L'inférence est le processus par lequel un
modèle d'IA applique ses connaissances apprises pour générer des réponses, des prédictions ou effectuer des tâches à partir de données d'entrée. C'est le processus d'application d'un
modèle entraîné à de nouvelles données pour produire une sortie.
Dans les
modèles d'intelligence artificielle, l'inférence est le processus fondamental par lequel un système utilise ses connaissances préalables pour analyser de nouvelles données et générer des résultats. Les
modèles d'IA utilisent des
motifs mathématiques complexes pour produire des résultats qui vont au-delà des données exactes avec lesquelles ils ont été entraînés.
Chaque type de
modèle applique l'inférence de manière spécifique : un
modèle de langage de grande taille reçoit des informations textuelles et génère des réponses cohérentes, tandis qu'un
modèle de vision peut identifier des objets dans des images ou un
modèle prédictif peut anticiper des tendances dans des données financières.
Par exemple, lorsque vous utilisez ChatGPT pour résoudre un problème, un système de détection de maladies analyse des images médicales ou un
algorithme de recommandation suggère des produits, chacun réalise une inférence : il interprète les données d'entrée, recherche dans ses connaissances acquises et construit une réponse ou une prédiction cohérente et pertinente.