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

ChatGPT, les générateurs d’images et autres outils d’intelligence artificielle (AI) font de plus en plus partie intégrante de la vie quotidienne, à l’école, au 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 partir de grandes quantités de données pour reconnaître des schémas et prendre des décisions. Pendant des années, entraîner un modèle d’IA était un processus très complexe et, bien qu’il le reste, 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 qui devaient être collectés et annotés par des experts. Configurer le bon environnement, installer les frameworks et exécuter des expériences prenait du temps, coûtait cher et était 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 avec l’entraînement de modèles sans avoir besoin de matériel avancé ni d’une expertise approfondie.

Dans cet article, nous allons parcourir les étapes de l’entraînement d’un modèle d’IA, expliquer chaque phase du processus et partager les bonnes pratiques. Commençons !

Que signifie entraîner un modèle d’IA ?#

Entraîner un modèle d’IA consiste à apprendre à un système informatique à tirer des enseignements 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 de nombreuses données et le laissons identifier lui-même les schémas.

Au cœur de ce processus se trouvent trois composants clés qui travaillent ensemble : le jeu de données, l’algorithme et le processus d’entraînement. Le jeu de données correspond aux informations étudiées par le modèle.

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

Une partie importante de ce processus repose sur l’utilisation de données d’entraînement et de validation. Les données d’entraînement aident le modèle à apprendre les schémas, tandis que les données de validation, qui constituent une partie distincte du jeu de données, servent à tester la qualité de son apprentissage. La validation garantit que le modèle ne se contente pas de mémoriser les exemples, mais qu’il peut effectuer des prédictions fiables sur de nouvelles données encore inconnues.

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

Par exemple, un modèle entraîné sur les prix des maisons peut utiliser des informations telles que 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, identifie les schémas 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 les formes, les textures et les 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 inconnus et en affinant progressivement ses prédictions.

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

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

Lorsqu’un modèle d’IA entraîné est utilisé pour effectuer des prédictions, il reçoit de nouvelles données, comme une image, une phrase ou un ensemble de nombres, et produit une sortie en fonction de ce qu’il a déjà appris. On parle alors d’inférence, ce qui signifie simplement que le modèle applique ce qu’il a appris pendant l’entraînement pour prendre des décisions ou effectuer des prédictions sur 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 afin de pouvoir reconnaître des schémas et effectuer ensuite des prédictions précises.

Pendant l’entraînement, nous fournissons au modèle des exemples annotés. Par exemple, une image de 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, c’est-à-dire l’écart entre sa sortie et le résultat souhaité.

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 l’intensité de la réponse du modèle aux différentes caractéristiques des données.

Ce processus — effectuer des prédictions, calculer la perte, mettre à jour les poids et recommencer — se répète sur 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 schémas présents dans les données d’entraînement.

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

Entraîner un modèle d’IA peut sembler complexe au début, mais décomposer le processus en étapes simples le rend beaucoup plus facile à comprendre. Chaque phase s’appuie sur la précédente et t’aide à passer d’une idée à une solution fonctionnelle.

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

Étape 1 : définir ton cas d’utilisation#

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 sa direction et le modèle risque de ne pas produire de résultats pertinents. Un cas d’utilisation est simplement un scénario précis dans lequel tu attends du modèle qu’il effectue 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 les informations visuelles, une tâche courante est la détection d’objets. Elle peut être appliquée de différentes manières, par exemple pour identifier des produits dans des rayons, surveiller la circulation routière ou détecter des défauts de fabrication.

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

En général, lorsque tu commences par définir un objectif clair, il devient beaucoup plus facile de choisir le jeu de données, la méthode d’apprentissage et le modèle les mieux adaptés.

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

Une fois ton cas d’utilisation défini, l’étape suivante consiste à rassembler les données. Les données d’entraînement sont le fondement de tout modèle d’IA et leur qualité influence directement les performances du modèle. Il est essentiel de garder à l’esprit que les données sont la base de l’entraînement des modèles et qu’un système d’IA n’est jamais 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 que tu collectes dépend de ton cas d’utilisation. Par exemple, l’analyse d’images médicales nécessite des numérisations haute résolution, tandis que l’analyse des sentiments utilise des textes provenant d’avis ou des réseaux sociaux. Ces données peuvent provenir de jeux de données ouverts partagés par la communauté scientifique, 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 standardisation des formats et l’annotation des informations afin que l’algorithme puisse les exploiter pour apprendre. Le nettoyage ou le prétraitement des données garantit que le jeu de données est précis et fiable.

Étape 3 : sélectionner le bon type de modèle ou d’algorithme#

Une fois tes données prêtes, l’étape suivante consiste à choisir le modèle et la méthode d’apprentissage appropriés. 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 annotées et sont utilisés pour des tâches telles que la prédiction des prix, la reconnaissance d’images ou la classification des e-mails. À l’inverse, l’apprentissage non supervisé exploite des données non annotées pour trouver des schémas ou des regroupements cachés, comme le regroupement de clients ou la découverte de tendances. Quant à l’apprentissage par renforcement, il entraîne un agent au moyen de retours et de récompenses et est couramment utilisé en robotique, dans les jeux et pour l’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 que tu choisis dépend souvent des données disponibles, tandis que les données que tu collectes sont généralement déterminées par les exigences du modèle.

Tu peux voir cela comme la question classique de la poule et de l’œuf : ce qui vient en premier dépend de ton application. Parfois, tu disposes déjà de données et tu veux trouver la meilleure façon de les exploiter. D’autres fois, tu commences par un problème à résoudre et tu dois collecter ou créer de nouvelles données pour entraîner efficacement ton modèle.

Supposons que, dans ce cas, tu disposes déjà d’un jeu de données et que tu souhaites choisir le modèle le plus adapté à l’apprentissage supervisé. Si tes données sont constituées de nombres, tu peux entraîner un modèle de régression pour prédire des résultats tels que des prix, des ventes ou des 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 segmentation d’instances et la détection d’objets.

En revanche, lorsque tes données sont constituées de textes, un modèle de langage peut être le meilleur choix. Alors, comment décider quelle méthode d’apprentissage ou quel algorithme 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 contribue à garantir que tes expériences s’exécutent de manière fluide et efficace.

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 la mise à l’échelle des ressources à la hausse ou à la baisse et incluent souvent des tableaux de bord permettant de 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. Il bénéficie d’une vaste communauté et d’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 à partir de zéro.
• Outils de développement : des plateformes telles que 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 workflows 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 schémas et en s’améliorant progressivement.

L’entraînement consiste à présenter plusieurs fois les données au modèle et à ajuster ses paramètres internes jusqu’à ce que ses prédictions deviennent plus précises. Chaque passage complet dans le jeu de données est appelé une époque.

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

Pendant tout l’entraînement, il est important de suivre les progrès à l’aide de métriques de performance. Des métriques telles que la précision, la précision positive et le rappel, ainsi que la perte, indiquent si le modèle s’améliore ou nécessite des ajustements. La plupart des bibliothèques d’apprentissage automatique et d’IA incluent des tableaux de bord et des outils visuels qui facilitent le suivi de ces métriques en temps réel et l’identification précoce des 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 auparavant afin de vérifier s’il peut gérer des scénarios du monde réel. Tu te demandes peut-être d’où proviennent réellement ces nouvelles données.

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

En revanche, l’ensemble de validation est utilisé pendant l’entraînement pour affiner les paramètres et éviter le surapprentissage (lorsqu’un modèle apprend les données d’entraînement de manière trop précise et obtient de mauvais résultats sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues).

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

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

Étape 7 : déployer et maintenir le modèle d’IA#

Après avoir été validé et testé, un modèle 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, une application ou une machine, où il traite de nouvelles données et fournit automatiquement des résultats.

Les modèles peuvent être déployés de différentes manières selon l’application. Certains modèles sont partagés via des API, qui sont de simples connexions logicielles permettant 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 edge tels que des caméras ou des capteurs. Ces modèles effectuent les prédictions localement sans dépendre d’une connexion Internet. La meilleure méthode de déploiement dépend du cas d’utilisation et des ressources disponibles.

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

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 rendre le processus plus fluide et les résultats plus fiables. Examinons 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 effectuer des prédictions précises.

Ensuite, exploite des techniques telles que l’ajustement des hyperparamètres, qui consiste à modifier des paramètres comme le taux d’apprentissage ou la taille des lots pour améliorer la précision. Même de petits changements peuvent avoir un impact important sur l’efficacité de l’apprentissage du modèle.

Pendant tout l’entraînement, surveille les principales métriques de performance, comme la précision positive, le rappel et la perte. Ces valeurs t’aident à déterminer si le modèle apprend des schémas pertinents ou s’il mémorise simplement les données.

Enfin, prends toujours l’habitude de documenter ton workflow. Note les données utilisées, les expériences réalisées et les résultats obtenus. Une documentation claire facilite la reproduction des résultats réussis et l’amélioration continue de ton processus d’entraînement.

Entraîner des modèles d’IA dans différents domaines#

L’IA est une technologie largement adoptée dans différents secteurs et pour diverses applications. Des textes et des images au son et aux données temporelles, les mêmes principes fondamentaux — utiliser des données, des algorithmes et un apprentissage itératif — s’appliquent partout.

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

• Traitement automatique 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 (LLMs) tels que les modèles GPT d’OpenAI sont utilisés dans les chatbots de support client, les assistants virtuels et les 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 annotées pour des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation. Ils sont largement utilisés dans le secteur de la santé pour analyser des examens médicaux, dans le commerce 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, pour l’analyse des centres d’appels et dans des outils d’accessibilité tels que les sous-titres automatiques.
• Prévisions 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 prédire les tendances météorologiques et les responsables de la chaîne d’approvisionnement pour anticiper la demande en produits.

Fig. 4. Vue d’ensemble du workflow d’un projet de vision par ordinateur (Source)

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

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

• Qualité et quantité des données : les modèles ont besoin de jeux de données vastes, diversifiés et de haute qualité pour apprendre efficacement. Des données insuffisantes, biaisées ou mal annotées entraînent souvent des prédictions inexactes et une généralisation limitée dans les scénarios du monde réel.
• 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 aux GPU, aux TPU ou à une infrastructure cloud peut être coûteux et parfois difficile à mettre à l’échelle efficacement.
• Biais et considérations éthiques : si les données d’entraînement contiennent des biais cachés, le modèle peut produire involontairement des résultats injustes ou discriminatoires. Une conception éthique du jeu de données, des audits réguliers des biais et la transparence des décisions du modèle sont essentiels pour réduire ces risques.
• Optimisation continue : les modèles d’IA ne sont pas statiques. Ils doivent être régulièrement affinés et mis à jour avec de nouvelles données pour maintenir leur précision. Sans réentraînement ni surveillance continus, les performances peuvent se dégrader au fil du temps lorsque les schémas des données ou les conditions du monde réel 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, des outils et des plateformes de pointe 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. En réalité, il n’a jamais été aussi facile de débuter dans l’entraînement de modèles d’IA.

Par exemple, le package Python d’Ultralytics est un excellent point de départ. Il fournit tout ce dont tu as besoin pour entraîner, valider et exécuter des inférences avec les modèles Ultralytics YOLO, ainsi que pour les exporter en vue de leur déploiement dans diverses applications.

D’autres outils populaires, tels que Roboflow, TensorFlow, Hugging Face et PyTorch Lightning, simplifient également différentes parties du workflow d’entraînement de l’IA, de la préparation des données au déploiement. Grâce à ces plateformes, le développement de l’IA est devenu plus accessible que jamais, permettant aux développeurs, aux entreprises et même aux débutants d’expérimenter et d’innover.

Points clés à retenir#

Entraîner un modèle d’IA peut sembler complexe, mais avec les bons outils, les bonnes données et la bonne approche, tout le monde peut commencer dès aujourd’hui. En comprenant chaque étape, de la définition de ton cas d’utilisation au déploiement, tu peux transformer des idées en solutions d’IA concrètes qui ont un impact réel. À mesure que la technologie de l’IA évolue, les possibilités d’apprendre, de construire et d’innover deviennent plus accessibles que jamais.

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