Guide rapide pour débutants : comment entraîner un modèle d’IA

ChatGPT, les générateurs d’images et les autres outils d’intelligence artificielle (AI) font désormais partie intégrante de la vie quotidienne, dans les écoles, les lieux de travail et même sur nos appareils personnels. Mais t’es-tu déjà demandé comment ils fonctionnent réellement ?

Au cœur de ces systèmes se trouve un processus appelé entraînement, au cours duquel un modèle d’IA apprend à reconnaître des motifs et à prendre des décisions à partir de grandes quantités de données. Pendant des années, entraîner un modèle d’IA a été un processus très compliqué. Bien qu’il reste complexe, il est devenu beaucoup plus accessible.

Il fallait des ordinateurs puissants capables de traiter d’énormes quantités de données, ainsi que des jeux de données spécialisés que des experts devaient collecter et annoter. Configurer le bon environnement, installer des frameworks et mener des expériences prenait beaucoup de temps et coûtait cher, en plus d’être complexe.

Aujourd’hui, les outils open source, les plateformes faciles à utiliser et les jeux de données accessibles ont grandement simplifié ce processus. Les étudiants, les ingénieurs, les passionnés d’IA, les data scientists et même les débutants peuvent désormais expérimenter l’entraînement de modèles sans avoir besoin de matériel avancé ni d’une expertise approfondie.

Dans cet article, nous allons détailler les étapes de l’entraînement d’un modèle d’IA, expliquer chacune d’elles et présenter des bonnes pratiques.

Que signifie entraîner un modèle d’IA ?#

Entraîner un modèle d’IA consiste à apprendre à un système informatique à partir d’exemples, plutôt qu’à lui fournir une liste de règles à suivre. Au lieu de lui dire « si ceci, alors cela », nous lui montrons beaucoup de données et le laissons découvrir les motifs par lui-même.

Ce processus repose sur trois composants clés qui fonctionnent ensemble : le jeu de données, l’algorithme et le processus d’entraînement. Le jeu de données contient les informations que le modèle étudie.

L’algorithme est la méthode qui l’aide à apprendre à partir des données, et le processus d’entraînement correspond à la manière dont il s’exerce continuellement, fait des prédictions, repère ses erreurs et s’améliore à chaque fois.

L’utilisation des données d’entraînement et de validation est un élément important de ce processus. Les données d’entraînement aident le modèle à apprendre des motifs, tandis que les données de validation, une partie distincte du jeu de données, servent à évaluer la qualité de cet apprentissage. La validation garantit que le modèle ne se contente pas de mémoriser les exemples, mais qu’il peut faire des prédictions fiables sur de nouvelles données inédites.

Fig. 1. Les données d’entraînement et les données de validation sont des éléments essentiels au développement d’un modèle d’IA. (Source)

Par exemple, un modèle entraîné sur les prix de maisons peut utiliser des informations comme l’emplacement, la superficie, le nombre de pièces et les tendances du quartier pour prédire la valeur des biens immobiliers. Le modèle étudie les données historiques, repère des motifs et apprend comment ces facteurs influencent le prix.

De même, un modèle de vision par ordinateur peut être entraîné sur des milliers d’images annotées pour distinguer les chats des chiens. Chaque image apprend au modèle à reconnaître des formes, des textures et des caractéristiques, comme les oreilles, les motifs du pelage ou les queues, qui permettent de les différencier. Dans les deux cas, le modèle apprend en analysant les données d’entraînement, en validant ses performances sur des exemples inédits et en affinant ses prédictions au fil du temps.

Comment fonctionne l’entraînement d’un modèle d’IA ?#

Regardons de plus près le fonctionnement réel de l’entraînement des modèles.

Lorsqu’un modèle d’IA entraîné sert à faire des prédictions, il reçoit de nouvelles données, comme une image, une phrase ou un ensemble de nombres, puis produit une sortie à partir de ce qu’il a déjà appris. On appelle cela l’inférence : le modèle applique simplement ce qu’il a appris pendant l’entraînement pour prendre des décisions ou faire des prédictions à partir de nouvelles informations.

Cependant, avant de pouvoir effectuer efficacement des inférences, un modèle doit d’abord être entraîné. L’entraînement est le processus par lequel le modèle apprend à partir d’exemples pour pouvoir reconnaître des motifs et faire des prédictions exactes par la suite.

Pendant l’entraînement, nous fournissons au modèle des exemples annotés. Par exemple, une image d’un chat accompagnée de l’étiquette correcte « chat ». Le modèle traite l’entrée et génère une prédiction. Sa sortie est ensuite comparée à l’étiquette correcte, et la différence entre les deux est calculée à l’aide d’une fonction de perte. La valeur de perte représente l’erreur de prédiction du modèle, autrement dit l’écart entre sa sortie et le résultat attendu.

Pour réduire cette erreur, le modèle s’appuie sur un optimiseur, comme la descente de gradient stochastique (SGD) ou Adam. L’optimiseur ajuste les paramètres internes du modèle, appelés poids, dans la direction qui minimise la perte. Ces poids déterminent la sensibilité du modèle aux différentes caractéristiques des données.

Ce processus — faire des prédictions, calculer la perte, mettre à jour les poids et recommencer — se déroule au fil de nombreuses itérations et époques. À chaque cycle, le modèle affine sa compréhension des données et réduit progressivement son erreur de prédiction. Lorsqu’il est entraîné efficacement, la perte finit par se stabiliser, ce qui indique souvent que le modèle a appris les principaux motifs présents dans les données d’entraînement.

Guide étape par étape pour entraîner un modèle d’IA#

L’entraînement d’un modèle d’IA peut sembler compliqué au premier abord, mais le décomposer en étapes simples facilite grandement la compréhension du processus. Chaque étape s’appuie sur la précédente et t’aide à passer d’une idée à une solution fonctionnelle.

Nous allons maintenant examiner les étapes clés sur lesquelles les débutants peuvent se concentrer : définir le cas d’usage, collecter et préparer les données, choisir un modèle et un algorithme, configurer l’environnement, entraîner le modèle, le valider et le tester, puis enfin le déployer et l’améliorer par itérations.

Étape 1 : définir ton cas d’usage#

La première étape de l’entraînement d’un modèle d’IA consiste à définir clairement le problème que ta solution d’IA doit résoudre. Sans objectif bien défini, le processus peut facilement perdre son cap et le modèle risque de ne pas produire de résultats utiles. Un cas d’usage est simplement une situation précise dans laquelle tu t’attends à ce que le modèle fasse des prédictions ou des classifications.

Par exemple, en vision par ordinateur, une branche de l’IA qui permet aux machines d’interpréter et de comprendre des informations visuelles, une tâche courante est la détection d’objets. Cette technique peut servir de différentes façons, par exemple pour identifier des produits en rayon, surveiller le trafic routier ou détecter des défauts de fabrication.

De même, en finance et en gestion de la chaîne d’approvisionnement, les modèles de prévision aident à prédire les tendances, la demande ou les performances futures. Par ailleurs, en traitement automatique du langage naturel (NLP), la classification de texte permet aux systèmes de trier les e-mails, d’analyser les commentaires des clients ou de détecter le sentiment exprimé dans les avis.

En général, commencer par définir clairement ton objectif facilite grandement le choix du jeu de données, de la méthode d’apprentissage et du modèle les mieux adaptés.

Étape 2 : collecter et préparer les données d’entraînement#

Une fois ton cas d’usage défini, l’étape suivante consiste à rassembler des données. Les données d’entraînement sont le fondement de tout modèle d’IA, et leur qualité a une incidence directe sur les performances du modèle. Il est essentiel de garder à l’esprit que les données sont la colonne vertébrale de l’entraînement d’un modèle et qu’un système d’IA ne peut être meilleur que les données à partir desquelles il apprend. Les biais ou les lacunes de ces données affecteront inévitablement ses prédictions.

Le type de données à recueillir dépend de ton cas d’usage. Par exemple, l’analyse d’images médicales nécessite des examens haute résolution, tandis que l’analyse des sentiments s’appuie sur des textes issus d’avis ou des réseaux sociaux. Ces données peuvent provenir de jeux de données ouverts partagés par la communauté de recherche, de bases de données internes à l’entreprise ou de différentes méthodes de collecte, comme le scraping ou les données de capteurs.

Après leur collecte, les données peuvent être prétraitées. Cela comprend la correction des erreurs, la normalisation des formats et l’étiquetage des informations afin que l’algorithme puisse les exploiter. Le nettoyage ou le prétraitement des données garantit l’exactitude et la fiabilité du jeu de données.

Étape 3 : choisir le type de modèle ou d’algorithme adapté#

Une fois tes données prêtes, l’étape suivante consiste à choisir le modèle et la méthode d’apprentissage adaptés. Les méthodes d’apprentissage automatique se répartissent généralement en trois catégories : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Dans l’apprentissage supervisé, les modèles apprennent à partir de données étiquetées et sont utilisés pour des tâches telles que la prédiction des prix, la reconnaissance d’images ou la classification de courriels. À l’inverse, l’apprentissage non supervisé exploite des données non étiquetées pour découvrir des motifs ou des regroupements cachés, par exemple en regroupant des clients ou en détectant des tendances. Quant à l’apprentissage par renforcement, il entraîne un agent à l’aide de retours et de récompenses ; il est couramment utilisé en robotique, dans les jeux et en automatisation.

Fig. 2. Types d’algorithmes d’apprentissage automatique (Source)

En pratique, cette étape est étroitement liée à la collecte des données, car le type de modèle choisi dépend souvent des données disponibles, tandis que les données collectées sont généralement déterminées par les exigences du modèle.

Tu peux voir cela comme la question classique de la poule et de l’œuf : laquelle vient en premier dépend de ton application. Parfois, tu disposes déjà de données et tu cherches la meilleure façon de les exploiter. D’autres fois, tu pars d’un problème à résoudre et tu dois recueillir ou créer de nouvelles données pour entraîner efficacement ton modèle.

Supposons, dans ce cas, que tu disposes déjà d’un jeu de données et que tu souhaites choisir le modèle le mieux adapté à l’apprentissage supervisé. Si tes données sont numériques, tu peux entraîner un modèle de régression pour prédire des résultats tels que les prix, les ventes ou les tendances.

De même, si tu travailles avec des images, tu peux utiliser un modèle de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 ou Ultralytics YOLO26, qui prend en charge des tâches telles que la détection d’objets et la segmentation d’instances.

En revanche, si tes données sont des textes, un modèle de langage peut être le meilleur choix. Alors, comment décider de la méthode d’apprentissage ou de l’algorithme à utiliser ? Cela dépend de plusieurs facteurs, notamment de la taille et de la qualité de ton jeu de données, de la complexité de la tâche, des ressources informatiques disponibles et du niveau de précision dont tu as besoin.

Pour en savoir plus sur ces facteurs et découvrir différents concepts d’IA, consulte la section Guides de notre blog.

Étape 4 : configurer ton environnement d’entraînement#

Configurer le bon environnement est une étape importante avant d’entraîner ton modèle d’IA. Une configuration adaptée permet à tes expériences de s’exécuter sans heurts et efficacement.

Voici les principaux aspects à prendre en compte :

• Ressources informatiques : les petits projets peuvent souvent être exécutés sur un ordinateur portable standard, mais les projets plus importants nécessitent généralement des GPU ou des plateformes cloud conçues pour l’apprentissage automatique et l’IA. Les services cloud facilitent également l’augmentation ou la réduction des ressources et proposent souvent des tableaux de bord pour suivre les expériences et les résultats en temps réel.
• Langage de programmation et frameworks : Python est le langage le plus utilisé pour le développement de l’IA, grâce à une large communauté et à un riche écosystème de bibliothèques et de frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et Ultralytics. Ces outils simplifient l’expérimentation, la création de modèles et l’entraînement, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur l’amélioration des performances plutôt que de tout coder de zéro.
• Outils de développement : des plateformes comme Google Colab, Jupyter Notebooks et VS Code facilitent l’écriture et le test interactifs du code. Elles prennent également en charge l’intégration au cloud pour les flux de travail plus importants.

Étape 5 : entraîner le modèle d’IA#

Une fois ton environnement prêt, il est temps de commencer l’entraînement. C’est à cette étape que le modèle apprend à partir de ton jeu de données en reconnaissant des motifs et en s’améliorant au fil du temps.

L’entraînement consiste à présenter plusieurs fois les données au modèle et à ajuster ses paramètres internes jusqu’à ce que ses prédictions gagnent en précision. Chaque parcours complet du jeu de données est appelé une époque.

Pour améliorer les performances, tu peux utiliser des techniques d’optimisation telles que le réglage des hyperparamètres. Le réglage de paramètres comme le taux d’apprentissage, la taille des lots ou le nombre d’époques peut améliorer considérablement la qualité de l’apprentissage de ton modèle.

Tout au long de l’entraînement, il est important de suivre les progrès à l’aide de métriques de performance. Des métriques comme le taux de réussite, la précision, le rappel et la perte indiquent si le modèle s’améliore ou nécessite des ajustements. La plupart des bibliothèques d’apprentissage automatique et d’IA comprennent des tableaux de bord et des outils de visualisation qui facilitent le suivi de ces métriques en temps réel et l’identification précoce de problèmes potentiels.

Étape 6 : valider et tester le modèle d’IA#

Après avoir entraîné ton modèle, tu peux l’évaluer et le valider. Cela consiste à le tester sur des données qu’il n’a jamais vues afin de vérifier s’il peut gérer des scénarios du monde réel. Tu te demandes peut-être d’où viennent ces nouvelles données.

Dans la plupart des cas, le jeu de données est divisé en trois parties avant l’entraînement : un ensemble d’entraînement, un ensemble de validation et un ensemble de test. L’ensemble d’entraînement apprend au modèle à reconnaître les motifs présents dans les données.

En revanche, l’ensemble de validation sert pendant l’entraînement à régler les hyperparamètres et à détecter le surapprentissage (lorsqu’un modèle apprend les données d’entraînement de trop près et obtient de mauvais résultats sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues).

À l’inverse, l’ensemble de test est utilisé par la suite pour mesurer les performances du modèle sur des données totalement inédites. Lorsqu’un modèle obtient des résultats constamment bons sur les ensembles de validation et de test, cela indique fortement qu’il a appris des motifs pertinents plutôt que de simplement mémoriser des exemples.

Fig. 3. Répartition d’un jeu de données en données d’entraînement, de validation et de test. (Source)

Étape 7 : déployer et assurer la maintenance du modèle d’IA#

Une fois le modèle validé et testé, il peut être déployé pour une utilisation réelle. Cela signifie simplement mettre le modèle en service afin qu’il puisse effectuer des prédictions dans le monde réel. Par exemple, un modèle entraîné peut être intégré à un site Web, à une application ou à une machine, où il pourra traiter de nouvelles données et fournir automatiquement des résultats.

Les modèles peuvent être déployés de différentes manières selon l’application. Certains sont partagés par l’intermédiaire d’API, de simples interfaces logicielles qui permettent à d’autres applications d’accéder aux prédictions du modèle. D’autres sont hébergés sur des plateformes cloud, où ils peuvent facilement être mis à l’échelle et gérés en ligne.

Dans certains cas, les modèles s’exécutent sur des appareils en périphérie, comme des caméras ou des capteurs. Ils effectuent des prédictions localement sans dépendre d’une connexion Internet. La meilleure méthode de déploiement dépend du cas d’usage et des ressources disponibles.

Il est également essentiel de surveiller et de mettre à jour régulièrement le modèle. Au fil du temps, de nouvelles données ou l’évolution des conditions peuvent affecter ses performances. Une évaluation, un réentraînement et une optimisation continus garantissent que le modèle reste précis, fiable et efficace dans des applications réelles.

Bonnes pratiques pour entraîner des modèles d’IA#

L’entraînement d’un modèle d’IA comporte plusieurs étapes, et le respect de quelques bonnes pratiques peut simplifier le processus et rendre les résultats plus fiables. Voyons quelques pratiques clés qui peuvent t’aider à créer des modèles plus performants et plus précis.

Commence par utiliser des jeux de données équilibrés afin que toutes les catégories ou classes soient représentées équitablement. Lorsqu’une catégorie apparaît beaucoup plus souvent que les autres, le modèle peut devenir biaisé et avoir du mal à produire des prédictions précises.

Ensuite, utilise des techniques comme le réglage des hyperparamètres, qui consiste à ajuster des paramètres tels que le taux d’apprentissage ou la taille des lots pour améliorer la précision. Même de petits changements peuvent avoir une grande incidence sur l’efficacité de l’apprentissage du modèle.

Tout au long de l’entraînement, surveille les principales métriques de performance comme la précision, le rappel et la perte. Ces valeurs t’aident à déterminer si le modèle apprend des motifs pertinents ou s’il se contente de mémoriser les données.

Enfin, prends toujours l’habitude de documenter ton flux de travail. Note les données utilisées, les expériences menées et les résultats obtenus. Une documentation claire facilite la reproduction des résultats obtenus et l’amélioration continue de ton processus d’entraînement au fil du temps.

Entraîner des modèles d’IA dans différents domaines#

L’IA est une technologie largement adoptée dans différents secteurs et domaines d’application. Des textes et des images au son et aux données temporelles, les mêmes principes fondamentaux — utiliser des données et des algorithmes et apprendre de façon itérative — s’appliquent partout.

Voici quelques-uns des principaux domaines dans lesquels les modèles d’IA sont entraînés et utilisés :

• Traitement du langage naturel : les modèles apprennent à partir de données textuelles pour comprendre et générer le langage humain. Par exemple, les grands modèles de langage (LLM) tels que les modèles GPT d’OpenAI sont utilisés dans des chatbots de service client, des assistants virtuels et des outils de génération de contenu qui contribuent à automatiser la communication.
• Vision par ordinateur : Des modèles comme YOLO11 et YOLO26 sont entraînés sur des images étiquetées pour des tâches telles que la détection d’objets, la segmentation et la classification d’images. Ils sont largement utilisés dans le secteur de la santé pour analyser des images médicales, dans le commerce de détail pour suivre les stocks et dans les véhicules autonomes pour détecter les piétons et les panneaux de signalisation.
• Traitement de la parole et de l’audio : les modèles sont entraînés sur des enregistrements sonores pour transcrire la parole, reconnaître les locuteurs et détecter le ton ou les émotions. Ils sont utilisés dans des assistants vocaux comme Siri et Alexa, dans l’analyse des centres d’appels et dans des outils d’accessibilité comme le sous-titrage automatique.
• Prévision et analyse prédictive : ces modèles utilisent des séries temporelles ou des données historiques pour prédire les tendances et les résultats futurs. Les entreprises les utilisent pour prévoir les ventes, les météorologues pour prévoir les tendances météorologiques et les responsables de la chaîne d’approvisionnement pour anticiper la demande de produits.

Fig. 4. Présentation générale du flux de travail d’un projet de vision par ordinateur (Source)

Défis liés à l’entraînement des modèles d’IA#

Malgré les progrès technologiques récents, l’entraînement d’un modèle d’IA comporte toujours certains défis susceptibles d’affecter ses performances et sa fiabilité. Voici quelques limites importantes à garder à l’esprit lorsque tu crées et affines tes modèles :

• Qualité et quantité des données : les modèles ont besoin de jeux de données volumineux, diversifiés et de grande qualité pour apprendre efficacement. Des données insuffisantes, biaisées ou mal étiquetées entraînent souvent des prédictions inexactes et une capacité de généralisation limitée dans des scénarios réels.
• Ressources de calcul : L’entraînement de modèles d’IA modernes, en particulier les systèmes d’apprentissage profond et les grands modèles de langage, nécessite une puissance de calcul importante. L’accès à des GPU, des TPU ou une infrastructure cloud peut coûter cher et être parfois difficile à faire évoluer efficacement.
• Biais et considérations éthiques : si les données d’entraînement comportent des biais cachés, le modèle risque de produire involontairement des résultats injustes ou discriminatoires. Une conception éthique des jeux de données, des audits réguliers des biais et la transparence des décisions du modèle sont essentiels pour atténuer ces risques.
• Optimisation continue : les modèles d’IA ne sont pas statiques. Ils doivent être régulièrement ajustés et mis à jour avec de nouvelles données pour conserver leur précision. Sans réentraînement ni surveillance continus, leurs performances peuvent se dégrader au fil du temps à mesure que les motifs des données ou les conditions réelles évoluent.

Des outils qui rendent l’entraînement des modèles d’IA plus accessible#

Traditionnellement, l’entraînement d’un modèle d’IA nécessitait de grandes équipes, du matériel puissant et une infrastructure complexe. Aujourd’hui, cependant, les outils et plateformes modernes ont rendu le processus beaucoup plus simple, rapide et accessible.

Ces solutions réduisent le besoin d’une expertise technique approfondie et permettent aux particuliers, aux étudiants et aux entreprises de créer et de déployer facilement des modèles personnalisés.

Par exemple, le package Python Ultralytics est un excellent point de départ, et le cours gratuit Entraîne ton premier modèle YOLO te guide pas à pas. Le package fournit tout ce dont tu as besoin pour entraîner et valider des modèles Ultralytics YOLO, exécuter des inférences avec eux et les exporter en vue de leur déploiement dans diverses applications. Si tu préfères un flux de travail sans code, Ultralytics Platform te permet d’annoter des données, d’entraîner des modèles dans le cloud et de les déployer depuis ton navigateur.

D’autres outils populaires, comme Roboflow, TensorFlow, Hugging Face et PyTorch Lightning, simplifient également différentes étapes du flux de travail d’entraînement de l’IA, de la préparation des données au déploiement. Grâce à ces plateformes, le développement de l’IA est plus accessible que jamais, ce qui permet aux développeurs, aux entreprises et même aux débutants d’expérimenter et d’innover.

Points clés à retenir#

L’entraînement d’un modèle d’IA peut sembler complexe, mais avec les bons outils, les bonnes données et la bonne approche, tout le monde peut se lancer dès aujourd’hui. En comprenant chaque étape, de la définition de ton cas d’usage au déploiement, tu peux transformer des idées en solutions d’IA concrètes qui font la différence. À mesure que la technologie de l’IA évolue, les possibilités d’apprendre, de créer et d’innover sont plus accessibles que jamais.

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