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L’intelligence artificielle (IA) est un domaine multifacette qui a connu un développement significatif depuis les années 1950. Martin Babeau, ingénieur spécialisé en machine learning, souligne que l’IA est un terme qui peut être utilisé de manière assez vague. Dès les années 60, Alan Turing a posé les bases de l’apprentissage automatique, une composante fondamentale de l’IA. Cependant, apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ne sont pas strictement équivalents, comme le souligne-t-il.
Diversité des approches en Intelligence Artificielle
L’intelligence artificielle englobe des approches variées. Les méthodes traditionnelles incluent les règles expertes, ou des instructions spécifiques, définies pour résoudre des problèmes. Les avancées plus contemporaines se situent dans le domaine de l’apprentissage automatique. Ce dernier repose sur l’analyse de données et la formation de modèles statistiques. Il vise à extraire des schémas et des règles à partir de ces données.
Cette évolution a conduit l’IA moderne à se rapprocher des processus cognitifs humains. Les techniques telles que l’apprentissage automatique jouent un rôle principal dans cette avancée. Elles permettent aux systèmes d’apprendre de manière autonome à partir des données et d’améliorer leur performance avec le temps.
De la génération de contenu à l’émulation de l’intelligence humaine
Une autre tendance significative dans le domaine de l’IA est son expansion vers la génération de contenu. Cette expansion englobe des formats variés tels que le texte, les images, et même l’audio et la vidéo. Bien que les avancées dans ce domaine aient été notables, il est important de noter que l’image publique de l’IA associe souvent cette technologie à des applications de génération de texte, comme les chatbots. Cependant, le champ d’application peut s’avérer bien plus étendu. Il couvre des domaines allant de l’analyse de données pour les assurances à l’aide médicale pour la détection précoce de pathologies telles que les tumeurs.
Un regard critique sur l’utilisation de l’IA : entre efficacité et réserves
Dans le domaine de l’ingénierie, l’utilisation de l’IA est omniprésente, mais les approches varient. Les utilisateurs choisissent les outils d’IA en fonction de leur pertinence et de leurs applications spécifiques. À titre personnel, Martin Babeau déclare ne pas utiliser beaucoup d’outils de type Chat-GPT. Il conserve certaines réserves quant à leur utilisation. Certes, ces outils sont efficaces, mais il est crucial de comprendre précisément pourquoi et comment les utiliser. En ce qui concerne la génération de texte, ce n’est pas l’essentiel de son activité. Ses besoins en la matière consistent en la rédaction de rapports sur l’ARED, des analyses de l’avancement des projets, entre autres. Pour ces activités, il préfère généralement travailler sans l’aide d’un outil d’IA.
Cependant, son implication principale réside dans le développement et l’amélioration des outils d’IA eux-mêmes. Il travaille souvent avec des plateformes telles que Mistral pour créer des solutions sur mesure, adaptées aux besoins spécifiques des projets en cours.
Maintenance et perfectionnement de l’IA
Traditionnellement, la maintenance corrige les comportements indésirables : erreurs de codage, procédures incorrectes ou flux de données inadaptés. Les modèles d’IA évitent généralement ces problèmes avec des entrées standardisées et des flux de données bien maîtrisés.
Cependant, il est nécessaire de revenir régulièrement sur les modèles déployés en raison du phénomène de « data drift ». Ce concept fait référence à la dérive des données. Un modèle formé sur un ensemble de données particulier peut perdre en efficacité lorsqu’il est appliqué à des données différentes. Par exemple, un modèle formé sur les prix des maisons en Poitou-Charentes peut ne pas fonctionner pour estimer les prix des maisons à Paris.
L’évolution temporelle des données peut également poser des défis. Si un modèle est formé sur des données historiques, il peut devenir obsolète à mesure que les circonstances changent. Par exemple, une réforme dans la manière dont les décisions judiciaires sont rédigées peut rendre un modèle entraîné sur d’anciennes décisions moins pertinent. Ainsi, la maintenance des modèles d’IA implique souvent la surveillance constante des performances. Elle nécessite aussi la collecte régulière de nouvelles données pour réévaluer les modèles et parfois même réviser complètement les algorithmes.
Évaluation des performances des modèles d’IA
Un autre aspect crucial dans le domaine de l’IA est l’évaluation rigoureuse des performances des modèles. Martin Babeau nous explique que cette évaluation permet de comprendre à quel point un modèle est efficace dans sa tâche assignée. Trois critères principaux sont utilisés généralement pour définir la performance d’un modèle :
- La précision (Precision) : Il s’agit du pourcentage des prédictions correctes parmi toutes les prédictions faites pour une classe donnée. Une précision élevée indique que le modèle fait peu d’erreurs lorsqu’il prédit la classe d’un exemple.
- Le rappel (Recall) : Ce critère mesure le pourcentage des éléments pertinents retrouvés parmi tous les éléments pertinents disponibles. Il permet de déterminer à quel point le modèle est capable d’identifier tous les éléments qu’il devrait trouver.
- Le F1 score : Il s’agit d’une moyenne harmonique de la précision et du rappel. Cette mesure fournit une évaluation globale de la performance du modèle en combinant à la fois la précision et le rappel. Un score élevé indique à la fois une bonne précision et un bon rappel.
L’utilisation de ces critères permet d’avoir une vue globale de la performance d’un modèle d’IA. Ainsi, ces critères aident les ingénieurs à comprendre ses forces et ses faiblesses. En combinant ces mesures, il devient possible de prendre des décisions éclairées sur la manière d’améliorer les modèles existants ou de concevoir de nouveaux modèles plus performants.
La nécessité d’une approche collaborative dans la gestion des systèmes d’IA
Une autre dimension importante de la maintenance réside dans l’intégration et la collaboration interdisciplinaire.
L’équipe surveille en permanence les performances des modèles en production. Elle doit détecter les signes de dégradation et prendre des mesures correctives en conséquence. Elle utilise également des techniques de surveillance des données pour détecter les dérives potentielles. Ces techniques permettent de s’assurer que les modèles restent pertinents dans un environnement en constante évolution.
L’amélioration continue, un pilier de la maintenance des modèles d’IA
Une composante essentielle de la gestion de la maintenance des modèles d’IA reste l’amélioration continue. Comme Martin Babeau le souligne : il est rare qu’un modèle soit parfait dès sa première version. Au fur et à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles et que de nouvelles informations sont découvertes, il est important d’itérer et d’améliorer les modèles existants. Cela peut impliquer l’ajout de nouvelles fonctionnalités, l’optimisation des hyperparamètres ou même la refonte complète de l’algorithme.
L’IA est un domaine en constante évolution qui présente à la fois des opportunités et des défis. Son utilisation dans le domaine de l’ingénierie offre des avantages significatifs. Cependant, elle nécessite une compréhension approfondie de ses capacités et de ses limites. La gestion efficace de la maintenance et de l’amélioration continue des modèles d’IA est essentielle. Cela garantit leur pertinence et leur fiabilité à long terme.
L’équipe Juri’Predis
