Les étapes de création d'une IA

Ce que nous allons découvrir

Vous avez désormais bien cerné la notion fondamentale de l’intelligence artificielle consistant à apprendre à partir de la donnée. En d’autres termes, cela signifie que si vous n’avez pas de données (data), alors vous ne permettrez pas à votre IA de s’entraîner et de s’améliorer au fil du temps.

Avant de plonger dans les méandres de la création technique d’une intelligence artificielle, il est essentiel de bien comprendre l’ensemble des étapes nécessaires à la création d’une intelligence artificielle, passant de l’objectif initial à la collecte et la préparation des données, jusqu’à la mise en production de l’IA.

Ce chapitre vous offrira les fondements de la collecte de DATA d’un point de vue théorique, en expliquant les principes de base, les objectifs et le processus de collecte et de préparation des données, le choix et la mise en place des algorithmes, la formation et l’évaluation des différents modèles pour terminer sur le déploiement...

La collecte et la préparation de données

La collecte de données est la toute première étape dans la création d’une intelligence artificielle.

Bien avant même de penser à l’architecture technique que vous allez déployer ou bien même aux algorithmes des plus contemporains que vous souhaitez utiliser, il est impératif de déterminer l’ensemble des données qui vous seront nécessaires à l’atteinte de vos objectifs. Une dernière fois, nous sommes insistants, mais comprenez : les données constituent la source d’alimentation de votre intelligence artificielle, la qualité de ces dernières sont essentielles au bon déploiement de votre intelligence artificielle.

Vous noterez également que ces fameuses données sont susceptibles de prendre différentes formes toutes aussi variées les unes que les autres, telles que des photos, du texte, des documents, des vidéos, des enregistrements audios, des données structurées provenant des systèmes de gestion de bases de données comme Oracle ou SQL Server, ou de bases portant des données non structurées.

Base de données relationnelle : tableau 2 dimensions

Les bases de données dites « relationnelles » sont utilisées depuis plusieurs décennies (1970). Elles disposent d’un langage de requêtage dénommé SQL (Structured Query Language) qui est utilisé la majeure partie du temps. SQL permet à lui seul d’interagir avec les données, que ce soit à travers un outil dédié (SGBDR, système de gestion de base de données relationnelle) ou dans une application réalisée par des équipes d’ingénierie logicielle afin de créer, mettre à jour, consommer.

Le CRUD constitue le fondement même de la gestion des données en bases de données. Ces opérations permettent de créer de nouvelles entrées, de consulter les informations existantes, d’effectuer des mises à jour sur des données déjà présentes, et de supprimer des enregistrements. Ces actions sont essentielles pour interagir complètement avec les données stockées...

La sélection de l’algorithme

Il existe une multitude de types d’algorithmes d’apprentissage automatique, tous adaptés à des besoins spécifiques, comme évoqué dans le chapitre Les fondamentaux de l’intelligence artificielle. Le choix de l’algorithme qui convient le mieux dépend en grande partie de la nature de votre problème, qu’il s’agisse de classification, de régression, de clustering, ou d’autres tâches encore. De plus, vos données elles-mêmes jouent un rôle crucial dans cette décision.

Pour guider votre choix, il est essentiel de se poser certaines questions clés. Tout d’abord, quel type de problème cherchez-vous à résoudre ? Vous engagez-vous dans une tâche de classification, de régression, de clustering, ou quelque chose de différent ? Comprendre la nature de votre objectif est la première étape pour sélectionner le bon algorithme.

Ensuite, il faut examiner attentivement les caractéristiques de vos données. Sont-elles structurées avec une organisation claire, ou sont-elles non structurées avec des informations dispersées ? Présentent-elles des relations complexes entre les différentes variables ? Y a-t-il des dépendances temporelles à prendre en compte ? La structure...

La division des données

Les données sont la matière première à partir de laquelle votre IA apprend et prend des décisions. Cependant, travailler avec des données brutes est souvent compliqué, voire inefficace. C’est là qu’intervient la division des données, une pratique cruciale qui permet d’organiser, de préparer et d’exploiter efficacement les données pour former votre IA. Nous allons explorer l’importance de la division des données en IA, les différentes techniques pour le faire, et comment cette étape impacte le succès de votre projet.

La division des données consiste à découper votre ensemble de données en plusieurs parties distinctes, chacune jouant un rôle spécifique dans le processus d’apprentissage de votre IA. Les divisions typiques incluent :

L’entraînement du modèle

Dès lors que les données sont collectées et préparées, que l’algorithme a été identifié et mis en place, et que les données sont convenablement divisées, la prochaine étape cruciale dans la création d’un système d’intelligence artificielle consiste à former et évaluer le modèle.

Cette formation du modèle consiste à exposer celui-ci aux données d’entraînement pour qu’il apprenne à reconnaître les schémas et les relations entre les différentes variables. L’évaluation, quant à elle, permet de mesurer la performance du modèle et de déterminer s’il est suffisamment précis et fiable pour être utilisé dans des situations que nous qualifierons de réelles.

La formation du modèle

La formation d’un modèle en intelligence artificielle implique généralement l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage automatique. L’algorithme prend les données d’entraînement en entrée et ajuste les paramètres du modèle pour minimiser une fonction de coût, qui mesure l’écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles des données d’entraînement. Ce processus itératif est répété plusieurs fois, en faisant passer les données d’entraînement à travers le modèle, jusqu’à ce que le modèle atteigne un niveau de performance souhaité.

La formation du modèle peut prendre du temps et nécessite souvent des ressources informatiques importantes, notamment des GPU (unités de traitement graphique) ou des TPU (unités de traitement tensoriel). Dans certains cas, il est possible d’utiliser des techniques de parallélisation et de distribution pour accélérer le processus de formation.

L’évaluation du modèle

Une fois que le modèle a été formé...

La mise en production et l’amélioration continue

La mise en production et l’amélioration continue constituent les toutes dernières étapes de création d’une intelligence artificielle.

Dans un premier temps, nous avons pu collecter et préparer les données. Dans un second temps, nous avons choisi notre algorithme puis dans un troisième temps, nous avons procédé à la formation et l’évaluation du modèle. La quatrième et dernière phase de la création d’une IA vise à déployer l’intelligence artificielle dans un environnement réel et à maintenir et améliorer ses performances au fil du temps. Dans cette section, nous examinerons en détail les différentes étapes du déploiement, la gestion des environnements, les plateformes et les acteurs impliqués dans la mise en production de l’IA.

Les différentes étapes du déploiement

Avant de déployer l’IA, il est essentiel de préparer les données de production sur lesquelles le modèle sera utilisé. Cela peut inclure le nettoyage, la normalisation et la structuration des données pour les rendre compatibles avec le modèle.

Il est nécessaire de mettre en place l’infrastructure nécessaire pour héberger et exécuter le modèle...

Conclusion

Au fil de ce chapitre, nous avons évoqué les étapes fondamentales de la création d’une intelligence artificielle, de la collecte et la préparation des données à l’amélioration continue du modèle en production. Chacune de ces étapes représente une pièce vitale du puzzle complexe qui compose le processus de développement d’une IA performante et utile.

Nous avons découvert que la collecte et la préparation des données constituent le fondement de toute IA. En puisant dans des sources fiables et pertinentes, nous construisons le terrain sur lequel notre modèle va s’épanouir. Le nettoyage, la transformation et la structuration des données nécessitent une attention minutieuse, car la qualité de nos résultats futurs repose en grande partie sur la qualité de nos données.

Le choix de l’algorithme est une étape cruciale qui guide la manière dont notre IA apprendra et se développera. Du choix entre l’apprentissage supervisé et non supervisé à la sélection de l’algorithme spécifique, cette décision influence directement les performances de notre modèle. Une fois l’algorithme sélectionné, sa mise en place et son entraînement exigent patience et expertise, car l’IA apprend...