3.1 Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et profond

3. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (machine learning) ?

3.2. Les phases d'apprentissage d'une IA

Comment apprend-on à un modèle d'IA à apprendre et comment est-il créé ?

Ces questions sont importantes, car elles permettent de mieux comprendre ce qui se passe entre les requêtes et les réponses générées par l'IA.

Les phases d'apprentissage de l'IA suivent un processus méthodique qui transforme les données brutes en modèles puissants. Explorons ces étapes pour mieux comprendre ce parcours complexe. Voici un résumé expliquant comment est créé un modèle d'IA, que vous pouvez parcourir rapidement pour vous faire une idée de son fonctionnement sous le capot^[8] :

Tableau 2 : Les phases d'apprentissage d'une IA

#	Phases d'apprentissage	Description
1	Collecte des données	Cette phase consiste à rassembler des informations pertinentes et représentatives qui seront utilisées pour entraîner un modèle ou effectuer une analyse.
2	Préparation des données	Une fois les données collectées, elles subissent un processus de nettoyage, de normalisation, de transformation et d'enrichissement. Cette phase vise à éliminer les erreurs, à traiter les données manquantes et à garantir que les données sont prêtes à être utilisées par les algorithmes d'apprentissage automatique.
3	Choix du modèle	Face à une variété d'algorithmes, le choix du modèle dépend des caractéristiques des données, des objectifs de la tâche, ainsi que des contraintes de temps et de ressources. Les modèles incluent des options telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision, etc., chacun adapté à des situations spécifiques.
4	Entraînement du modèle	Durant cette phase, le modèle sélectionné ajuste ses paramètres en utilisant des techniques d'optimisation qui lui sont propres. L'objectif est de minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les observations réelles.
5	Optimisation du modèle	Pour améliorer les performances du modèle, des ajustements sont effectués sur les paramètres en utilisant différentes techniques, par exemple en utilisant de nouvelles données non vues auparavant pour ajuster le modèle. L'objectif est de trouver le juste équilibre entre complexité et généralisation.
6	Test du modèle	La phase finale consiste à évaluer les performances du modèle optimisé sur des données indépendantes. Cette évaluation détermine la qualité finale du modèle et sa préparation à être déployé en production pour des applications réelles.