Qu’est-ce que l’inférence IA ?

Que signifie l’inférence IA ?

L’inférence IA consiste à utiliser un modèle d’IA entraîné pour faire des prédictions ou prendre des décisions.  Tout d’abord, un modèle d’IA est alimenté par un vaste ensemble de données, qui peuvent comprendre des images, du texte, de l’audio ou des relevés de capteurs.

Le modèle analyse ces données, apprenant à identifier leurs modèles et leurs relations. Cette phase d’apprentissage est appelée « entraînement ». Une fois entraîné, le modèle peut être présenté avec de nouvelles données invisibles.

Sur la base des modèles qu’il a appris pendant l’entraînement, le modèle peut ensuite faire des prédictions ou prendre des décisions concernant ces nouvelles données. Par exemple, un modèle entraîné sur un ensemble de données massif de texte peut ensuite générer un texte ressemblant à un être humain lorsqu'une invite lui est donnée.

Il est possible que vous ne « voyiez » pas toujours directement l’inférence IA. Au lieu de cela, vous le rencontrez souvent via des applications comme des applications web, des API ou des chatbots. Ces interfaces offrent un moyen convivial d'interagir avec le modèle d'IA, tandis que le processus d'inférence réel se déroule en coulisses.

Le processus d'inférence

Le processus d'inférence IA implique généralement quelques étapes clés :

• Entrée De nouvelles données sont introduites dans le modèle d’IA entraîné. Ces données peuvent être une image, une phrase, un extrait sonore ou toute autre information que le modèle est conçu pour traiter.
   
• Traitement Le modèle analyse les données d'entrée en fonction des modèles qu'il a appris pendant sa phase d'entraînement. Il peut comparer les données entrées à des exemples connus, extraire des caractéristiques pertinentes ou appliquer des calculs mathématiques complexes.
   
• Output : En fonction de son analyse, le modèle génère une prédiction, une classification ou une décision. Cela peut aller de l'identification d'un objet dans une image à la traduction d'une phrase en passant par la prédiction de la probabilité d'un événement.

Par exemple, un modèle d’IA entraîné à détecter les transactions frauduleuses par carte de crédit peut prendre les détails de la transaction (montant, emplacement, heure, etc.) en entrée, analyser ces détails à la recherche de modèles suspects, puis générer une prédiction : « frauduleuse » ou « non frauduleuse ».

L'inférence IA consiste essentiellement à mettre en pratique les connaissances d'un modèle d'IA, ce qui lui permet de résoudre des problèmes du monde réel et de prendre des décisions intelligentes.

Modèles de machine learning

L’inférence IA repose en grande partie sur des modèles de machine learning, des algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans programmation explicite. Ces modèles sont les « cerveaux » qui se cachent derrière les systèmes d’IA. Ils leur permettent de reconnaître des modèles, de faire des prédictions et d’effectuer des tâches complexes.

Modèles de formation

Avant qu’un modèle d’intelligence artificielle puisse en déduire, il doit être entraîné. Cela implique d'alimenter le modèle avec une quantité massive de données et de lui permettre d'apprendre les modèles et les relations sous-jacents. Imaginez cela comme étudier pour un examen : plus vous étudiez (ou, plus le modèle est entraîné sur des données), plus vous obtenez de bons résultats pour le test (ou, plus les prédictions du modèle sont précises).

Pendant l'entraînement, le modèle ajuste ses paramètres internes afin de minimiser les erreurs et d'améliorer la précision. Ce processus implique souvent des techniques d'optimisation mathématique complexes et peut prendre un temps et des ressources de calcul considérables, en particulier pour les modèles grands et complexes.

Il n'est pas toujours nécessaire de repartir de zéro. De nombreux modèles puissants pré-entraînés sont facilement disponibles, souvent via des plateformes open source. Ces modèles ont déjà été entraînés sur des ensembles de données massifs et peuvent être ajustés pour des tâches spécifiques ou déployés directement pour l'inférence - par le biais d’OVHcloud AI Deploy, par exemple .

Types d'apprentissage

Les modèles de machine learning peuvent être entraînés à l’aide de différentes approches, chacune adaptée à différents types de tâches et de données :

• L'apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle sur des données étiquetées, chaque point de données étant associé à une sortie ou une étiquette connue. Par exemple, un modèle entraîné à reconnaître les chats dans les images serait nourri d'images étiquetées comme « chat » ou « pas chat ». Le modèle apprend à mapper les entrées aux sorties en fonction de ces données étiquetées.
   
• Apprentissage non supervisé Cela implique l'entraînement d'un modèle sur des données non étiquetées pour découvrir des modèles ou des structures cachés. Par exemple, un modèle peut regrouper les clients dans différents segments en fonction de leur comportement d'achat.
   
• Apprentissage du renforcement : Cela implique d'entraîner un modèle par essais et erreurs, où il apprend à prendre des mesures dans un environnement pour maximiser une récompense. Par exemple, un modèle qui contrôle un robot peut apprendre à naviguer dans un labyrinthe en recevant des récompenses pour avoir atteint son objectif et des pénalités pour avoir heurté des obstacles.

Le choix de l'approche d'apprentissage dépend de l'application spécifique et des données disponibles pour vos solutions d'IA . Chaque type d'apprentissage a ses forces et ses faiblesses, et les chercheurs développent constamment des techniques nouvelles et améliorées.

Notez que, tout comme l'entraînement, l'inférence IA nécessite une puissance de calcul. La complexité du modèle, la taille des données d’entrée et la vitesse d’inférence souhaitée influent toutes sur les ressources de calcul nécessaires. Si les GPU sont souvent préférés pour leurs capacités de traitement parallèle, les CPU peuvent également être utilisés, en particulier pour les tâches moins exigeantes.

Alors que les modèles traditionnels de machine learning existent depuis des décennies, les récents progrès du deep learning ont considérablement étendu les capacités de l’IA. Les modèles de deep learning s’inspirent de la structure et de la fonction du cerveau humain, et utilisent un réseau neuronal artificiel composé de plusieurs couches pour traiter l’information de manière hiérarchique.

Cela leur permet d'apprendre des modèles et des représentations complexes à partir de grandes quantités de données, ce qui conduit à des avancées dans diverses applications de l'IA.

L’impact de l’IA, en particulier du deep learning , est évident dans de nombreux secteurs et applications. Dans le domaine de la santé, l’IA est utilisée pour diagnostiquer les maladies avec plus de précision, développer de nouveaux médicaments et traitements, personnaliser les plans de traitement pour les patients individuels et améliorer les soins globaux aux patients.

Traitement des données pour l'inférence

Bien que l’entraînement d’un modèle d’IA soit crucial, un traitement des données efficace est essentiel pour réussir l’inférence de l’IA.  Cela implique de préparer et de transformer les données d'entrée dans un format que le modèle peut comprendre et utiliser pour générer des prédictions précises et opportunes.

Inférence en temps réel

De nombreuses applications d’IA nécessitent une inférence en temps réel, le modèle devant traiter les données et générer des prédictions instantanément. Ceci est particulièrement important dans les applications telles que :

• Véhicules autonomes : Les voitures autonomes s'appuient sur l'inférence en temps réel pour traiter les données des capteurs (caméras, lidar, radar) et prendre des décisions en une fraction de seconde pour naviguer en toute sécurité. Des retards dans l'inférence pourraient conduire à des accidents.
   
• Détection de fraudes  L'inférence en temps réel est essentielle pour identifier les transactions frauduleuses dès qu'elles se produisent, prévenir les pertes financières et protéger les utilisateurs.
   
• High-frequency trading : Sur les marchés financiers, les millisecondes comptent. Les modèles d’IA doivent analyser les données du marché et exécuter les transactions en temps réel pour tirer parti des opportunités.

Pour obtenir une inférence en temps réel, des pipelines de données efficaces sont nécessaires pour gérer l'afflux continu de données, effectuer les étapes de prétraitement nécessaires (nettoyage, formatage, extraction de fonctionnalités) et alimenter les données traitées au modèle avec une latence minimale.

Modèles D’Inférence Basés Sur Le Cloud

Le cloud computing est devenu de plus en plus important pour l'inférence de l'IA, en particulier pour les applications qui nécessitent une évolutivité et une haute disponibilité. Les plateformes cloud offrent plusieurs avantages :

• Évolutivité : Les ressources cloud peuvent facilement être augmentées ou réduites à la demande, ce qui permet aux systèmes d’IA de gérer les charges de travail fluctuantes et de s’adapter à des volumes de données croissants.
   
• Accessibilité Les modèles d'inférence basés sur le cloud sont accessibles de n'importe où avec une connexion Internet, ce qui permet un déploiement sur différents appareils et emplacements.
   
• Rentabilité : Les plateformes cloud proposent des modèles de tarification pay-as-you-go, qui permettent aux utilisateurs de payer uniquement pour les ressources qu'ils consomment, ce qui peut être plus rentable que la maintenance d'une infrastructure sur site.
   
• Hardware spécialisé : Les fournisseurs de cloud offrent un accès à du matériel spécialisé, comme des GPU et des TPU, qui sont optimisés pour les charges de travail de l’IA et peuvent accélérer considérablement l’inférence.

En s’appuyant sur des modèles d’inférence basés sur le cloud, les entreprises et les développeurs peuvent déployer et faire évoluer les applications d’IA plus efficacement, réduire les coûts d’infrastructure et se concentrer sur le développement de solutions innovantes.