Comment s'entraîne une intelligence artificielle ? - Formation Découverte de l'IA

Cette vidéo pédagogique, produite par le CNRS dans le cadre de la formation FIDLE, explique comment s’entraîne une intelligence artificielle. L’intervenant, Jean-Luc, ingénieur en IA, commence par distinguer les petites IA (quelques millions de paramètres) des grandes IA comme les LLM (environ 1000 milliards de paramètres). Il illustre l’apprentissage supervisé avec l’exemple de la classification d’images de chats et de lapins. Il décrit la séparation des données en ensemble d’apprentissage (80%) et ensemble d’évaluation (20%), puis la boucle d’apprentissage : prédiction, comparaison avec les résultats attendus, calcul des erreurs, et correction du modèle. Il introduit la notion d’époque et de surapprentissage, soulignant l’importance de s’arrêter au bon moment. Ensuite, il aborde l’entraînement des grandes IA en cinq étapes : collecte massive de données, pré-entraînement (apprentissage de la langue), fine-tuning (apprentissage de compétences spécifiques), alignement (respect de règles éthiques), et enfin mise en production (inférence). Il compare ce processus à l’apprentissage humain, de l’enfance à la vie professionnelle, soulignant le caractère universel de l’apprentissage.