16 octobre 2025
Apprenez à former un modèle d'IA étape par étape grâce à ce guide rapide pour les débutants. Découvrez les flux de travail, les ensembles de données et les outils essentiels pour commencer.
ChatGPT, générateurs d'images et autres outils d'intelligence artificielle (IA) font de plus en plus partie intégrante de la vie quotidienne dans les écoles, sur les lieux de travail et même sur nos appareils personnels. Mais vous êtes-vous déjà demandé comment ils fonctionnaient réellement ?
Au cœur de ces systèmes se trouve un processus appelé "formation", au cours duquel un modèle d'IA apprend, à partir de grandes quantités de données, à reconnaître des modèles et à prendre des décisions. Pendant des années, la formation d'un modèle d'IA était un processus très compliqué, et bien qu'il reste complexe, il est devenu beaucoup plus accessible.
Elle nécessitait des ordinateurs puissants capables de traiter d'énormes quantités de données, ainsi que des ensembles de données spécialisées qui devaient être collectées et étiquetées par des experts. La mise en place de l'environnement adéquat, l'installation de cadres et la réalisation d'expériences ont été longues, coûteuses et complexes.
Aujourd'hui, des outils open-source, des plateformes faciles à utiliser et des ensembles de données accessibles ont rendu ce processus beaucoup plus simple. Les étudiants, les ingénieurs, les passionnés d'IA, les scientifiques des données et même les débutants peuvent désormais expérimenter l'apprentissage de modèles sans avoir besoin de matériel avancé ou d'une expertise approfondie.
Dans cet article, nous allons passer en revue les étapes de la formation d'un modèle d'IA, expliquer chaque étape du processus et partager les meilleures pratiques. Commençons par le commencement !
La formation d'un modèle d'IA consiste à enseigner à un système informatique à apprendre à partir d'exemples, plutôt que de lui fournir une liste de règles à suivre. Au lieu de dire "si ceci, alors cela", nous lui montrons un grand nombre de données et nous le laissons découvrir des modèles par lui-même.
Au cœur de ce processus se trouvent trois éléments clés qui fonctionnent ensemble : l'ensemble de données, l'algorithme et le processus de formation. L'ensemble de données est l'information que le modèle étudie.
L'algorithme est la méthode qui l'aide à apprendre à partir des données, et le processus de formation est la façon dont il s'exerce continuellement, fait des prédictions, identifie les erreurs et s'améliore à chaque fois.
L'utilisation de données de formation et de validation constitue un élément important de ce processus. Les données de formation aident le modèle à apprendre des modèles, tandis que les données de validation, une partie distincte de l'ensemble de données, sont utilisées pour tester la qualité de l'apprentissage du modèle. La validation permet de s'assurer que le modèle ne se contente pas de mémoriser des exemples, mais qu'il est capable de faire des prédictions fiables sur de nouvelles données inédites.
Par exemple, un modèle formé sur les prix des maisons peut utiliser des détails tels que l'emplacement, la taille, le nombre de pièces et les tendances du quartier pour prédire la valeur des propriétés. Le modèle étudie les données historiques, identifie les modèles et apprend comment ces facteurs influencent le prix.
De même, un modèle de vision par ordinateur peut être entraîné sur des milliers d'images étiquetées pour distinguer les chats des chiens. Chaque image apprend au modèle à reconnaître les formes, les textures et les caractéristiques, telles que les oreilles, les motifs de fourrure ou les queues, qui distinguent un chat d'un chien. Dans les deux cas, le modèle apprend en analysant les données d'entraînement, en validant ses performances sur des exemples non vus et en affinant ses prédictions au fil du temps.
Examinons de plus près le fonctionnement de la formation au modèle.
Lorsqu'un modèle d'IA entraîné est utilisé pour faire des prédictions, il reçoit de nouvelles données, comme une image, une phrase ou un ensemble de chiffres, et produit une sortie basée sur 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 la formation pour prendre des décisions ou faire des prédictions sur la base de nouvelles informations.
Cependant, avant qu'un modèle puisse effectuer une inférence efficace, il doit d'abord être formé. L'entraînement est le processus par lequel le modèle apprend à partir d'exemples afin de pouvoir reconnaître des modèles et faire des prédictions précises par la suite.
Au cours de la formation, nous donnons au modèle des exemples étiquetés. Par exemple, une image d'un chat avec 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 la perte représente l'erreur de prédiction du modèle ou l'écart entre sa sortie et le résultat souhaité.
Pour réduire cette erreur, le modèle s'appuie sur un optimiseur, tel que la descente stochastique du gradient (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 avec laquelle le modèle réagit aux différentes caractéristiques des données.
Ce processus, qui consiste à faire des prédictions, à calculer la perte, à mettre à jour les poids et à répéter l'opération, se déroule sur de nombreuses itérations et époques. À chaque cycle, le modèle affine sa compréhension des données et réduit progressivement son erreur de prédiction. Lorsque l'entraînement est efficace, la perte finit par se stabiliser, ce qui indique souvent que le modèle a appris les principaux modèles présents dans les données d'entraînement.
La formation d'un modèle d'IA peut sembler compliquée au premier abord, mais le fait de décomposer le processus en étapes simples le rend beaucoup plus facile à comprendre. Chaque étape s'appuie sur la précédente, ce qui vous permet de passer d'une idée à une solution opérationnelle.
Ensuite, nous explorerons les étapes clés sur lesquelles les débutants peuvent se concentrer : définition du cas d'utilisation, collecte et préparation des données, choix d'un modèle et d'un algorithme, mise en place de l'environnement, formation, validation et test, et enfin déploiement et itération.
La première étape de la formation d'un modèle d'IA consiste à définir clairement le problème que vous souhaitez voir résoudre par votre solution d'IA. En l'absence d'un objectif bien défini, le processus peut facilement perdre de son intérêt et le modèle risque de ne pas fournir de résultats significatifs. Un cas d'utilisation est simplement un scénario spécifique dans lequel vous attendez du modèle qu'il fasse des prédictions ou des classifications.
Par exemple, dans le domaine de la vision artificielle, 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. Cette tâche peut être appliquée de différentes manières, comme l'identification de produits sur des étagères, la surveillance du trafic routier ou la détection de défauts dans la fabrication.
De même, dans les domaines de la finance et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les modèles de prévision aident à prédire les tendances, la demande ou les performances futures. Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), la classification des textes permet aux systèmes de trier les courriers électroniques, d'analyser les commentaires des clients ou de détecter les sentiments dans les avis.
En général, lorsque vous commencez avec un objectif clair, il devient beaucoup plus facile de choisir le bon ensemble de données, la méthode d'apprentissage et le modèle qui fonctionneront le mieux.
Une fois que vous avez défini votre cas d'utilisation, l'étape suivante consiste à collecter des données. Les données d'apprentissage constituent la base de tout modèle d'IA, et la qualité de ces données a un impact direct sur les performances du modèle. Il est essentiel de garder à l'esprit que les données constituent l'épine dorsale de l'apprentissage des modèles, et qu'un système d'IA ne vaut que ce que valent les données à partir desquelles il apprend. Les biais ou les lacunes dans ces données affecteront inévitablement ses prédictions.
Le type de données que vous collectez dépend de votre cas d'utilisation. Par exemple, l'analyse d'images médicales nécessite des scans à haute résolution, tandis que l'analyse des sentiments utilise du texte provenant d'avis ou de médias sociaux. Ces données peuvent provenir d'ensembles de données ouvertes partagées par la communauté des chercheurs, de bases de données internes à l'entreprise ou de différentes méthodes de collecte telles que le scraping ou les données de capteurs.
Après la collecte, les données peuvent être prétraitées. Il s'agit notamment d'éliminer les erreurs, de normaliser les formats et d'étiqueter les informations afin que l'algorithme puisse en tirer des enseignements. Le nettoyage ou le prétraitement des données garantit la précision et la fiabilité de l'ensemble des données.
Une fois que vos données sont prêtes, l'étape suivante consiste à choisir le bon modèle et la bonne méthode d'apprentissage. 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 des courriels. En revanche, l'apprentissage non supervisé travaille avec des données non étiquetées pour trouver des modèles ou des regroupements cachés, comme le regroupement de clients ou la découverte de tendances. Alors que l'apprentissage par renforcement forme un agent par le biais d'un retour d'information et de récompenses, il est couramment utilisé en robotique, dans les jeux et dans l'automatisation.
Dans la pratique, cette étape est étroitement liée à la collecte de données, car le type de modèle choisi dépend souvent des données disponibles, et les données collectées sont généralement déterminées par les exigences du modèle.
Il s'agit de la question classique de la poule et de l'œuf : ce qui vient en premier dépend de votre application. Parfois, vous disposez déjà de données et vous souhaitez trouver la meilleure façon de les utiliser. D'autres fois, vous partez d'un problème à résoudre et vous avez besoin de collecter ou de créer de nouvelles données pour entraîner votre modèle de manière efficace.
Supposons que vous disposiez déjà d'un ensemble de données et que vous souhaitiez choisir le modèle le plus approprié pour l'apprentissage supervisé. Si vos données sont constituées de chiffres, vous pouvez entraîner un modèle de régression pour prédire des résultats tels que les prix, les ventes ou les tendances.
De même, si vous travaillez avec des images, vous pouvez utiliser un modèle de vision artificielle 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 vos données sont du texte, un modèle de langage peut être le meilleur choix. 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 votre ensemble de données, de la complexité de la tâche, des ressources informatiques disponibles et du niveau de précision dont vous avez besoin.
Pour en savoir plus sur ces facteurs et explorer différents concepts d'IA, consultez la section Guides de notre blog.
La mise en place d'un environnement adéquat est une étape importante avant l'entraînement de votre modèle d'IA. La bonne configuration permet de s'assurer que vos expériences se déroulent de manière fluide et efficace.
Voici les principaux aspects à prendre en compte :
Une fois que votre environnement est prêt, il est temps de commencer la formation. Il s'agit de l'étape au cours de laquelle le modèle apprend de votre ensemble de données en reconnaissant des modèles et en s'améliorant au fil du temps.
L'entraînement consiste à présenter de manière répétée les données au modèle et à ajuster ses paramètres internes jusqu'à ce que ses prédictions deviennent plus précises. Chaque passage complet de l'ensemble de données est appelé "époque".
Pour améliorer les performances, vous pouvez utiliser des techniques d'optimisation telles que l'ajustement des hyperparamètres. L'ajustement de paramètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot ou le nombre d'époques peut faire une différence significative dans la qualité d'apprentissage de votre modèle.
Tout au long de la formation, il est important de suivre les progrès réalisés à l'aide d'indicateurs de performance. Des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et la perte indiquent si le modèle s'améliore ou s'il a besoin d'être ajusté. La plupart des bibliothèques d'apprentissage automatique et d'IA comprennent des tableaux de bord et des outils visuels qui facilitent le suivi de ces mesures en temps réel et permettent d'identifier rapidement les problèmes potentiels.
Après avoir entraîné votre modèle, vous pouvez l'évaluer et le valider. Il s'agit de le tester sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant, afin de vérifier s'il peut gérer des scénarios réels. Vous vous demandez peut-être d'où proviennent ces nouvelles données.
Dans la plupart des cas, l'ensemble de données est divisé en trois parties avant la formation : un ensemble de formation, un ensemble de validation et un ensemble de test. L'ensemble d'apprentissage apprend au modèle à reconnaître des modèles dans les données.
D'autre part, l'ensemble de validation est utilisé pendant la formation pour affiner les paramètres et éviter le surajustement (lorsqu'un modèle apprend trop étroitement les données de formation et obtient de mauvais résultats sur de nouvelles données).
Inversement, 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 constants sur les ensembles de validation et de test, cela indique clairement qu'il a appris des modèles significatifs plutôt que de simplement mémoriser des exemples.
Une fois qu'un modèle a été validé et testé, il peut être déployé pour une utilisation réelle. Il s'agit simplement d'utiliser le modèle pour qu'il puisse faire des prédictions dans le monde réel. Par exemple, un modèle entraîné peut être intégré dans un site web, une application ou une machine où il peut traiter de nouvelles données et donner des résultats automatiquement.
Les modèles peuvent être déployés de différentes manières en fonction de l'application. Certains modèles sont partagés par le biais d'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 en nuage, où ils peuvent être facilement mis à l'échelle et gérés en ligne.
Dans certains cas, les modèles s'exécutent sur des appareils périphériques tels que des caméras ou des capteurs. Ces modèles font des 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 contrôler et de mettre à jour le modèle régulièrement. Au fil du temps, de nouvelles données ou des conditions changeantes peuvent affecter les performances. L'évaluation, le recyclage et l'optimisation continus garantissent que le modèle reste précis, fiable et efficace dans les applications du monde réel.
La formation 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 vous aider à élaborer des modèles de meilleure qualité et plus précis.
Commencez par utiliser des ensembles 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 être biaisé et avoir du mal à faire des prédictions précises.
Ensuite, tirez parti de techniques telles que l'optimisation des hyperparamètres, qui consiste à ajuster des paramètres tels que le taux d'apprentissage ou la taille du lot afin d'améliorer la précision. Même de petites modifications peuvent avoir un impact important sur l'efficacité de l'apprentissage du modèle.
Tout au long de la formation, surveillez les principales mesures de performance telles que la précision, le rappel et la perte. Ces valeurs vous aident à déterminer si le modèle apprend des modèles significatifs ou s'il se contente de mémoriser les données.
Enfin, prenez toujours l'habitude de documenter votre flux de travail. Gardez une trace des données que vous avez utilisées, des expériences que vous avez menées et des résultats que vous avez obtenus. Une documentation claire permet de reproduire plus facilement les résultats positifs et d'affiner continuellement votre processus de formation au fil du temps.
L'IA est une technologie largement adoptée dans différents secteurs et applications. Qu'il s'agisse de textes, d'images, de sons ou de données temporelles, les mêmes principes fondamentaux d'utilisation des données, des algorithmes et de l'apprentissage itératif s'appliquent partout.
Voici quelques-uns des principaux domaines dans lesquels les modèles d'IA sont formés et utilisés :
Malgré les récentes avancées technologiques, la formation d'un modèle d'IA comporte toujours certains défis qui peuvent avoir un impact sur les performances et la fiabilité. Voici quelques limitations clés à garder à l'esprit lorsque vous construisez et affinez vos modèles :
Traditionnellement, la formation 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, plus rapide et plus accessible.
Ces solutions réduisent la nécessité d'une expertise technique approfondie et permettent aux particuliers, aux étudiants et aux entreprises de construire et de déployer facilement des modèles personnalisés. En fait, il n'a jamais été aussi facile de se lancer dans la formation à l'IA.
Par exemple, le package Ultralytics Python est un excellent point de départ. Il fournit tout ce dont vous avez besoin pour former, valider et exécuter l'inférence avec les modèles YOLO d'Ultralytics, et pour les exporter afin de les déployer dans diverses applications.
D'autres outils populaires, tels que Roboflow, TensorFlow, Hugging Face et PyTorch Lightning, simplifient également différentes parties du flux de travail de l'apprentissage 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.
La formation d'un modèle d'IA peut sembler complexe, mais avec les bons outils, les bonnes données et la bonne approche, tout le monde peut s'y mettre dès aujourd'hui. En comprenant chaque étape, de la définition de votre cas d'utilisation au déploiement, vous pouvez transformer vos idées en solutions d'IA réelles qui font la différence. Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer, les possibilités d'apprendre, de construire et d'innover sont plus accessibles que jamais.
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