Le processus de formation d'un modèle IA

Bien que chaque projet ait ses propres défis et exigences, le processus général de formation d'un modèle IA reste inchangé.

Ces cinq étapes constituent un aperçu du processus de formation d'un modèle IA.

Préparation des données : La formation réussie d'un modèle IA commence par des données de haute qualité qui doivent représenter avec précision et cohérence des situations réelles du monde réel. Sans ces données, les résultats ultérieurs n'auront aucun sens. Pour réussir, l'équipe de projet doit soigneusement sélectionner les sources de données appropriées, établir des processus et des infrastructures pour la collecte manuelle et automatisée des données, et développer des processus de nettoyage/transformation appropriés.

Choisir le modèle d'entraînement : Si la préparation des données pose les bases du projet, le choix du modèle construit tout le mécanisme. Les variables de cette décision incluent la définition des paramètres et des objectifs du projet, le choix de l'architecture et du modèle algorithmique. Comme différents modèles d'entraînement nécessitent des ressources variées, ces facteurs doivent être mis en balance avec des éléments pratiques tels que les besoins en calcul, les délais, les coûts et la complexité.

Entraînement initial : Tout comme dans l'exemple où l'on apprend à un enfant à distinguer les chats et les chiens, la formation d'un modèle IA commence par les bases. L'utilisation de jeux de données trop larges, d'algorithmes trop complexes ou de modèles erronés peut entraîner un traitement des données par le système, sans apprentissage ni amélioration. Pendant l'entraînement initial, les scientifiques des données doivent se concentrer sur l'obtention de résultats conformes aux paramètres attendus tout en surveillant les erreurs destructrices possibles dans l'algorithme. En évitant un sur-entraînement, le modèle peut s'améliorer progressivement, de manière stable et maîtrisée.

Validation de l'entraînement : Après la phase d'entraînement initiale, le modèle peut générer de manière fiable des résultats attendus en fonction de critères clés. La validation de l'entraînement est la prochaine phase. À ce stade, les experts commencent à défier le modèle afin de découvrir des problèmes, des surprises ou des lacunes dans l'algorithme. Cette phase utilise des ensembles de données différents de ceux utilisés lors de la phase initiale, généralement avec une portée et une complexité supérieures aux ensembles de données d'entraînement.

Lorsque les scientifiques des données utilisent ces ensembles de données pour effectuer des tests, ils évaluent la performance du modèle. Bien que la précision de la sortie soit importante, le processus d'évaluation en soi est également crucial. Les tâches principales de ce processus incluent l'évaluation de variables telles que la précision (pourcentage de prédictions correctes) et le rappel (pourcentage de bonnes identifications des catégories). Dans certains cas, une seule valeur d'indicateur peut être utilisée pour évaluer les résultats. Par exemple, le score F1 est une métrique attribuée aux modèles de classification, qui inclut le poids des différents types de faux positifs/faux négatifs, permettant ainsi une compréhension plus complète du succès du modèle.

Test du modèle : Après validation du modèle à l'aide d'un ensemble de données soigneusement sélectionné et applicable, il est testé avec des données en temps réel pour évaluer sa performance et sa précision. L'ensemble de données à cette phase doit provenir de scénarios réels et cette étape est connue sous le nom de "boucle de déformation", permettant au modèle de se développer indépendamment. Si le modèle peut fournir des résultats précis (et, plus important encore, atteindre les résultats attendus) à partir des données de test, il peut être déployé. Si le modèle présente des défauts, le processus d'entraînement doit être répété jusqu'à ce que les standards de performance soient atteints ou dépassés.

Bien que le déploiement soit un jalon important, atteindre cette phase ne marque pas la fin de la formation du modèle. Selon le modèle, chaque jeu de données traité peut fournir une autre "leçon" pour l'IA, raffinant ainsi et améliorant l'algorithme. Les scientifiques des données doivent surveiller en continu la performance et les résultats, surtout lorsque le modèle traite des données aberrantes inattendues. Si des résultats incorrects apparaissent, même en petite quantité, le modèle pourrait nécessiter un ajustement supplémentaire afin d'éviter d'impacter les résultats futurs.