Qu’est-ce que la formation de modèles d’IA ? Tout ce qu’il faut savoir

L’IA n’est pas consciente. L’IA utilise un mélange beaucoup plus simple d’algorithmes qui ne peuvent pas “penser” ou “ressentir”. Ce processus simplifié est appelé “modèle”. Grâce à de nouvelles méthodes de formation, les modèles sont plus intelligents, plus efficaces et s’intègrent de plus en plus dans notre vie quotidienne.

Si vous souhaitez former votre propre IA, lisez ce qui suit pour avoir une bonne compréhension du processus.

Qu’est-ce que la formation à l’IA (et pourquoi s’en préoccuper) ?

Nous apprenons aux modèles d’IA par le biais d’un processus de formation. Les humains apprennent d’abord à manger, à marcher et à parler. Les LLM apprennent d’abord les bases telles que les mathématiques, la lecture et la structure des phrases. Tout au long de votre scolarité, vous apprendrez des compétences quotidiennes telles que les mathématiques et la lecture. Ensuite, vous apprendrez d’autres compétences dont vous n’aurez jamais besoin. L’IA suit un processus similaire. Une fois qu’ils sont capables de traiter des données et de générer des résultats, les modèles sont entraînés à l’aide d’ensembles de données plus vastes que vous et moi ne pourrions jamais imaginer.

Grâce à de nouvelles méthodes, ces ensembles de données se réduisent. Des ensembles de données plus petits donnent des modèles plus petits. Des données de meilleure qualité engendrent une IA plus légère et plus efficace. Google et Microsoft proposent désormais des ordinateurs portables dotés d’une IA intégrée. À mesure que l’informatique s’améliore, les modèles deviennent plus efficaces. Bientôt, l’IA fonctionnera de manière native sur le matériel des smartphones. En 2050, vous pourriez avoir de profondes conversations philosophiques avec votre grille-pain.

La formation à l’IA dans le monde réel

Les modèles d’IA sont déjà utilisés dans de nombreux endroits où l’on ne penserait jamais à regarder. Nous connaissons tous les chatbots et les générateurs d’images. Les applications de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le monde réel s’étendent bien plus loin que vous ne le pensez.

• Santé: Les modèles sont de plus en plus souvent formés à partir de données médicales. Ils sont souvent utilisés pour accélérer les diagnostics et détecter des maladies rares que les médecins rencontrent rarement.
• Produits pharmaceutiques: Les modèles créent des composés hypothétiques et analysent leur efficacité. Ces pseudo-essais peuvent permettre d’économiser des années, voire des décennies, d’essais et d’erreurs par rapport aux méthodes traditionnelles.
• Finance: À la fin des années 2010, les gens ont réalisé à quel point les modèles d’IA sont efficaces pour analyser les modèles de trading. Aujourd’hui, le trading piloté par l’IA est une norme du secteur, tant pour les crypto-monnaies que pour les actions.
• Divertissement: Netflix, Spotify et même YouTube utilisent des modèles formés pour vous recommander de nouveaux contenus. Ces modèles analysent probablement votre consommation de médias afin de prédire avec précision ce qui vous plaira ensuite. Vous souvenez-vous de l’époque où les recommandations de Netflix n’étaient rien ? Leur amélioration est directement liée à l’essor de l’IA.
• Aérospatiale: La NASA utilise des modèles d’IA pour analyser les données planétaires. Cela permet de mieux étudier la Terre et les planètes lointaines.

La liste ci-dessus n’est que la partie émergée de l’iceberg. L’apprentissage à partir de zéro permet désormais à l’IA de prendre des décisions à partir de données qu’elle n’a jamais vues. À mesure que de nouvelles méthodes d’apprentissage voient le jour, des modèles de haute qualité s’intègrent progressivement dans votre vie quotidienne. Imaginez un four qui sait comment cuire vos aliments à la perfection : nous n’en sommes pas loin !

Processus de formation des modèles d’IA

Lorsque nous apprenons à lire à un enfant, nous ne lui donnons pas une encyclopédie et nous nous en allons. Nous lui apprenons d’abord les lettres. Ensuite, nous passons aux mots, puis aux phrases. Des phrases, on passe aux paragraphes, puis aux livres complets. Ces mêmes étapes progressives s’appliquent aux modèles d’intelligence artificielle. Tout d’abord, un modèle apprend à traiter les données d’entrée (lire les données). Ensuite, il apprend à générer des résultats. Après une formation suffisante, un modèle peut commencer à apprendre par lui-même. Une fois que nous l’avons affiné, nous le testons et le déployons en vue d’une utilisation dans le monde réel.

Étape 1 : Préparation des données

Les modèles ont besoin de données. Avant même de choisir un modèle, il faut d’abord décider sur quelles données l’entraîner. Les données doivent être propres, bien formatées et refléter les modèles du monde réel.

Les données brutes sont souvent bruyantes, incohérentes et incomplètes. Avant de les introduire dans votre modèle, vous devez les nettoyer et les formater. Que votre modèle s’appuie sur des données structurées, comme des feuilles de calcul, ou sur des données non structurées, comme des textes ou des vidéos, la qualité et la pertinence sont essentielles. Vous n’apprendriez pas à un four à cuisson automatique à jouer au golf !

Des données de haute qualité réduisent le temps de formation et permettent d’obtenir un modèle petit mais intelligent. Notre marché de données offre des données propres et prêtes à l’emploi.

Étape 2 : Sélection d’un modèle de formation

Vous devez sélectionner le modèle de formation approprié pour l’IA que vous souhaitez créer. Vous pouvez utiliser l’un des modèles ci-dessous, ou une combinaison de ceux-ci.

• Grands modèles de langage: Souvent utilisés pour les chatbots. Ils sont formés sur de vastes ensembles de données et conçus pour traiter le langage humain de manière naturelle. Les LLM lisent et génèrent du texte en faisant des prédictions basées sur leurs données d’entraînement. ChatGPT, Claude et DeepSeek sont des exemples de LLM.
• Réseaux neuronaux convolutifs: Ces modèles sont utilisés pour analyser les images et les vidéos. Parmi les exemples concrets, citons ResNet, EfficientNet et YOLO (You Only Look Once).
• Réseaux neuronaux récurrents et transformateurs: Ces modèles excellent dans la prédiction, la reconnaissance vocale et les données séquentielles. GPT et BERT en sont des exemples largement utilisés. Les LLM sont en fait une émanation des transformateurs.
• Arbres de décision et forêts aléatoires: Les arbres de décision et les forêts aléatoires sont idéaux pour la classification des données et la modélisation prédictive. Ce type de modèle est idéal pour les modèles financiers et l’évaluation des risques. Les exemples incluent XGBoost, CatBoost, Scikit-learn’s DecisionTreeClassifier.
• Modèles d’apprentissage par renforcement: Deep Q-Networks (DQN), AlphaGo et PPO (Proximal Policy Optimization) utilisent tous l’apprentissage par renforcement. C’est la meilleure solution lorsque votre modèle d’IA doit apprendre des stratégies au fil du temps. Les roombas naviguent dans les salons et évitent les meubles grâce à l’apprentissage par renforcement.

Étape 3 : Formation du modèle

La formation est un processus lent. Comme pour l’apprentissage d’une nouvelle compétence, il s’agit d’une boucle continue d’exercices, de retour d’information et d’ajustements. Le modèle continue de s’améliorer jusqu’à ce qu’il puisse remplir sa fonction.

1. Entrée et traitement: Le modèle est alimenté en données (étiquetées ou non) en vue de leur traitement.
2. Apprentissage et ajustement: Au fur et à mesure que le modèle traite les données, il trouve des relations et fait des généralisations. Nous donnons au modèle un retour d’information afin d’affiner sa précision et sa prise de décision.
3. Mise au point: Une fois que nos ajustements commencent à prendre forme, nous pouvons nous concentrer sur des ajustements plus détaillés, la mise au point. À ce stade, le modèle peut déjà effectuer de nombreuses tâches efficacement, mais il n’est pas tout à fait prêt pour la production.

Étape 4 : Validation et mise au point

Imaginez que vous passiez un examen de conduite sans avoir jamais conduit de voiture. Vous avez réussi la partie écrite du cours de conduite, mais vous n’avez aucune expérience. Vous savez que la pédale d’accélérateur fait accélérer la voiture et que les freins l’arrêtent. Vous savez que le volant vous permet de tourner. Vous prenez le volant et vous vous apercevez rapidement que vous n’êtes pas prêt. Vous ne synchronisez pas correctement les pédales, vous tournez trop fort et BAM ! vous venez d’avoir votre premier accident de voiture. Pour conduire, il ne suffit pas de connaître la théorie, il faut aussi avoir de l’expérience.

Lors de la validation et de la mise au point, le modèle est testé dans des scénarios réels. Il peut s’agir de conversations approfondies, de modélisation financière, de génération d’images, etc. Le modèle doit s’exercer et affiner ses capacités réelles. Au cours de cette phase, le développeur procède à des ajustements précis pour s’assurer que le modèle fonctionne correctement. Lorsqu’on arrête une voiture, on ne freine pas d’un coup sec, on appuie sur la pédale en douceur et on s’arrête en douceur. De la même manière, votre modèle d’IA apprend à générer des résultats qui correspondent précisément à vos objectifs.

Étape 5 : Test et déploiement

Utiliseriez-vous un médicament qui n’a jamais été testé ? Sur le papier, tout semble bon, mais les effets secondaires sont totalement inconnus et l’efficacité n’a pas été prouvée. C’est un peu dangereux, non ?

Vous ne voudriez pas non plus déployer un modèle non testé. À la fin des années 2010, des IA mal formées ont été déployées en production après avoir été entraînées sur les médias sociaux. Des tests appropriés auraient pu éviter l’embarras de l’entreprise et les retombées sociales qui ont suivi.

“Construisez un feu pour un homme, et il sera au chaud pour un jour. Enflammez un homme, et il sera au chaud pour le reste de sa vie – ou jusqu’à ce que le prototype non testé lui explose à la figure”. –Terry Pratchett

Une fois que le modèle a été rigoureusement testé, il est prêt à être déployé. En cas d’échec d’un test, nous apportons des améliorations et réessayons.

Les défis de la formation au mannequinat

La formation à l’IA n’est pas qu’une question de soleil et d’arc-en-ciel. Nous devons éviter de nombreux pièges. Les principaux problèmes de la formation à l’IA sont en fait les mêmes que ceux qui affectent le développement de logiciels en général.

• Données médiocres ou altérées: Si vous entraînez un modèle en utilisant des données erronées, vous obtiendrez un modèle erroné.
• Tests faibles ou inexistants: Vous devez tester tous les scénarios possibles. Sinon, vous finirez comme le gars de la citation de Terry Pratchett.
• Problèmes de boîte noire: Les réseaux neuronaux sont souvent appelés “boîtes noires”. Nous ne comprenons pas encore parfaitement leur fonctionnement. Nous savons qu’un neurone se déclenche et communique avec d’autres neurones. Déboguer un réseau neuronal revient à demander à un Néandertalien de pratiquer une opération du cerveau… avec une massue.

L’avenir de la formation par le modèle

La formation à l’IA évolue d’une manière que nous n’aurions pas crue possible. Aujourd’hui, vous pouvez demander à un LLM comment construire un LLM et il vous le dira. Bientôt, les modèles d’IA formeront directement d’autres modèles d’IA. C’est une bonne chose qu’ils n’aient pas de sentiments, car les travailleurs humains n’ont jamais aimé former leurs remplaçants.

Grâce à l’apprentissage en quelques étapes, les données de formation et les modèles d’IA sont de plus en plus réduits. De nouvelles méthodes plus efficaces apparaissent chaque jour. Des modèles plus intelligents s’exécutent sur du matériel plus faible. Chaque avancée en matière de formation nous rapproche du grille-pain philosophiquement éclairé… et d’autres choses plus utiles.

Conclusion

Sans une formation adéquate, les modèles d’IA s’effondrent. Nous avons parcouru un long chemin, mais nous ne faisons qu’effleurer la surface. À mesure que l’IA s’immisce dans notre vie quotidienne, les innovations que nous verrons dans les dix prochaines années sont insondables. Il y a quelques années, ChatGPT 3.5 a bouleversé le monde, mais ce n’était que le début. Si vous souhaitez former votre propre modèle d’IA, jetez un coup d’œil à nos outils d’IA.

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