L’entraînement est le processus par lequel un
modèle d’IA "
apprend" à réaliser sa tâche en analysant de grandes quantités de données (
datasets). C’est similaire à la façon dont un étudiant
apprend grâce à la pratique et aux exemples, mais à une échelle et à une vitesse bien plus grandes.
Pendant l’entraînement, le modèle analyse des milliers ou des millions d’exemples pour identifier des
motifs et
apprendre d’eux. Par exemple, pour reconnaître des chats dans des photos, un modèle serait entraîné avec des millions d’images étiquetées de chats,
apprenant progressivement à identifier les oreilles, les moustaches et d’autres caractéristiques félines.
Le processus comprend plusieurs étapes : tout d’abord, les données d’entraînement sont collectées et préparées, ensuite les
paramètres du modèle sont ajustés pendant qu’il analyse ces données, et enfin, ses performances sont testées avec de nouvelles données qu’il n’a jamais vues. C’est comme un cycle d’étude, de pratique et d’examens.
Les résultats de l’entraînement dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données utilisées. Si les données sont biaisées ou incorrectes, le modèle apprendra ces mêmes
biais, comme un étudiant qui apprendrait à partir de livres contenant des erreurs.