artificielle et les entreprises

L'intelligence artificielle fait son chemin dans le monde des affaires. Et elle le fait à grands pas. Pourquoi assistons-nous à ce phénomène ? Eh bien, la première chose à clarifier est que l'IA n'est pas une proposition nouvelle. Au-delà de l'intelligence artificielle générative (GenAI), celle qui a pour objectif de générer du contenu, les algorithmes et les réseaux neuronaux sont utilisés depuis des années afin de détecter des motifs, exécuter des tâches répétitives et prendre des décisions de bas niveau de manière automatique.
Pour qu'une IA fonctionne, que ce soit pour créer des textes, comme ChatGPT, ou pour exécuter des tâches de manière autonome, il est nécessaire de l'alimenter en données. C'est à ce stade qu'interviennent les modèles IA. Nous parlons d'un système conçu pour réaliser des tâches spécifiques en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes permettent au modèle d'apprendre des motifs et de prendre des décisions basées sur des données.
Actuellement, nous pouvons distinguer entre différents types d'apprentissage en IA :

• Apprentissage supervisé. Le modèle est entraîné avec des données étiquetées (connues sous le nom de données d'entraînement), lui permettant de faire des prédictions précises. Les données sont généralement préparées par des humains, d'où le terme supervisé.
• Apprentissage non supervisé. C'est celui qui est basé sur des données non étiquetées. Fondamentalement, des informations de toutes sortes sont fournies à l'algorithme pour qu'il en apprenne, en déléguant à la réseau neuronal la capacité d'étiqueter ces données.
• Apprentissage par renforcement. C'est un système où le modèle apprend à prendre des décisions par le biais d'essais qui ont des résultats positifs ou négatifs. C'est l'humain qui décide si les résultats sont bons ou non et, en fonction de cette décision, la machine affine son comportement.

Les modèles IA, en outre, sont entraînés grâce à trois ensembles de données différents. Ils sont les suivants :

• Ensemble d'entraînement. C'est le paquet de données qui sert à entraîner le modèle. On peut le comparer à un manuel d'instructions avec lequel le modèle IA apprend à réaliser ses tâches.
• Ensemble de validation. Ces données permettent d'ajuster les hyperparamètres, c'est-à-dire les valeurs les plus spécifiques qui configurent le comportement du modèle. De cette manière, on évite le surapprentissage, qui se produit lorsque le modèle se conforme strictement à ce qu'il a appris, perdant ainsi la capacité d'incorporer de nouvelles informations et de contextualiser les données.
• Ensemble de tests. C'est l'ensemble chargé d'évaluer les performances finales du modèle pour s'assurer qu'il fonctionne correctement avec de nouvelles données. Il permet de savoir si le modèle IA est capable d'extrapoler ses connaissances initiales à de nouveaux ensembles qui lui sont fournis plus tard.

Tout ce qui a été analysé semble complexe, mais lorsqu'il est mis en pratique, c'est assez simple. En réalité, c'est similaire à former un employé que vous venez d'embaucher. La seule différence est que celui-ci sera chargé de prendre des décisions de bas niveau et d'exécuter les tâches les plus répétitives de manière automatique, libérant ainsi les employés réels de ces responsabilités et améliorant leur productivité.

Le processus complet pour entraîner des modèles IA

Maintenant que vous en savez plus sur le fonctionnement des modèles IA, nous voulons vous parler du processus à suivre pour les entraîner. Voyons les étapes exactes qui permettent d'entraîner une intelligence artificielle afin qu'elle soit capable de développer des fonctions et d'exécuter des tâches au sein de l'opération d'une entreprise.
Voici une brève explication des étapes pour entraîner un modèle d'IA, avec les termes supplémentaires inclus :

Collecte de données

Tout d'abord, on collecte des données pertinentes pour la tâche à résoudre. Il est important que les données soient représentatives et de bonne qualité, même si elles proviennent de diverses sources. On utilise souvent des bibliothèques d'apprentissage automatique et des frameworks d'IA pour gérer et préparer ces données.

Sélection des algorithmes et paramétrisation

Une fois les données collectées, l'étape suivante consiste à choisir l'algorithme d'apprentissage automatique, en se basant sur le type de tâche à accomplir. Ensuite, on établit les hyperparamètres, qui sont des configurations initiales du modèle pouvant affecter ses performances. Pendant cette phase, des techniques de régularisation peuvent être appliquées pour éviter le surapprentissage.

Entraînement

On utilise le jeu de données d'entraînement pour enseigner au modèle. Le modèle apprend à mesure que ses paramètres internes sont ajustés pour minimiser les erreurs dans ses prédictions sur ces données. C'est une étape où l'on utilise souvent des frameworks d'IA.

Validation

On évalue le modèle en utilisant le jeu de données de validation. Ce processus fait partie de la validation des modèles et des métriques de performance sont utilisées pour mesurer son efficacité. C'est à ce moment que l'on découvre si le modèle IA sera capable de traiter de nouvelles données et s'il ne s'est pas trop spécialisé.

Ajustement des modèles IA

En se basant sur les résultats de la validation, les hyperparamètres et le modèle sont ajustés. Ce processus d'ajustement des modèles peut être répété plusieurs fois pour optimiser les performances du modèle.

Implémentation

Une fois que le modèle est bien entraîné et validé, il est déployé dans l'environnement réel où il fera ses prédictions ou prendra des décisions basées sur de nouvelles données. Ce processus est connu sous le nom d'implémentation des modèles. Ensuite, le suivi des modèles et la mise à jour des modèles sont effectués lorsque cela est nécessaire.

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