Modèles IA
Qu’est-ce qu’un modèle IA ?
Les modèles IA ou modèles d’intelligence artificielle sont des programmes capables de détecter des schémas spécifiques à partir d’une collection de jeux de données. Il s’agit de systèmes qui peuvent recevoir des données et tirer des conclusions ou mener des actions en fonction de ces conclusions. Une fois entraîné, un modèle IA permet de faire des prédictions ou d’agir sur des données qui n’ont pas été observées auparavant. Les modèles IA peuvent être utilisés pour des activités très variées, de la reconnaissance d’images et de vidéos au traitement du langage naturel (NLP), en passant par la détection d’anomalies, les systèmes de recommandation, la modélisation prédictive et les prévisions, ou encore la robotique et les systèmes de commande.
Qu’est-ce qu’un modèle ML ou DL ?
Les modèles ML (machine learning) et DL (deep learning) s’appuient sur l’utilisation d’algorithmes et de techniques complexes pour traiter et analyser des données afin de produire des prédictions ou des décisions en temps réel.
Modèles ML : Les modèles ML utilisent des algorithmes d’apprentissage qui tirent des conclusions ou des prédictions de données antérieures. Ils mettent en œuvre des méthodes telles que les arbres de décision, les forêts aléatoires, le gradient boosting et les régressions linéaires et logistiques. HPE propose une variété d’outils et de technologies de ML permettant de construire et d’utiliser des modèles de ML à grande échelle.
Modèles de deep learning (DL) : Les modèles DL constituent un sous-ensemble des modèles de machine learning (ML) et font appel à des réseaux neuraux profonds pour baser leur apprentissage sur de grandes quantités de données. Les modèles DL sont fréquemment utilisés pour la reconnaissance d’images et de sons, le traitement du langage naturel et l’analyse prédictive, car ils sont conçus pour traiter des données complexes et non structurées. TensorFlow, PyTorch et Caffe sont des exemples des nombreux outils et technologies de DL proposés par HPE pour vous aider à créer et utiliser des modèles DL.
Les modèles ML et DL sont utilisés pour répondre à divers problèmes métier, tels que la détection des fraudes, l’analyse de l’attrition de la clientèle, la maintenance prédictive et les systèmes de recommandation. Les entreprises peuvent utiliser ces modèles pour acquérir de nouvelles perspectives sur leurs données.
IA, ML, DL : quelles différences ?
IA (intelligence artificielle)
- L’intelligence artificielle englobe un large éventail d’outils et de méthodes servant à reproduire l’intelligence humaine dans les machines.
- L’IA peut être appliquée à de nombreux types de données, notamment les données structurées, non structurées et semi-structurées.
- Dans la mesure où ils sont susceptibles de faire intervenir une vaste gamme de méthodologies et d’algorithmes différents, les systèmes d’IA peuvent être difficiles à comprendre et à appréhender.
- Comme les systèmes d’IA impliquent parfois des algorithmes et des traitements plus sophistiqués que les systèmes de ML et de DL, ils peuvent être plus lents et moins efficaces que ces derniers.
- L’IA peut avoir des applications très variées, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la robotique et les systèmes de prise de décision.
- Les systèmes d’IA peuvent être entièrement autonomes ou nécessiter un certain niveau d’intervention humaine.
- La création et la gestion des systèmes d’IA nécessitent une grande équipe de spécialistes, car elles peuvent s’avérer très complexes.
- En raison de la complexité des algorithmes mis en œuvre et des traitements effectués, les systèmes d’IA peuvent s’avérer difficiles à mettre à l’échelle.
- Comme les systèmes d’IA utilisent souvent des méthodes et des traitements fixes, ils peuvent être moins flexibles que les systèmes de ML et de DL.
- L’un des inconvénients de l’IA, du ML et du DL tient à la nécessité de disposer d’importants volumes de données pour entraîner correctement les modèles.
ML (machine learning)
- Le machine learning est un sous-ensemble de l’IA qui consiste à apprendre aux machines à s’entraîner sur des données en vue de formuler des prédictions ou des jugements sur la base de ces données. Les techniques de ML peuvent être employées pour des applications telles que l’identification d’images, le traitement du langage naturel et la détection d’anomalies.
- Pour être à même d’apprendre, puis de formuler des prédictions ou des jugements, le ML a besoin de données d’entraînement étiquetées.
- Comme les modèles ML reposent sur des modèles statistiques et des algorithmes, ils peuvent être plus faciles à comprendre.
- Dans la mesure où ils s’appuient sur des modèles statistiques et des algorithmes, les systèmes de ML sont potentiellement plus rapides et plus efficaces que les systèmes d’IA.
- Le ML peut être utilisé pour la plupart des applications de l’IA, mais il met l’accent sur l’apprentissage centré sur les données.
- Les systèmes de ML sont créés pour apprendre automatiquement à partir des données, avec peu d’assistance humaine.
- Les systèmes de ML peuvent être moins complexes que les systèmes d’IA, car ils reposent sur des modèles statistiques et des algorithmes.
- Comme les systèmes de ML reposent sur des modèles statistiques et des algorithmes qui peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données, ils peuvent s’avérer plus évolutifs que les systèmes d’IA.
- Du fait que les systèmes de ML sont capables d’apprendre à partir de nouvelles données et de modifier leurs prédictions ou leurs choix en conséquence, ils peuvent se révéler plus flexibles et adaptables que les systèmes d’IA.
- La qualité des données peut également avoir un impact sur la justesse et la robustesse du modèle ML, sachant que la collecte et l’étiquetage des données peuvent s’avérer longs et coûteux.
DL (deep learning)
- Le deep learning est un sous-ensemble spécialisé du ML qui imite le fonctionnement du cerveau humain à l’aide de réseaux neuraux artificiels. La reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale constituent deux exemples de problèmes complexes que le DL résout avec une efficacité exceptionnelle.
- Pour entraîner efficacement les réseaux neuraux profonds, le DL a besoin de vastes volumes de données étiquetées.
- Les modèles DL sont parfois considérés comme des « boîtes noires », car ils comprennent plusieurs couches de neurones qui peuvent être difficiles à lire et à comprendre.
- Comme les réseaux neuraux profonds sont entraînés à l’aide de matériel spécialisé et de calculs parallèles, les systèmes de DL représentent potentiellement la méthode la plus rapide et la plus efficace des trois.
- Le DL est particulièrement bien adapté aux applications nécessitant une reconnaissance de formes complexes, telles que la reconnaissance d’images et de sons, ainsi que le traitement du langage naturel.
- Les systèmes de DL requièrent un certain degré d’interaction humaine, notamment pour déterminer la conception et les hyperparamètres du réseau neural.
- Les systèmes de DL sont souvent les plus complexes, car ils mettent en œuvre de nombreuses couches de neurones et nécessitent du matériel et des logiciels spécialisés pour entraîner les réseaux neuraux profonds.
- Les systèmes de DL peuvent s’avérer les plus évolutifs, dans la mesure où ils font appel à du matériel spécialisé et au traitement parallèle pour entraîner les réseaux neuraux profonds.
- Capables d’apprendre à partir de vastes volumes de données et de s’adapter à de nouvelles circonstances et tâches, les systèmes de DL sont potentiellement les plus adaptatifs.
- L’entraînement des réseaux neuraux profonds dans le cadre du DL peut se révéler complexe sur le plan informatique et nécessiter du matériel et des logiciels spécialisés, d’où un coût élevé susceptible de restreindre l’accès à cette technologie.
Comment fonctionnent les modèles IA ?
Les modèles IA fonctionnent en recevant de grandes quantités de données et en générant des approches techniques pour découvrir des tendances et des schémas préexistants dans le jeu de données fourni au programme. Développé sur un programme fonctionnant avec de grands ensembles de données, le modèle aide les algorithmes à identifier et à interpréter la corrélation présente dans les schémas et les tendances qui pourra ensuite être utilisée pour formuler des prédictions ou des stratégies à partir de données précédemment inconnues. Cette manière intelligente et logique de prendre des décisions qui reflètent les données d’entrée disponibles est appelée modélisation IA.
En termes simples, la modélisation IA consiste à développer un processus de prise de décision qui inclut trois étapes fondamentales :
- Modélisation : La première étape consiste à développer un modèle d’intelligence artificielle qui utilise un algorithme ou des couches d’algorithmes complexes pour analyser les données et émettre des jugements sur la base de ces données. Un bon modèle IA peut remplacer l’expertise humaine.
- Entraînement du modèle IA : Au cours de la deuxième étape, le modèle IA doit être entraîné. L’entraînement consiste souvent à faire passer d’énormes quantités de données par le modèle IA dans le cadre de boucles de test récurrentes, et à inspecter les résultats pour confirmer la justesse du modèle et s’assurer que celui-ci fonctionne comme prévu et comme il convient. Pour comprendre cette méthode, il faut également connaître la différence entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
1. L’apprentissage supervisé met en œuvre des ensembles de données classifiées qui sont étiquetées avec la sortie correcte, ce qui signifie qu’il existe des relations préexistantes entre les données d’entrée, et que le modèle utilise ces données étiquetées pour découvrir les connexions et les tendances entre les données d’entrée et la sortie souhaitée.
2. L’apprentissage non supervisé est une forme de machine learning dans laquelle le modèle n’a pas accès à des données étiquetées. Au contraire, le modèle doit identifier de manière indépendante les relations et les tendances présentes dans les données.
- Inférence : L’inférence constitue la troisième étape. Elle consiste à déployer le modèle IA pour l’appliquer à son cas d’utilisation réel, dans des scénarios de la vie courante, où il tire régulièrement des conclusions logiques à partir des informations disponibles.
Une fois entraîné, un modèle IA peut être utilisé pour établir des prévisions ou exécuter des actions basées sur des données nouvelles et imprévues. En substance, les modèles IA fonctionnent en traitant des données d’entrée, en les explorant à l’aide d’algorithmes et de techniques statistiques pour découvrir des schémas et des corrélations, puis en utilisant ce qu’ils ont découvert pour anticiper ou exploiter les entrées de données ultérieures.
Comment faire évoluer un modèle IA/ML en termes de GPU, de calcul, de personnel et de données ?
La mise à l’échelle des modèles IA/ML en termes de GPU, de puissance de calcul, d’effectifs et de données passe par une combinaison de technologie, d’infrastructure et d’expertise.
GPU et calcul : La mise à l’échelle de modèles IA/ML implique l’utilisation de solutions de calcul haute performance, telles que plateformes de calcul accélérées par GPU ou services cloud. Ces solutions permettent aux entreprises d’exécuter efficacement des algorithmes d’IA/ML complexes et exigeants sans sacrifier les performances.
- Effectifs : Le processus de mise à l’échelle des modèles IA/ML dépend fortement des ressources humaines. Pour concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles à grande échelle, les entreprises doivent constituer une équipe de spécialistes hautement qualifiés dans le domaine de l’IA/ML. En outre, il est essentiel de comprendre les priorités et les objectifs de l’entreprise en matière d’IA/ML, ainsi que les capacités et les ressources nécessaires pour les mettre en œuvre.
- Données : Les entreprises doivent disposer d’une architecture de données bien conçue pour prendre en charge l’évolutivité des modèles IA/ML, car les données sont l’élément vital de ces modèles. Pour ce faire, elles ont besoin d’une solide stratégie de gestion des données qui leur permette de stocker, de traiter et d’analyser des volumes massifs de données en temps réel. Elles doivent également s’assurer que leurs données sont fiables, exactes et sécurisées.
En tirant parti de ces capacités, les entreprises peuvent favoriser la croissance et la réussite de leurs initiatives en matière d’IA/ML, et garder une longueur d’avance sur la concurrence à l’ère du numérique.
Comment construire et entraîner un modèle IA ?
- Pour construire et entraîner un modèle IA, il faut d’abord définir la finalité et choisir les objectifs du modèle. Les autres étapes seront guidées par le but que le modèle est censé servir.
- Il est fortement recommandé de faire appel à un expert pour évaluer la qualité des données. Une connaissance approfondie des données collectées permet de s’assurer que celles-ci sont exactes et exemptes d’erreurs. Ces informations seront utilisées pour entraîner le modèle. Les données doivent donc être exactes et cohérentes, mais aussi pertinentes par rapport au but que l’IA est censée servir.
- Il convient ensuite de sélectionner l’algorithme d’IA et la conception de modèle optimaux parmi les différentes techniques couramment utilisées pour entraîner les modèles IA : arbres de décision, machines à vecteurs de support, etc.
- Les données ainsi nettoyées et préparées sont alors utilisées pour entraîner le modèle. Cela consiste généralement à introduire les données dans l’algorithme sélectionné et à appliquer la technique dite de rétropropagation pour ajuster les paramètres du modèle et en améliorer l’efficacité.
- Il convient ensuite de vérifier l’exactitude du modèle et d’y apporter les corrections nécessaires. Il peut s’agir de mettre le modèle à l’épreuve sur un autre ensemble de données et d’évaluer dans quelle mesure il prédit les résultats réels.
- Une fois que le modèle a atteint le degré de justesse approprié, il faut l’ajuster et renouveler la procédure d’entraînement. Cela peut se traduire par une modification des hyperparamètres du modèle, tels que le taux d’apprentissage, ou par l’utilisation de techniques telles que la régularisation pour éviter un surajustement.
- De façon générale, la création et l’entraînement d’un modèle IA impliquent une expertise dans le domaine concerné, une familiarité avec les algorithmes et les techniques de machine learning, et l’intention d’expérimenter de façon répétée pour améliorer les performances du modèle.
Qu’est-ce qu’un biais de données dans un modèle IA ?
La probabilité d’un biais systématique et injuste dans les données utilisées pour entraîner les modèles IA est appelée biais de données. Si les données utilisées pour entraîner le modèle contiennent des données biaisées ou ne sont pas représentatives de l’échantillon ou du public auquel il sera appliqué, les prédictions peuvent devenir inexactes ou injustes. En conséquence, le modèle peut traiter certaines personnes de manière défavorable et discriminatoire. Pour éliminer les biais de données, il est essentiel de disposer d’un ensemble de données large et représentatif lors de l’entraînement du modèle IA, et de permettre à celui-ci de partager les apprentissages provenant de différents ensembles de données afin de réduire les biais et d’accroître la justesse.
Comment préserver la confidentialité des données dans les modèles IA/ML ?
Dans les modèles IA/ML, la préservation de la confidentialité des données est une préoccupation essentielle, et il existe toute une série de technologies et de bonnes pratiques pour assurer celle-ci.
Chiffrement des données : Le chiffrement est une étape fondamentale pour garantir la confidentialité des données dans les modèles IA/ML. Afin de protéger les données sensibles contre tout accès indésirable, les entreprises ont besoin de solutions de chiffrement pour les données en transit et au repos.
Anonymisation des données : L’anonymisation des données est la pratique qui consiste à éliminer les renseignements personnels des ensembles de données. Les entreprises ont besoin de solutions qui protègent les informations sur les clients tout en permettant aux modèles IA/ML d’accéder aux informations dont ils ont besoin pour fonctionner.
Contrôle d’accès : Les entreprises ont besoin de solutions de contrôle d’accès qui leur permettent de réglementer l’accès aux données sensibles, de façon à garantir que seules les personnes autorisées puissent y accéder.
Conformité : La confidentialité des données présentes dans les modèles IA/ML implique une attention particulière à la conformité. Les entreprises ont besoin de produits appliquant les meilleures pratiques de conformité pour assurer le respect des lois protégeant la confidentialité des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la Loi californienne sur la protection des consommateurs (CCPA, California Consumer Privacy Act).
Les solutions d’audit et de journalisation permettent aux entreprises de savoir qui a accès aux données sensibles, ce qui garantit que toute violation potentielle est rapidement détectée et corrigée.
Les entreprises peuvent préserver la sécurité des données sensibles et conserver la confiance de leurs clients et autres parties prenantes en s’appuyant sur des solutions et des bonnes pratiques conformes aux réglementations en matière de confidentialité des données.
Comment améliorer la justesse des modèles IA/ML ?
L’amélioration de la justesse des modèles IA/ML constitue une préoccupation essentielle, et il existe plusieurs stratégies et meilleures pratiques pour atteindre cet objectif.
Qualité des données : La qualité des données est un facteur clé de la justesse des modèles IA/ML. Les solutions de gestion de la qualité des données permettent de s’assurer que les jeux de données sont complets, exacts et cohérents. Cela permet aux modèles IA/ML de s’entraîner sur des données de haute qualité et de formuler des prédictions plus justes. La gestion de la qualité des données comprend plusieurs aspects :
- Nettoyage des données : processus consistant à supprimer les incohérences, les doublons et les erreurs des jeux de données.
- Normalisation des données : processus de conversion des données dans un format commun.
- Enrichissement des données : processus consistant à ajouter des données supplémentaires à un jeu de données.
- Validation des données : processus de vérification de l’exactitude et de l’exhaustivité des données.
- Gouvernance des données : processus de gestion de la qualité, de la sécurité et de la confidentialité des données.
Génération de caractéristiques : processus consistant à transformer les données brutes en caractéristiques exploitables par les modèles IA/ML. La visualisation des données, la sélection des caractéristiques, la réduction de la dimensionnalité, la mise à l’échelle des caractéristiques et l’extraction des caractéristiques sont autant d’approches de génération de caractéristiques qui se révèlent d’une grande efficacité pour augmenter la justesse d’un modèle.
Sélection du modèle : Le choix du meilleur modèle IA/ML pour une tâche spécifique est essentiel pour optimiser la justesse. Vous avez le choix entre plusieurs types de modèles, tels que les arbres de décision, la régression logistique, la régression linéaire et les modèles de deep learning. Il est crucial de choisir un modèle ayant un taux de justesse suffisamment élevé eu égard à la question traitée.
Réglage des hyperparamètres : Les hyperparamètres sont des paramètres définis avant l’entraînement d’un modèle IA/ML. La justesse du modèle peut être influencée de manière significative par la sélection des hyperparamètres. HPE propose des solutions permettant aux entreprises de régler automatiquement les hyperparamètres de façon à améliorer la justesse des modèles.
Validation du modèle : La régularisation est le processus consistant à réduire le surajustement au sein d’un modèle IA/ML. Il y a surajustement lorsqu’un modèle donne de mauvais résultats sur de nouvelles données parce qu’il est trop compliqué et trop adapté aux données d’entraînement. Les méthodes de régularisation L1 et L2 permettent de réduire le surajustement et d’améliorer la justesse du modèle. Les entreprises peuvent évaluer l’exactitude de leurs modèles et repérer les éventuels problèmes à l’aide d’outils et de bonnes pratiques de validation de modèle.
Comment déployer un modèle IA ?
Il existe de nombreuses façons de déployer des modèles IA, et l’approche optimale dépendra du type de modèle exploité et des objectifs fixés. Voici quelques stratégies courantes pour le déploiement de modèles IA :
- Hébergement du modèle sur un serveur dédié ou une plateforme cloud, pour un accès par API ou via une autre interface. Cette approche est souvent utilisée lorsque le modèle doit être disponible pour des prédictions ou des déductions en temps réel.
- Intégration directe du modèle dans un appareil ou une application, ce qui lui permet de faire des prédictions ou des déductions sur des données locales sans avoir besoin d’une connexion réseau. Il s’agit d’une approche courante pour le déploiement de modèles sur des appareils edge ou dans des applications exigeant une faible latence.
- Intégration du modèle dans un conteneur (par exemple, Docker) permettant de le déployer et de l’exécuter facilement dans divers environnements. Cette approche peut être utile pour déployer des modèles de manière cohérente et reproductible.
Quelle que soit la méthode utilisée, il est essentiel de tester et de vérifier minutieusement le modèle avant de le déployer, afin de s’assurer qu’il fonctionne comme prévu.
HPE et les modèles IA
HPE maîtrise pleinement la technologie de l’intelligence artificielle. Avec notre stratégie pratique et éprouvée, nos solutions et nos partenaires validés, nos infrastructures optimisées pour l’IA et nos solutions ML Ops, les entreprises peuvent réduire la complexité et libérer le potentiel de leurs données plus rapidement, et s’assurer ainsi un avantage concurrentiel.
- HPE Machine Learning Development System est un système qui associe des calculateurs haute performance, des accélérateurs et des logiciels d’entraînement et de développement de modèles au sein d’une infrastructure d’IA optimisée, le tout appuyé par des services technologiques d’installation et d’assistance. Il s’agit d’une solution d’IA à grande échelle clés en main pour le développement de modèles.
- HPE Swarm Learning est un framework décentralisé qui préserve la confidentialité et assure l’entraînement de modèles de machine learning à la source des données. Ce système gère les questions de confidentialité, de propriété des données et d’efficacité en conservant les données dans leur environnement local et en partageant uniquement les apprentissages, ce qui permet d’obtenir des modèles de qualité supérieure à biais réduit. HPE Swarm Learning utilise également une blockchain appliquée pour inscrire les membres en toute sécurité et élire le leader de manière décentralisée, ce qui confère un maximum de résilience et de sécurité au réseau de Swarm Learning.
- Determined AI, une plateforme d’entraînement de modèles ML open source acquise par HPE en juin 2021, sert de base à HPE Machine Learning Development Environment. Pour exécuter, mettre à l’échelle et partager facilement leurs expérimentations, les créateurs de modèles peuvent commencer à entraîner leurs modèles sur la version open source de Determined AI.
- Afin de faire bénéficier votre entreprise des avantages du ML et de la science des données, la plateforme HPE GreenLake offre un service cloud de ML de classe entreprise qui permet aux développeurs et aux experts Data de concevoir, d’entraîner et de déployer rapidement des modèles ML de la phase pilote à la mise en production, quelle que soit leur échelle.
- HPE Ezmeral ML Ops normalise les processus et fournit un jeu d’outils préintégré pour concevoir, entraîner, déployer et surveiller les workflows de machine learning afin de vous faire bénéficier de la rapidité et de l’agilité de DevOps à tous les stades du cycle de vie du ML.
- L’application HPE SmartSIM vous aide à identifier le plagiat dans le contenu écrit en s’appuyant sur le machine learning et le traitement du langage naturel. Elle est conçue pour évaluer un texte et trouver des similitudes entre celui-ci et d’autres informations déjà publiées en ligne ou dans la base de données d’un navigateur. Ce programme peut être utilisé pour vérifier l’authenticité de travaux universitaires, d’articles de recherche ou d’autres documents écrits. C’est un outil pratique pour éviter le plagiat et produire du matériel original.
Ces solutions offrent de nombreux avantages :
- Solution préconfigurée, entièrement installée et prête à l’emploi
- Évolutivité transparente avec entraînement distribué et optimisation des hyperparamètres
- Gérabilité et observabilité hors pair
- Fournisseur de confiance assurant une assistance et des services de classe entreprise
- Architecture flexible et hétérogène
- Architecture modulaire
- Support logiciel et matériel
- Service et assistance