Une tentative d’explication de l’IA : Comment fonctionne l’intelligence artificielle – comment est-elle formée ?

Comment fonctionne l'intelligence artificielle (IA) ? 🤖

Le fonctionnement de l'intelligence artificielle (IA) se divise en plusieurs étapes clairement définies. Chacune de ces étapes est cruciale pour le résultat final fourni par l'IA. Le processus débute par la saisie des données et se termine par la prédiction du modèle et les éventuels retours d'information ou cycles d'entraînement supplémentaires. Ces phases décrivent le processus que suivent la quasi-totalité des modèles d'IA, qu'il s'agisse de simples ensembles de règles ou de réseaux neuronaux très complexes.

1. Saisie des données 📊

L'intelligence artificielle repose sur les données qu'elle traite. Ces données peuvent se présenter sous diverses formes : images, textes, fichiers audio ou vidéos. L'IA utilise ces données brutes pour reconnaître des schémas et prendre des décisions. La qualité et la quantité des données sont ici cruciales, car elles influencent considérablement les performances finales du modèle.

Plus les données sont complètes et précises, mieux l'IA apprend. Par exemple, pour entraîner une IA au traitement d'images, il lui faut une grande quantité de données d'images afin d'identifier correctement les différents objets. Pour les modèles de langage, ce sont les données textuelles qui permettent à l'IA de comprendre et de générer la parole humaine. L'entrée des données est la première étape, et l'une des plus importantes, car la qualité des prédictions dépend de la qualité des données sous-jacentes. Un principe bien connu en informatique l'illustre par l'adage « données erronées en entrée, données erronées en sortie » : de mauvaises données produisent de mauvais résultats.

2. Prétraitement des données 🧹

Une fois les données saisies, elles doivent être préparées avant d'être intégrées au modèle. Ce processus s'appelle le prétraitement des données. L'objectif est de transformer les données dans un format que le modèle puisse traiter de manière optimale.

Une étape courante du prétraitement est la normalisation des données. Cela consiste à uniformiser les valeurs des données afin qu'elles soient traitées de manière cohérente par le modèle. Par exemple, on peut normaliser les valeurs de tous les pixels d'une image entre 0 et 1, au lieu de 0 à 255.

Une autre étape importante du prétraitement est l'extraction de caractéristiques. Il s'agit d'extraire des données brutes des caractéristiques spécifiques particulièrement pertinentes pour le modèle. En traitement d'images, il peut s'agir de contours ou de motifs de couleurs particuliers, tandis qu'en traitement de texte, on extrait les mots-clés pertinents ou les structures de phrases. Le prétraitement est essentiel pour rendre l'apprentissage de l'IA plus efficace et précis.

3. Le modèle 🧩

Le modèle est au cœur de toute intelligence artificielle. C'est là que les données sont analysées et traitées grâce à des algorithmes et des calculs mathématiques. Un modèle peut prendre diverses formes. L'un des plus connus est le réseau de neurones, inspiré du fonctionnement du cerveau humain.

Les réseaux de neurones sont constitués de plusieurs couches de neurones artificiels qui traitent et transmettent l'information. Chaque couche reçoit les données de la couche précédente et les traite. L'apprentissage d'un réseau de neurones consiste à ajuster les poids des connexions entre ces neurones afin que le réseau puisse effectuer des prédictions ou des classifications de plus en plus précises. Cet ajustement est réalisé par l'entraînement, au cours duquel le réseau accède à de grandes quantités de données d'exemple et améliore itérativement ses paramètres internes (poids).

Outre les réseaux de neurones, de nombreux autres algorithmes sont utilisés dans les modèles d'IA. Parmi ceux-ci figurent les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, et bien d'autres. Le choix de l'algorithme dépend de la tâche spécifique et des données disponibles.

4. Prévisions du modèle 🔍

Une fois le modèle entraîné avec des données, il est capable d'effectuer des prédictions. Cette étape est appelée prédiction du modèle. L'IA reçoit une entrée et, en se basant sur les modèles qu'elle a appris, elle renvoie une sortie, c'est-à-dire une prédiction ou une décision.

Cette prédiction peut prendre différentes formes. Dans un modèle de classification d'images, par exemple, l'IA pourrait prédire quel objet est représenté sur une photo. Dans un modèle de langage, elle pourrait prédire le mot suivant dans une phrase. En matière de prévisions financières, l'IA pourrait prévoir l'évolution du marché boursier.

Il est important de souligner que la précision des prédictions dépend fortement de la qualité des données d'entraînement et de l'architecture du modèle. Un modèle entraîné sur des données insuffisantes ou biaisées est susceptible de produire des prédictions erronées.

5. Retour d'information et formation (facultatif) ♻️

Un autre aspect important du fonctionnement d'une IA est le mécanisme de rétroaction. Le modèle est ainsi régulièrement contrôlé et optimisé. Ce processus a lieu soit pendant l'entraînement, soit après la prédiction du modèle.

Si le modèle produit des prédictions incorrectes, il peut apprendre, grâce au retour d'information, à reconnaître ces erreurs et à ajuster ses paramètres internes en conséquence. Pour ce faire, il compare les prédictions du modèle aux résultats réels (par exemple, à des données connues pour lesquelles les réponses correctes existent déjà). Une méthode typique dans ce contexte est l'apprentissage supervisé, où l'IA apprend à partir de données d'exemple contenant déjà les réponses correctes.

Une méthode de rétroaction courante est l'algorithme de rétropropagation utilisé dans les réseaux de neurones. Dans ce cas, les erreurs commises par le modèle sont propagées en sens inverse à travers le réseau afin d'ajuster les poids des connexions neuronales. De cette manière, le modèle apprend de ses erreurs et ses prédictions deviennent de plus en plus précises.

Le rôle de la formation 🏋️‍♂️

L'entraînement d'une IA est un processus itératif. Plus le modèle reçoit de données et plus il est entraîné sur ces données, plus ses prédictions deviennent précises. Cependant, il existe des limites : un modèle surentraîné peut développer des problèmes de « surapprentissage ». Cela signifie qu'il mémorise si bien les données d'entraînement qu'il produit des résultats moins bons sur des données nouvelles et inconnues. Il est donc important d'entraîner le modèle de manière à ce qu'il généralise, c'est-à-dire qu'il puisse également faire de bonnes prédictions sur de nouvelles données.

Outre l'entraînement classique, il existe des méthodes comme l'apprentissage par transfert. Dans ce cas, un modèle déjà entraîné sur un vaste ensemble de données est utilisé pour une nouvelle tâche similaire. Cela permet de gagner du temps et de la puissance de calcul, car le modèle n'a pas besoin d'être entraîné entièrement à partir de zéro.

Tirez le meilleur parti de vos points forts 🚀

Le fonctionnement de l'intelligence artificielle (IA) repose sur une interaction complexe de différentes étapes. De la saisie et du prétraitement des données à l'entraînement du modèle, la prédiction et le retour d'information, de nombreux facteurs influencent la précision et l'efficacité de l'IA. Une IA bien entraînée peut offrir d'énormes avantages dans de nombreux domaines, de l'automatisation des tâches simples à la résolution de problèmes complexes. Cependant, il est tout aussi important de comprendre les limites et les pièges potentiels de l'IA afin d'exploiter au mieux ses atouts.

🤖📊 Processus d'apprentissage de l'IA : Capture, liaison et stockage

Exemple simple de diagramme de réseau neuronal d'IA utilisant le seul terme « Stuttgart » – Image : Xpert.Digital

🌟 Collecter et préparer les données

La première étape du processus d'apprentissage de l'IA consiste à collecter et à préparer les données. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des bases de données, des capteurs, des textes ou des images.

🌟 Données relationnelles (Réseau neuronal)

Les données collectées sont reliées entre elles au sein d'un réseau neuronal. Chaque paquet de données est représenté par des connexions dans un réseau de « neurones » (nœuds). Un exemple simple, prenant la ville de Stuttgart, pourrait ressembler à ceci :

a) Stuttgart est une ville du Bade-Wurtemberg.
b) Le Bade-Wurtemberg est un Land d'Allemagne.
c) Stuttgart est une ville d'Allemagne.
d) Stuttgart comptait 633 484 habitants en 2023.
e) Bad Cannstatt est un quartier de Stuttgart.
f) Bad Cannstatt a été fondée par les Romains.
g) Stuttgart est la capitale du Bade-Wurtemberg.

En fonction du volume de données, les paramètres des sorties potentielles sont générés à l'aide du modèle d'IA. Par exemple, GPT-3 possède environ 175 milliards de paramètres !

🌟 Sauvegarde et personnalisation (apprentissage)

Les données sont introduites dans le réseau neuronal. Elles transitent par le modèle d'IA et sont traitées via des connexions (semblables à des synapses). Les poids (paramètres) entre les neurones sont ajustés pour entraîner le modèle ou réaliser une tâche.

Contrairement aux méthodes de stockage classiques telles que l'accès direct, l'accès indexé, le stockage séquentiel ou par lots, les réseaux de neurones stockent les données d'une manière non conventionnelle. Les « données » sont stockées dans les poids et les biais des connexions entre les neurones.

Le « stockage » effectif des informations dans un réseau neuronal s'effectue par l'ajustement des poids de connexion entre les neurones. Le modèle d'IA « apprend » en ajustant continuellement ces poids et biais en fonction des données d'entrée et d'un algorithme d'apprentissage défini. Il s'agit d'un processus continu permettant au modèle d'effectuer des prédictions plus précises grâce à des ajustements répétés.

Le modèle d'IA peut être considéré comme une forme de programmation, puisqu'il est créé à l'aide d'algorithmes et de calculs mathématiques définis, et que l'ajustement de ses paramètres (pondérations) est continuellement amélioré afin d'effectuer des prédictions précises. Il s'agit d'un processus continu.

Les biais sont des paramètres supplémentaires dans les réseaux neuronaux qui s'ajoutent aux valeurs d'entrée pondérées d'un neurone. Ils permettent de pondérer les paramètres (importants, moins importants, etc.), rendant ainsi l'IA plus flexible et précise.

Les réseaux de neurones peuvent non seulement stocker des faits individuels, mais aussi reconnaître les relations entre les données grâce à la reconnaissance de formes. L'exemple de Stuttgart illustre comment des connaissances peuvent être intégrées à un réseau de neurones. Cependant, les réseaux de neurones n'apprennent pas par des connaissances explicites (comme dans cet exemple simplifié), mais plutôt par l'analyse des formes des données. Par conséquent, les réseaux de neurones peuvent non seulement stocker des faits individuels, mais aussi apprendre les pondérations et les relations entre les données d'entrée.

Ce processus offre une introduction accessible au fonctionnement de l'IA, et des réseaux neuronaux en particulier, sans entrer dans des détails techniques complexes. Il démontre que l'information n'est pas stockée dans les réseaux neuronaux comme dans les bases de données classiques, mais plutôt par l'ajustement des connexions (poids) au sein du réseau.

🏋️‍♂️ L'entraînement d'une IA, notamment d'un modèle d'apprentissage automatique, comprend plusieurs étapes. Il repose sur l'optimisation continue des paramètres du modèle par le biais de retours d'information et d'ajustements, jusqu'à ce que le modèle obtienne les meilleures performances possibles sur les données fournies. Voici une explication détaillée de ce processus :

1. 📊 Collecter et préparer les données

Les données constituent le fondement de l'apprentissage de l'IA. Elles se composent généralement de milliers, voire de millions d'exemples que le système est censé analyser. Ces exemples peuvent inclure des images, du texte ou des données de séries temporelles.

Les données doivent être nettoyées et normalisées afin d'éviter les sources d'erreur inutiles. Souvent, elles sont transformées en caractéristiques contenant les informations pertinentes.

2. 🔍 Définir le modèle

Un modèle est une fonction mathématique qui décrit les relations entre les données. Dans les réseaux de neurones, fréquemment utilisés en intelligence artificielle, le modèle est constitué de plusieurs couches de neurones interconnectées.

Chaque neurone effectue une opération mathématique pour traiter les données d'entrée, puis transmet un signal au neurone suivant.

3. 🔄 Initialiser les poids

Les connexions entre les neurones possèdent des poids initialement définis aléatoirement. Ces poids déterminent l'intensité de la réponse d'un neurone à un signal.

L'objectif de l'entraînement est d'ajuster ces pondérations afin que le modèle effectue de meilleures prédictions.

4. ➡️ Propagation directe

Lors de la phase de propagation avant, les données d'entrée sont traitées par le modèle afin d'obtenir une prédiction.

Chaque couche traite les données et les transmet à la couche suivante jusqu'à ce que la dernière couche fournisse le résultat.

5. ⚖️ Calculer la fonction de perte

La fonction de perte mesure la précision des prédictions du modèle par rapport aux valeurs réelles (les étiquettes). Une mesure courante est l'erreur entre la réponse prédite et la réponse réelle.

Plus la perte est importante, plus la prédiction du modèle est mauvaise.

6. 🔙 Rétropropagation

Dans l'itération inverse, l'erreur est retracée depuis la sortie du modèle jusqu'aux couches précédentes.

L'erreur est redistribuée aux poids des connexions, et le modèle ajuste ces poids afin de réduire les erreurs.

Cela se fait à l'aide de la descente de gradient : le vecteur gradient est calculé, ce qui indique comment les poids doivent être modifiés pour minimiser l'erreur.

7. 🔧 Mettre à jour les poids

Une fois l'erreur calculée, les poids des connexions sont mis à jour avec un léger ajustement basé sur le taux d'apprentissage.

Le taux d'apprentissage détermine l'amplitude des modifications apportées aux poids à chaque étape. Des modifications trop importantes peuvent déstabiliser le modèle, tandis que des modifications trop faibles ralentissent l'apprentissage.

8. 🔁 Répéter (Époques)

Ce processus de propagation avant, de calcul d'erreur et de mise à jour des poids est répété, souvent sur plusieurs époques (passages à travers l'ensemble des données), jusqu'à ce que le modèle atteigne une précision acceptable.

À chaque ère, le modèle en apprend un peu plus et ajuste encore ses pondérations.

9. 📉 Validation et tests

Une fois le modèle entraîné, il est testé sur un jeu de données validé afin de vérifier sa capacité de généralisation. Cela garantit qu'il a non seulement « mémorisé » les données d'entraînement, mais qu'il est également capable de faire de bonnes prédictions sur des données inconnues.

Les données de test permettent de mesurer les performances finales du modèle avant sa mise en pratique.

10. 🚀 Optimisation

D'autres étapes pour améliorer le modèle comprennent le réglage des hyperparamètres (par exemple, l'ajustement du taux d'apprentissage ou de la structure du réseau), la régularisation (pour éviter le surapprentissage) ou l'augmentation de la quantité de données.

Intelligence artificielle : rendre l’IA compréhensible et explicable grâce à l’IA explicable (XAI), aux cartes thermiques, aux modèles de substitution et autres solutions – Image : Xpert.Digital

La fameuse « boîte noire » de l'intelligence artificielle (IA) représente un problème majeur et urgent. Même les experts peinent souvent à comprendre pleinement comment les systèmes d'IA parviennent à leurs décisions. Ce manque de transparence peut engendrer des problèmes considérables, notamment dans des domaines critiques comme l'économie, la politique et la médecine. Un médecin qui s'appuie sur un système d'IA pour établir un diagnostic et formuler des recommandations de traitement doit avoir confiance dans les décisions prises. Or, si le processus décisionnel d'une IA n'est pas suffisamment transparent, l'incertitude s'installe, pouvant mener à une perte de confiance – et ce, dans des situations où des vies humaines sont en jeu.

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• L'énigme de l'IA : le défi de la boîte noire

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Konrad Wolfenstein

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