L’entraînement personnalisé des modèles IA permet d’obtenir des résultats plus précis et pertinents en fonction des besoins de l’utilisateur. Plus ils sont entraînés, plus il est facile de cerner leur utilisation. Mais, comment entraîner un modèle d’IA avec des données personnalisées ? Dans cet article, nous allons explorer 5 étapes essentielles pour entraîner un modèle d’IA avec des données personnalisées.
1 – Choisir le bon modèle d’IA
Le choix du modèle d’IA dépend du type de problème à résoudre et des données disponibles. Pour des données étiquetées, l’apprentissage supervisé qui consiste à entraîner un modèle à partir de ces derniers est adapté. Si les données ne sont pas étiquetées, l’apprentissage non supervisé qui permet d’identifier des structures cachées (clustering, réduction de dimensionnalité) est ce qu’il faut.
L’apprentissage par renforcement s’applique aux systèmes autonomes qui apprennent par essais et erreurs. Ils interagissent avec un environnement et reçoivent des récompenses ou des pénalités comme dans les jeux vidéo. Pour finir, le deep learning, via les réseaux neuronaux (CNN pour les images, RNN et Transformers pour le texte), est recommandé pour les projets complexes qui nécessitent une grande puissance de calcul.
Pour bien choisir le modèle d’IA, il faut analyser le type de données, définir les objectifs du modèle, tester plusieurs modèles et enfin optimiser en fonction des ressources.
2 – Préparer et collecter les données
La qualité des données est essentielle pour entraîner un modèle d’IA performant. La première étape consiste à collecter des données pertinentes à partir de sources fiables : bases de données existantes, web striping, capteurs, ou encore contributions humaines.
Une fois collectées, les données doivent être préparées pour être exploitables. Cela inclut le nettoyage (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes), la normalisation (mise à l’échelle des valeurs) et l’annotation (étiquetage des données pour l’apprentissage supervisé). Les données doivent être stockées de manière sécurisée et accessible, en fonction du volume et des besoins
3 – Diviser les données pour l’entraînement et la validation
Pour assurer un entraînement efficace et éviter les erreurs d’interprétation, il est essentiel de bien diviser les données. Généralement, les données sont réparties en trois ensembles : l’entraînement (70-80%) pour apprendre les relations entre les variables, la validation (10-15%) pour ajuster les hyperparamètres et prévenir le surapprentissage, et le test (10-15%) pour évaluer la performance finale du modèle sur des données inédites.
Cette séparation permet d’éviter que le modèle ne se contente de mémoriser les données d’entraînement sans réellement apprendre à généraliser. Pour une meilleure séparation, il existe des techniques comme la validation croisée (entraînement du modèle sur plusieurs sous-ensembles), ou la stratification (répartition équilibrée des classes). Une bonne gestion de la répartition des données garantit un modèle plus fiable et performant.
4 – Entraîner le modèle et ajuster les hyperparamètres
L’entraînement consiste à faire apprendre au modèle à partir des données d’entraînement. Il ajuste les paramètres internes du modèle pour minimiser les erreurs sur les données d’entraînement, souvent par la descente de gradient. Ce processus se répète sur plusieurs itérations, au cours desquelles le modèle s’améliore progressivement.
Les hyperparamètres sont des paramètres qui ne sont pas appris par le modèle pendant l’entraînement mais doivent être définis avant de commencer l’entraînement. L’ajustement de ces derniers, tels que le taux d’apprentissage, la taille du lot et le nombre d’itérations, influence directement la qualité de l’apprentissage. Des techniques comme la recherche par grille ou la recherche aléatoire permettent de trouver les meilleures configurations.
5 – Évaluer et optimiser le modèle
L’évaluation du modèle se repose sur des métriques adaptées comme la précision, le rappel ou l’erreur quadratique moyenne, selon la tâche. Si les performances sont insuffisantes, plusieurs optimisations sont possibles : ajustement des hyperparamètres, augmentation des données, ou régularisation pour éviter le surapprentissage. La validation croisée permet d’évaluer la robustesse du modèle sur différents ensembles de données.
Enfin, l’analyse des erreurs aide à identifier les faiblesses et à affiner les réglages. L’entraînement d’un modèle d’IA et son optimisation est un processus itératif qui nécessite des ajustements continus pour assurer des prédictions fiables et précises.
Claude est désormais capable d’effectuer des recherches sur le Web
