Comment les modèles d'IA collectent-ils des informations pour apprendre ?

Les modèles d'IA populaires sont plus performants que les humains dans de nombreuses activités de science des données, comme l'analyse. Les modèles d'intelligence artificielle sont conçus pour imiter le comportement humain. Les réseaux de neurones artificiels et les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés par les modèles d'IA, tels que les grands modèles de langage capables de comprendre et de produire le langage humain, pour simuler un processus décisionnel logique à partir d'ensembles de données d'entrée et d'informations accessibles. Ces modèles, qui constituent le fondement des technologies de renseignement contemporaines, sont performants en analyse de l'information, en prise de décision, en prédiction et en analyse approfondie.

Dans cet article, nous explorerons plus en détail les modèles d'IA et leur définition. Nous examinerons également les distinctions entre Modèles d’IA et d’apprentissage automatique.

Qu’entendons-nous par modèle d’IA ?

L'intelligence artificielle est l'un des sujets d'étude les plus passionnants et innovants en informatique. L'objectif de la recherche en IA a toujours été de développer des modèles capables de faciliter le travail humain et de s'adapter à son intelligence. Il n'existe actuellement aucune technologie d'IA capable de penser comme les humains. Mais cela ne signifie pas que nous ne pouvons pas utiliser les algorithmes d'IA à notre avantage.

Les modèles d'IA sont utilisés pour diverses activités d'analyse et de prise de décision. Un modèle d'intelligence artificielle est un ordinateur ou un algorithme qui utilise des données d'entraînement pour identifier des tendances et formuler des prédictions ou des jugements. Afin d'apprendre de leur entraînement, de collecter et d'évaluer les données, puis d'utiliser ces apprentissages pour atteindre leurs objectifs prédéterminés, les modèles d'IA utilisent également des algorithmes de prise de décision.

Grands modèles de langage (LLM) sont des outils d’intelligence artificielle (IA) sophistiqués capables de comprendre et de produire le langage humain.

Les modèles d'IA excellent dans l'exploitation de vastes quantités de données pour résoudre des problèmes complexes. Ils sont donc capables de résoudre des problèmes complexes avec une grande précision.

Modèles d'IA et de ML

Bien que leurs applications soient différentes, les modèles d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont étroitement liés. L'apprentissage automatique est l'une des nombreuses technologies regroupées sous le terme générique d'intelligence artificielle. Construire des modèles permettant d'apprendre à partir de données et de formuler des prédictions ou des jugements à partir de cet apprentissage est l'objectif principal de l'apprentissage automatique, une branche de l'intelligence artificielle. Autrement dit, tous les modèles d'IA ne sont pas des modèles d'apprentissage automatique, mais tous les modèles d'apprentissage automatique sont des modèles d'IA.

IA contre ML

Déploiement d'un modèle d'IA

Le processus de publication d'un modèle d'IA pour une utilisation dans des applications pratiques est appelé déploiement. Pour ce faire, le modèle est généralement intégré sous forme d'élément logiciel pouvant être intégré à différentes applications ou systèmes. Le test et le réglage fin du modèle pour garantir des performances précises et efficaces peuvent également faire partie du déploiement.

Le processus de construction de modèles d'IA

Nous avons d’abord besoin de données pertinentes, des données de haute qualité afin de créer des modèles d'IA intelligents. Voici comment procéder :

Commencez par identifier les sources de données:

• Peut être interne (systèmes d'entreprise) ou externe (web, enquêtes).
• Les types de données incluent du texte, des images et même des modèles 3D.
• Peut être structuré (comme des feuilles de calcul) ou non structuré (comme des publications sur les réseaux sociaux ou des vidéos).

Différentes méthodes de collecte de données comprennent:

• Bases de données internes de l'entreprise (par exemple, systèmes PLM) : Sécurisé et protège la propriété intellectuelle, mais peut manquer de volume.
• Entrepôts de données existants ou systèmes partenaires : Utile mais peut soulever des questions sur la propriété des données.
• Web scraping ou réseaux sociaux : Bon pour des idées générales, mais pas idéal pour des applications techniques ou d'ingénierie.
• Données synthétiques générées par l'IA : Idéal pour combler les lacunes lorsque les données réelles sont difficiles à obtenir, même s'il peut introduire un biais s'il n'est pas utilisé avec précaution.

Objectifs clés lors de la collecte:

• Assurez-vous que les données sont exactes, sécurisées, représentatives et impartiales.

Nettoyage et prétraitement des données

La collecte de données ne suffit pas : elles doivent être nettoyées et formatées pour que l'IA puisse les utiliser correctement :

• Supprimez les erreurs, les entrées incomplètes ou les données non pertinentes.
• Convertissez tout en une structure que le modèle d’IA comprend.
• Certains modèles d’apprentissage profond 3D peuvent fonctionner directement avec des fichiers CAO/IAO bruts, évitant ainsi complètement l’étape de nettoyage.
  • Cela permet d’économiser du temps et des efforts manuels.

Choisir le bon algorithme d'IA

Une fois les données prêtes, il est temps de choisir le meilleur algorithme pour entraîner votre modèle d'IA. Le choix dépend du type de données et de l'objectif de votre modèle.

Voici quelques options populaires :

• Arbres de décision – simples, visuels et faciles à interpréter.
• Régression logistique – idéale pour les résultats binaires (comme les prédictions oui/non).
• Machines à vecteurs de support (SVM) – efficaces pour les tâches de classification claires.
• Réseaux neuronaux – des modèles puissants qui imitent le cerveau humain (nous y reviendrons plus tard).

Test et validation de modèles

• Le modèle doit être évalué sur des données réelles ou hypothétiques avant d’être utilisé.
• Cela garantit la précision et la fiabilité du modèle pour une utilisation pratique.

Conclusion:

En résumé, les modèles d'IA apprennent à partir de vastes quantités de données pour réfléchir, prendre des décisions et résoudre des problèmes plus rapidement que les humains ! Chaque étape contribue à la création d'outils performants que nous utilisons au quotidien, de l'obtention de données pertinentes à la sélection d'algorithmes astucieux. Bien que l'IA et le ML soient étroitement liés, comprendre leur fonctionnement et leur développement nous aide à apprécier leur formidable utilité dans notre quotidien.

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