Formation de modèles d'IA : qu'est-ce que c'est et comment ça marche ?

Dans un marché inondé de divers outils et plateformes d’IA, savoir comment personnaliser et former un modèle d’IA pourrait être le différenciateur dont votre entreprise a besoin pour prendre une longueur d’avance sur la concurrence.

Vous pouvez entraîner un modèle d’IA à faire presque n’importe quoi, de la reconnaissance de modèles à la création de nouveau contenu, à condition de disposer des ressources adéquates.

Lisez la suite pour un aperçu approfondi du processus de formation d’un modèle d’IA.

Qu’est-ce que la formation de modèles d’IA ?

La formation d’un modèle d’IA est le processus de création d’un outil personnalisé et intelligent qui analyse et interprète de vastes quantités de données.

L'objectif est d'avoir un modèle d'IA capable d'effectuer avec précision certaines tâches pour atteindre un objectif clair, comme :

• Générer du nouveau contenu
• Faire des prédictions
• Classification des informations

Les données constituent la ressource la plus importante pour l'entraînement d'un modèle d'IA. Les données que vous alimentez avec un modèle, qu'il soit pré-entraîné ou non, doivent être de haute qualité et soigneusement sélectionnées par des experts afin de permettre la détection de tendances et de relations.

Il y a différents types de modèles d'IA et des techniques de formation, mais pour cet article, nous nous concentrerons sur IA générative et apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

Les modèles GenAI utilisent des données et des invites générées par l’homme pour créer du nouveau contenu.

Par exemple, GénAI peut aider les ingénieurs à travailler plus rapidement tout au long du processus de conception en utilisant des invites pour générer des idées.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Apprentissage automatique Les modèles (ML) utilisent des données pour prendre des décisions ou faire des prédictions.

Par exemple, un modèle ML peut analyser les données des clients passés, comme les tendances d’achat, pour prédire d’autres produits qu’un client pourrait apprécier.

Travailler avec des modèles pré-entraînés existants

Avant de commencer à entraîner un modèle d'IA, vérifiez s'il existe déjà un modèle pré-entraîné adapté à votre cas d'utilisation. Vous pouvez appliquer le modèle directement ou l'adapter à vos besoins spécifiques.

Voici quelques exemples de modèles pré-entraînés :

• BERT (Google) : pour comprendre du texte, répondre à des questions et analyser les sentiments
• GPT (OpenAI) : Pour la génération de texte, les chatbots et le résumé
• T5 (Google) : Pour la traduction, le résumé et la classification de textes
• Discours profond (Mozilla) : Pour la reconnaissance automatique de la parole (ASR)
• CLIP (OpenAI) : Pour comprendre les images et le texte ensemble

Vous pouvez trouver des sélections de modèles pré-entraînés dans des référentiels tels que :

• Étreindre le visage
• Hub TensorFlow
• Hub PyTorch
• Zoos modèles comme Meta, Google, OpenAI, ONNX, etc.

Est-il difficile de former un modèle d’IA ?

Entraîner un modèle d'IA est plus facile à dire qu'à faire. Selon le niveau d'expertise de votre équipe et la complexité du modèle, vous pourriez avoir besoin d'aide.

Les tâches d'IA, comme l'entraînement des modèles, sont généralement confiées aux data scientists ou aux informaticiens. Ces professionnels possèdent les compétences techniques nécessaires pour :

• Recueillir et gérer la qualité des données
• Préserver la confidentialité des données
• Suivre les exigences d'infrastructure
• Comprendre les fonctions du modèle

Cela dit, entraîner un modèle d'IA sans expertise n'est pas impossible. Il suffit de patience et de ressources adaptées, comme des outils d'entraînement d'IA sans code ou low-code comme Amazon SageMaker, Microsoft AI Builder, Google AutoML, etc.

Comment former un modèle d'IA en 7 étapes

1. Identifiez le problème

Comprendre le problème que vous devez résoudre est la première étape de la formation d’un modèle d’IA, car cela vous aidera à déterminer les données pertinentes dont vous avez besoin.

Voici quelques exemples de cas d’utilisation :

• Avez-vous besoin d’un moyen plus simple d’identifier la fraude ? Le modèle d’IA aura besoin de données comprenant des exemples d’activités frauduleuses.
• Vous cherchez à améliorer l’expérience client ? Votre modèle d’IA a besoin d’être formé sur les habitudes, les données démographiques et les préférences des clients.
• Avez-vous besoin d’un moyen plus rapide de générer du nouveau contenu ? Vous pouvez utiliser l’ingénierie rapide pour apprendre au modèle d’IA comment vous fournir les bons résultats.

2. Collectez, organisez et préparez vos données

Si vous avez un examen d'histoire demain mais que vous n'avez étudié que le processus de photosynthèse la veille, il y a de fortes chances que vous ne soyez pas satisfait de votre résultat.

Considérez l'entraînement d'un modèle d'IA comme un scénario similaire. La qualité d'un modèle dépend de la qualité des données fournies. Et dans le monde de l'IA, la qualité des données prime largement sur leur quantité.

Les données d'entraînement doivent être diversifiées et exemptes de biais. L'utilisation de données spécifiques à votre entreprise permet au modèle d'en comprendre les subtilités, ce qui conduit à de meilleurs résultats.

En fonction de vos ressources, vous pouvez fournir un modèle d’IA avec données réelles ou synthétiques.

• Données réelles sont collectées à partir de diverses activités, telles que les interactions sur les réseaux sociaux et les commentaires (sondages, enquêtes, avis, etc.).
• Données synthétiques sont générées artificiellement pour des situations spécifiques. Dans le secteur de la santé, les données synthétiques sont utilisées pour entraîner les modèles d'IA afin que les informations des patients restent confidentielles.

5 types de données d'entraînement de modèles d'IA

Selon votre cas d’utilisation, vous aurez besoin des types de données de formation suivants.

• Données texte Comprend des informations provenant de pages web, de livres, d'articles universitaires, de documents gouvernementaux et d'autres sources. Il enseigne aux modèles d'IA comment traiter et générer le langage humain.
• Données audio L'apprentissage se concentre sur la musique, les sons d'animaux, les sons environnementaux et la parole humaine. Les modèles peuvent apprendre à détecter et à comprendre les accents et les schémas de parole.
• Données d'image inclut des images numériques pour des tâches telles que la reconnaissance faciale et l'imagerie médicale numérique.
• Données vidéo s'applique à différents formats vidéo et peut être utilisé pour former des applications telles que la reconnaissance faciale ou les systèmes de surveillance.
• Données du capteur Il inclut les températures, la biométrie ou l'accélération d'un objet. Il est utilisé pour entraîner des modèles d'IA pour les véhicules autonomes, l'automatisation industrielle et l'IoT.

Les données que vous utilisez doivent être organisées et préparées par le biais du traitement des données. Cette tâche incombe aux data scientists et consiste à supprimer les incohérences et les valeurs aberrantes afin d'améliorer la qualité et la pertinence de votre ensemble de données.

3. Choisissez le bon type de modèle d'IA

Repensez à la première étape, où vous avez identifié le problème que l'IA doit résoudre. L'entraînement d'un modèle d'IA générative ou d'apprentissage automatique vous aidera-t-il à atteindre votre objectif ?

Voici un aperçu rapide de la différences clées entre l’IA générative et l’apprentissage automatique.

4. Choisissez une technique d'entraînement

Ensuite, vous devez déterminer précisément comment entraîner votre modèle d'IA. Lors de vos recherches techniques, gardez un esprit pratique en considérant :

• Ressources disponibles
• Coût
• Exigences informatiques
• Complexité
• Date limite des candidatures

Il existe de nombreuses options d'entraînement pour l'IA générative et l'apprentissage automatique, et chaque processus d'entraînement de modèle est différent. Nous nous concentrerons sur quelques-unes des plus courantes.

Techniques de formation de l'IA générative

Transformateurs
Un transformateur est un réseau neuronal qui transforme un type d’entrée en un type de sortie différent. Transformateurs Apprenez le contexte et la signification des données et suivez les relations entre les composants de la séquence.

Les transformateurs sont le T de GPT (générateur de pré-entraînement), que vous avez probablement déjà vu avec ChatGPT. Presque tous les grands modèles de langage (LLM) utilisent des transformateurs en raison de leur capacité à traduire du texte et de la parole en temps réel.

Google Traduction en est un exemple populaire. Vous pouvez écrire une phrase en anglais, cliquer sur un bouton, et votre texte est traduit dans la langue de votre choix.

Réseaux Génératifs d'Adversariat (GAN)
Les réseaux antagonistes génératifs se composent de deux réseaux neuronaux qui se font concurrence :

• Pour générateur crée des échantillons de données artificiels pour tromper le discriminateur en lui faisant croire qu'ils sont réels.
• Pour discriminateur apprend à distinguer quels échantillons du générateur sont réels ou faux.

Les données du domaine sont transmises au discriminateur afin qu'il puisse apprendre ce qui est réel et ce qui est faux.

Le rôle du générateur est de tromper le discriminateur. Si le générateur réussit, le discriminateur doit être entraîné davantage pour mieux détecter les contrefaçons. Si le discriminateur réussit, le générateur doit modifier son modèle pour créer de meilleures contrefaçons.

La diffusion

Les modèles de diffusion sont principalement utilisés pour générer des images réalistes. Voici comment cela fonctionne :

• Le processus de diffusion commence par alimenter les données d’entraînement du modèle, qui, dans ce cas, sont des images.
• Ensuite, le bruit aléatoire (Bruit gaussien) est ajouté aux données existantes.
• Ensuite, le modèle inverse le processus et transforme le bruit en une sortie structurée.

Par exemple, la diffusion est comme former un artiste Dans la restauration de tableaux. Un tableau taché peut être méconnaissable, mais en le restaurant, l'artiste apprend les moindres détails de l'œuvre originale. Une fois terminé, il peut recréer le tableau de toutes pièces.

Techniques de formation à l'apprentissage automatique

Enseignement supervisé

L'apprentissage supervisé consiste à former un algorithme avec ensembles de données étiquetés Organisé par des humains. La partie « supervisée » de ce processus correspond aux données étiquetées, organisées par catégorie ou résultat. Cela donne à l'algorithme une compréhension fondamentale des résultats souhaités.

La classification d'images est un exemple d'apprentissage supervisé. Imaginons que vous ayez étiqueté des ensembles de données pour différents types de plantes, notamment leur taille, leur couleur, la forme de leurs feuilles, etc. Grâce à l'apprentissage supervisé, vous pouvez créer une application qui aide les utilisateurs à identifier le type de plante qu'ils ont devant eux simplement en prenant une photo.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé ne nécessite pas d'ensembles de données étiquetés ni d'intervention humaine.

Au lieu de cela, cette technique trouve des modèles et des relations par elle-même sans comprendre la signification des données.

La vente croisée est un exemple d'apprentissage non supervisé. Prenons l'exemple de la section « produits recommandés » sur un site e-commerce. Cette section est alimentée automatiquement par un modèle d'apprentissage non supervisé qui analyse les données clients, identifie des tendances et suggère des produits complémentaires ou des articles similaires susceptibles d'intéresser le client.

Apprentissage semi-supervisé

Combinaison d'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé utilise des données étiquetées et non étiquetées pour former des modèles.

Dans ce processus, le modèle reçoit une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Le modèle est capable de comprendre les données étiquetées et d'effectuer des ajustements pour comprendre les données non étiquetées.

L'étiquetage et l'organisation des données sont des processus longs et coûteux. L'apprentissage semi-supervisé constitue un juste milieu entre les coûts élevés de l'apprentissage supervisé et la complexité de l'apprentissage non supervisé.

5. Former le modèle

L'entraînement d'un modèle d'IA est un processus itératif. Le processus exact d'entraînement et de validation dépend du modèle utilisé. En général, vous alimentez un modèle avec vos données préparées afin qu'il apprenne à comprendre les schémas et les relations.

Au cours de cette étape de formation, vous identifierez les erreurs et apporterez des modifications pour améliorer la précision des résultats. Le feedback aide le système à s'affiner et à ajuster ses paramètres afin de minimiser les erreurs et d'améliorer les performances.

Attention à surajustement, un problème courant lors de l'entraînement des modèles d'IA. Cela se produit lorsque le modèle devient biaisé ou commence à mémoriser un ensemble de données au lieu d'en tirer des enseignements.

6. Tester et valider le modèle

L’IA n’est pas parfaite, elle fera donc probablement des erreurs dans les premières étapes de l’apprentissage.

Vous pouvez tester la précision d’un modèle d’IA en lui fournissant des données indépendantes qui ne faisaient pas partie du processus de formation initial.

Si cela ne fonctionne pas comme prévu :

• Affiner le modèle
• Recueillir plus de données
• Répétez le processus de formation
• Retester

7. Déployer

Lorsque votre modèle d’IA est précis et répond aux attentes, vous pouvez le déployer via des API, dans des environnements cloud ou directement dans une application.

La formation continue

Une fois votre modèle d’IA formé et déployé, le travail continue.

L'IA est connue pour ses hallucinations et ses erreurs ; vous devrez donc surveiller ses performances en permanence. Et à mesure que vos données augmentent et évoluent, un recyclage devient nécessaire pour maintenir leur pertinence.

Mais après tout le travail acharné, l'expérimentation et la formation, vous disposerez d'un modèle d'IA entièrement personnalisé qui connaît votre entreprise mieux que quiconque.