L’apprentissage des algorithmes d’IA
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationTous les algorithmes d’IA passent par une phase d’apprentissage, qui permet à leurs usagers de les adapter aux tâches qui leur seront confiées. Au départ, ils ne savent rien faire, mais à force de patience et d’entraînement, ils finissent pas être pertinents.
Il y a 2 natures de projets qui touchent l’algorithmique IA. Il y a ceux des grands opérateurs qui mettent à notre disposition des outils génériques, comme ChatGHPT, Claude, Gemini, etc, qu’il leur a fallu entraîner sur des bibliothèques d’objets gigantesques, ce qui a pris des semaines, quand ce n’est pas des années.
Et puis, il y a les utilisateurs, qui voudraient bien faire la même chose dans leur contexte, soit en personnalisant un algorithme générique, soit en fabricant une application de toute pièces, en se fondant sur des API remarquables, telles Keras en Python, qui fait partie de la distribution TensorFlow, Des API qui nous permettent de traiter la totalité des phases d’un tel système et surtout son apprentissage.
Saut que là, il va falloir tout traiter. Le choix du modèle, autrement dit l’algorithme, qui constituera le cœur de l’application, un outil de Machine Learning, un réseau neuronal, etc, que l’on ne va :évidemment pas réécrire, le choix des bibliothèques sur lesquelles portera l’apprentissage : des images, des chiffres, etc, qui sont en général gratuites, mais aussi le paramétrage du modèle, car contrairement à la doxa faussement répandue, algorithme ne veut pas dire absence de programmation.
Nous vous invitons au cœur de cette problématique, sachant que plus de 80 % de ces applications vont dans le mur et n’atteignent jamais la phase de production. Nous vous donnerons le "pourquoi" des choses. Car ce n’est pas parce que nous avons pris un mauvais départ, que la course est finie…
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