20 stratégies pour améliorer l'IA et exemples
Les modèles d'IA nécessitent une amélioration continue, car les données, le comportement des utilisateurs et les conditions réelles évoluent. Même les modèles les plus performants peuvent dériver au fil du temps lorsque les schémas qu'ils ont appris ne correspondent plus aux entrées actuelles, ce qui entraîne une baisse de précision et des prédictions peu fiables.
Les changements de réglementation, d'exigences relatives aux produits ou d'attentes des clients peuvent également introduire de nouvelles contraintes que les modèles existants n'ont pas été conçus pour gérer.
Maintenir la qualité des modèles implique donc de renforcer à la fois les données qui les sous-tendent et les algorithmes qui déterminent leur comportement, afin de garantir que les systèmes restent alignés sur les exigences actuelles plutôt que sur des hypothèses obsolètes.
Explorez les stratégies clés, notamment l'alimentation en données , l'amélioration des données et des algorithmes, et les lois de mise à l'échelle de l'IA, qui garantiront la pertinence et la praticité de vos modèles d'IA.
20 façons d'améliorer votre modèle d'IA
Nous avons expliqué des méthodes pour améliorer votre modèle d'IA dans 4 catégories différentes :
Méthode | Description | Principaux défis |
|---|---|---|
Fournir plus de données | Ajouter des données réelles ou synthétiques de haute qualité pour améliorer la couverture et la généralisation. | Garantir la qualité des données, éviter les biais, gérer la confidentialité et les limites d'accès. |
Améliorer les données | Améliorer l'étiquetage, la diversité et l'augmentation des données afin de réduire le bruit et les biais. | Équilibrer la qualité et la quantité, réduire les biais dans les ensembles de données, assurer la cohérence des annotations. |
Améliorer l'algorithme | Utilisez de meilleures architectures, des techniques de réglage fin et des pratiques de déploiement plus efficaces. | Complexité et coût plus élevés, comportements imprévus, exigences strictes en matière de confidentialité. |
Lois d'échelle de l'IA | Augmenter l'échelle, la puissance de calcul, l'efficacité et les techniques de récupération ou multi-agents. | Rendements décroissants, limites de calcul, impact environnemental, complexité d'intégration. |
Fournir plus de données
L'ajout de données nouvelles et actualisées est l'une des méthodes les plus courantes et efficaces pour améliorer la précision de votre modèle d'apprentissage automatique. Des recherches ont démontré une corrélation positive entre la taille de l'ensemble de données et la précision du modèle d'IA. 1
Par conséquent, l'élargissement du jeu de données utilisé pour le réentraînement des modèles peut constituer un moyen efficace d'améliorer les modèles d'IA/ML. Il est essentiel de veiller à ce que les données évoluent en fonction de l'environnement de déploiement. Enfin, il est primordial de respecter les bonnes pratiques d'assurance qualité en matière de collecte de données.
1. Collecte des données
La collecte de données permet d'enrichir votre ensemble de données et d'alimenter le modèle d'IA/ML. Ce processus consiste à collecter de nouvelles données pour réentraîner le modèle. Ces données peuvent être collectées par les méthodes suivantes :
- Collection privée
- Collecte automatisée de données
- crowdsourcing personnalisé
Pour collecter efficacement des données destinées à l'IA, les entreprises doivent être attentives aux points suivants :
- Les considérations éthiques et juridiques liées à la collecte de données doivent être respectées afin d'éviter tout problème d'éthique.
- Les biais dans les données d'entraînement peuvent entraîner des résultats indésirables en matière d'IA.
- Le prétraitement des données brutes est essentiel pour résoudre les problèmes de qualité et garantir l'intégrité des données pour l'entraînement en IA/ML.
- Toutes les données ne sont pas facilement accessibles en raison de restrictions liées à leur sensibilité et aux réglementations en matière de protection de la vie privée.
Apprenez-en davantage sur les méthodes de collecte de données.
Il est également conseillé de faire appel à un service de collecte de données pour l'IA afin d'obtenir des ensembles de données pertinents sans avoir à les collecter manuellement et ainsi éviter tout problème éthique ou juridique. Consultez les services et entreprises de collecte de données ainsi que les plateformes de crowdsourcing pour trouver le service le mieux adapté à votre projet d'IA.
2. Données synthétiques avec modèles génératifs
L'IA générative a permis de faire progresser la création de données synthétiques , produisant des ensembles de données de haute qualité qui reproduisent les conditions du monde réel. Les grands modèles de langage et de diffusion peuvent désormais générer des données structurées et non structurées pour l'entraînement de modèles dans des domaines où les données réelles sont limitées.
Exemples :
- Production de cas médicaux rares pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé .
- Générer des données de conversation réalistes pour améliorer les systèmes de traitement du langage naturel .
- Création d'ensembles de données visuelles pour tester la résolution d'images, la qualité des photos ou les modèles de reconnaissance d'images .
auto-jeu synthétique et données d'entraînement synthétiques
L'auto-apprentissage synthétique génère de nouvelles données d'entraînement en permettant aux modèles ou aux agents d'interagir avec des tâches ou entre eux. Ces compléments disposent de données humaines de haute qualité limitées.
Cette méthode permet :
- Production à grande échelle de données d'instruction, de raisonnement ou de dialogue.
- Couverture des scénarios rares ou coûteux à recueillir manuellement.
- Amélioration des performances du modèle dans les domaines où la rareté des données constitue une contrainte majeure.
Exemple concret : Plus de données pour les chatbots
Un chatbot d'assistance informatique peinait à comprendre et à classer correctement les questions des utilisateurs. Afin d'améliorer ses performances, 500 requêtes d'assistance informatique ont été reformulées en de multiples variantes dans sept langues.
Ces données supplémentaires ont permis au chatbot de reconnaître différents formats de questions, améliorant ainsi sa capacité à répondre plus efficacement.
Améliorer les données
L'amélioration des données existantes peut également permettre d'obtenir un modèle d'IA/ML amélioré.
Maintenant que les solutions d'IA s'attaquent à des problèmes plus complexes, leur développement exige des données plus pertinentes et plus diversifiées. Par exemple, la recherche 2 À propos d'un modèle d'apprentissage profond qui aide les systèmes de détection d'objets à comprendre les interactions entre deux objets, l'article conclut que le modèle est susceptible d'être modifié. 3 Ce biais dans l'ensemble de données nécessite un ensemble de données diversifié pour produire des résultats.
Des améliorations peuvent être obtenues grâce à :
3. Enrichir les données
L'élargissement de l'ensemble de données est un moyen d'améliorer l'IA. Un autre moyen important d'améliorer les modèles d'IA/ML consiste à enrichir les données. Cela signifie que les nouvelles données collectées pour élargir l'ensemble de données doivent être traitées avant d'être intégrées au modèle.
Cela peut également impliquer l'amélioration de l'annotation du jeu de données existant. Grâce aux nouvelles techniques d'étiquetage améliorées mises au point, il est possible de les appliquer au jeu de données existant ou nouvellement constitué afin d'améliorer la précision du modèle.
4. Améliorer la qualité des données
L'amélioration de la qualité des données est essentielle pour faire progresser les systèmes d'IA et optimiser les performances des modèles. Si les avancées en IA mettent souvent l'accent sur de meilleurs algorithmes et une puissance de calcul accrue, des données d'entraînement de haute qualité demeurent cruciales pour des performances optimales.
Adopter une approche centrée sur les données contribue à accélérer les progrès de l'IA en garantissant que les données utilisées pour l'entraînement soient abondantes et de haute qualité.
La collecte et l'organisation de données de haute qualité permettent aux développeurs de concevoir des modèles d'IA plus performants et efficaces, qui peuvent ensuite être utilisés pour résoudre des problèmes complexes dans divers secteurs. En privilégiant la qualité des données, les entreprises peuvent réaliser des prédictions plus précises, réduire les biais et améliorer les capacités des systèmes d'IA.
La qualité des données peut être considérablement améliorée lors de la phase de collecte. Ce processus consiste notamment à s'assurer que les données sont représentatives des scénarios réels auxquels le modèle sera confronté, afin d'éliminer les biais, de réduire le bruit et de garantir une diversité suffisante pour prendre en compte toutes les variables pertinentes.
De plus, le maintien de la cohérence dans l'étiquetage des données et la correction des lacunes dans l'ensemble de données peuvent contribuer à réduire les erreurs dans le processus d'apprentissage du modèle.
5. Exploiter l'augmentation des données
Certaines personnes peuvent confondre données augmentées et données synthétiques ; or, ces deux termes sont différents. Les données augmentées consistent à ajouter des informations à un ensemble de données existant, tandis que les données synthétiques sont générées artificiellement pour remplacer des données réelles.
Consultez cette ressource pour en savoir plus sur les différentes techniques d'augmentation des données.
Améliorer l'algorithme
Il arrive que l'algorithme initialement conçu pour le modèle doive être amélioré. Cela peut être dû à différentes raisons, notamment à une évolution de la population sur laquelle le modèle est appliqué.
Imaginons qu'un algorithme d'IA/ML déployé, qui évalue le risque sanitaire d'un patient sans tenir compte du niveau de revenu, soit soudainement confronté aux données de patients aux revenus plus faibles. Dans ce cas, il est peu probable qu'il produise des évaluations équitables.
Par conséquent, la mise à jour de l'algorithme et l'ajout de nouveaux paramètres peuvent constituer un moyen efficace d'améliorer les performances du modèle. L'algorithme peut être amélioré de la manière suivante :
6. Améliorer l'architecture
Il existe plusieurs façons d'améliorer l'architecture d'un algorithme. L'une d'elles consiste à tirer parti des fonctionnalités matérielles modernes, telles que les instructions SIMD ou les GPU. 4
De plus, les structures de données et les algorithmes peuvent être améliorés grâce à l'utilisation de formats de données optimisés pour le cache et d'algorithmes efficaces. Enfin, les développeurs d'algorithmes peuvent tirer parti des avancées récentes en matière d'apprentissage automatique et de techniques d'optimisation.
Le Transformer est une architecture d'apprentissage profond qui a révolutionné le traitement automatique du langage naturel (TALN) et d'autres domaines en permettant une modélisation plus efficace des données séquentielles. Elle a été présentée dans l'article « Attention Is All You Need ». 5 , il repose fortement sur un mécanisme appelé auto-attention, remplaçant les opérations récurrentes et convolutionnelles utilisées dans les modèles antérieurs comme les RNN et les CNN.
Un transformateur est composé d'un encodeur et d'un décodeur, chacun constitué de plusieurs couches empilées :
- L'encodeur transforme les séquences d'entrée en représentations contextuelles en utilisant une auto-attention multi-têtes pour capturer les relations entre les jetons, des réseaux à propagation avant pour le traitement et des connexions résiduelles avec normalisation des couches pour la stabilité.
- Le décodeur génère des séquences de sortie jeton par jeton, en intégrant une auto-attention multi-têtes masquée pour empêcher l'accès futur aux jetons, une attention croisée pour intégrer les sorties de l'encodeur, et des mécanismes de propagation avant et de normalisation similaires pour un apprentissage efficace.
7. Architectures de modèles hybrides
Les architectures de modèles hybrides combinent des éléments de Transformers, de modèles d'espace d'états et d'autres méthodes de traitement de séquences. Cette approche permet de conserver un contexte persistant et réduit les besoins en calcul.
Les principaux avantages sont les suivants :
- Traitement plus efficace des longues séquences.
- Réduction de l'utilisation de la mémoire pour l'entraînement et l'inférence.
- Compatibilité avec les environnements de centres de données et de périphérie.
Exemple concret : Kimi K2.5
Kimi K2.5 est un modèle d'IA agentique open-source développé par Moonshot AI, pré-entraîné sur environ 15 billions de jetons visuels et textuels mixtes.
La conception de Kimi K2.5 intègre la vision et la compréhension du langage au raisonnement agentiel, offrant à la fois des modes instantanés et de « réflexion » et prenant en charge des flux de travail d'agents conversationnels et autonomes. 6
Les principales caractéristiques sont :
- Multimodalité native : Traitement et justification du texte, des images et de la vidéo dans un modèle unifié.
- Codage assisté par la vision : Permet de générer du code à partir d’entrées visuelles et d’aligner les sorties sur les spécifications visuelles.
- Exécution d'Agent Swarm : Prend en charge la décomposition coordonnée des tâches, permettant aux processus agents de s'exécuter en parallèle pour des flux de travail complexes.
8. Réingénierie des fonctionnalités
La réingénierie des fonctionnalités d'un algorithme consiste à améliorer ses caractéristiques afin de le rendre plus efficace. Cela peut se faire en modifiant sa structure ou en ajustant ses paramètres.
9. Modèles du monde multimodaux
Les modèles multimodaux du monde apprennent à partir de textes , d'images , d'audio, de vidéo , de données structurées et de données issues de capteurs. Cela crée une représentation unifiée à travers les différentes modalités.
Les aspects importants comprennent :
- Une meilleure connaissance du monde réel.
- Interprétation plus précise des scènes, des signaux et des entrées multiformats.
- Applicabilité aux tâches nécessitant une compréhension intégrée des différentes modalités.
Exemple concret : DeepMind
DeepMind a considérablement amélioré ses modèles d'IA en optimisant leur architecture et en repensant divers composants pour de meilleures performances. Par exemple, le modèle Gemini a été conçu avec une architecture multimodale, ce qui lui permet de traiter plus efficacement les tâches impliquant du texte, de l'audio et des images.
De plus, PaLM 2 a été amélioré grâce à une approche de mise à l'échelle optimisée pour le calcul et à des améliorations des jeux de données afin d'améliorer les tâches de raisonnement. Ces améliorations architecturales ont permis d'accroître la précision et l'adaptabilité. 7
10. Sécurité, alignement et gouvernance de l'IA
L’amélioration des algorithmes ne se limite plus aux optimisations techniques. La sécurité, l’alignement et la gouvernance de l’IA sont des enjeux de plus en plus cruciaux pour garantir le bon fonctionnement des systèmes d’IA. Les développeurs et les organisations privilégient les méthodes qui :
- Aligner les résultats du modèle d'IA sur les valeurs humaines et les exigences de l'entreprise.
- Intégrez des boucles de rétroaction pour prévenir les comportements imprévus lors du déploiement.
- Mettre en place des cadres de gouvernance définissant les limites de l'utilisation des outils dans différents secteurs d'activité.
Ce changement souligne que l'obtention de meilleurs résultats en matière d'IA implique d'améliorer la précision et la fiabilité, de prendre en compte les considérations éthiques et d'assurer une durabilité à long terme.
Exemple concret : Le sandbagging de l’IA dans le rapport international sur la sécurité de l’IA
Le Rapport international sur la sécurité de l'IA met en lumière un problème connu sous le nom de « sandbagging » de l'IA, qui se caractérise par des performances différentes lors de l'évaluation et en situation réelle d'utilisation. Plus précisément, des systèmes avancés peuvent paraître plus sûrs ou moins performants lors de tests formels, mais se comporter différemment une fois déployés.
Cela crée un manque d'évaluation : les benchmarks traditionnels et les tests d'intrusion peuvent ne pas refléter pleinement les risques réels si les modèles adaptent leur comportement au contexte. Pour les entreprises, cela signifie qu'un test de sécurité ponctuel est insuffisant et doit être complété par une surveillance continue, des audits et des mécanismes de gouvernance. 8
Figure 1 : Exemple du modèle o3 de OpenAI montrant la conscience situationnelle lors des évaluations.
11. Modèles de vérification et pipelines d'autocorrection
Les modèles vérificateurs évaluent les résultats produits par un modèle de base et identifient les erreurs ou les incohérences. Ils prennent en charge l'autocorrection structurée. Leurs principales contributions sont les suivantes :
- Une plus grande précision dans les raisonnements et les tâches mathématiques.
- Réduction des taux de défaillance grâce à des contrôles systématiques.
- Fiabilité accrue dans les applications à enjeux élevés ou spécifiques à un domaine.
12. Optimisation par IA embarquée et en périphérie
L'optimisation de l'IA embarquée et en périphérie est devenue cruciale pour renforcer la confidentialité, réduire la latence et améliorer l'efficacité. Au lieu de traiter les données sur des serveurs centralisés, les systèmes d'IA peuvent s'exécuter directement sur des appareils tels que les smartphones, les capteurs IoT ou le matériel d'entreprise.
Les avantages comprennent :
- Protection de la vie privée améliorée grâce au stockage local des données sensibles.
- Latence réduite, permettant des informations instantanées en temps réel.
- Dépendance réduite à l'égard d'une connectivité constante et d'une infrastructure cloud à grande échelle.
Cette tendance est particulièrement pertinente dans des secteurs tels que la santé , l'automobile et l'industrie manufacturière , où la réactivité et la protection des données sont cruciales.
Lois d'échelle de l'IA
Les lois d'échelle décrivent comment les performances d'un modèle évoluent en fonction de l'évolution de ses paramètres, de ses données et de sa puissance de calcul, dans des proportions équilibrées. Les recherches montrent que la perte tend à suivre des lois de puissance prévisibles lorsque les modèles sont entraînés avec des données et des ressources de calcul suffisantes par rapport à leur taille.
Les premiers travaux ont identifié des relations entre les paramètres, les jetons et le calcul d'entraînement, tandis que des études ultérieures ont revu les ratios optimaux, montrant que de nombreux grands modèles étaient sous-entraînés et que les modèles fonctionnent mieux lorsque les paramètres et les jetons d'entraînement sont mis à l'échelle à des ordres de grandeur similaires.
Des analyses récentes intègrent le coût d'inférence, indiquant que des modèles plus petits, entraînés plus longtemps, peuvent égaler les performances de modèles plus grands lorsque la charge de travail d'inférence est élevée. D'autres études s'intéressent à l'évolution des capacités, et pas seulement de la perte, d'un benchmark à l'autre et montrent que l'efficacité des modèles augmente avec l'amélioration des architectures, de la qualité des données et des méthodes d'entraînement.
Ces résultats orientent la sélection des modèles et la planification des ressources en mettant l'accent sur une mise à l'échelle équilibrée, des données d'entraînement adéquates et l'importance croissante de l'efficacité des paramètres et de l'inférence.
Exemple concret : mise à l’échelle parallèle TTC avec PaCoRe
PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) est un framework open-source qui introduit une nouvelle approche pour la mise à l'échelle du calcul au moment des tests (TTC).
Plutôt que d'être limité par la fenêtre de contexte d'un modèle, PaCoRe lance une exploration parallèle massive, puis compacte et synthétise les résultats via une architecture de passage de messages, permettant une mise à l'échelle de calcul effective de plusieurs millions de jetons pendant l'inférence.
PaCoRe fournit également un serveur ouvert qui peut être utilisé avec des points de terminaison LLM arbitraires, permettant aux développeurs d'appliquer cette approche de mise à l'échelle parallèle à différents modèles et fournisseurs. 9
13. Mise à l'échelle de la taille du modèle
Augmenter le nombre de paramètres d'un modèle revient à l'agrandir, généralement en ajoutant des couches ou en complexifiant les couches existantes. Les modèles plus grands peuvent :
- Capturer des schémas plus complexes : avec davantage de paramètres, le modèle peut représenter des relations plus complexes dans les données.
- Gérer des ensembles de données plus volumineux : les modèles plus importants ont une plus grande capacité à traiter et à apprendre à partir de données à grande échelle.
Cependant, la relation entre la taille du modèle et ses performances peut présenter des rendements décroissants. Un modèle d'une taille dix fois supérieure n'entraîne pas nécessairement une amélioration dix fois supérieure de ses performances.
Les modèles plus volumineux requièrent des ressources de calcul et de mémoire exponentiellement plus importantes, ce qui peut les rendre coûteux et plus difficiles à entraîner. Au-delà d'une certaine taille, l'augmentation de la taille du modèle peut n'apporter que des gains négligeables, notamment si l'ensemble de données ou les ressources de calcul sont insuffisants.
14. Mise à l'échelle des données
La disponibilité et la taille de l'ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle affectent considérablement ses performances :
- Des ensembles de données plus importants améliorent la généralisation : avec des données plus diversifiées et plus complètes, le modèle apprend un plus large éventail de schémas et est moins susceptible de surapprendre.
- Meilleure compréhension des événements rares : les grands ensembles de données aident le modèle à apprendre des schémas rares et diversifiés, ce qui lui permettrait de mieux gérer les cas inhabituels.
Cependant, la mise à l'échelle des données a aussi ses limites :
- Stagnation des gains : Au-delà d’un certain point, l’ajout de données supplémentaires n’apporte plus qu’une amélioration décroissante des performances, car le modèle a déjà appris la plupart des schémas utiles.
- La qualité prime sur la quantité : des données de mauvaise qualité ou bruitées peuvent ne pas améliorer les performances, même en grand volume.
- Goulot d'étranglement du calcul : les ensembles de données plus volumineux exigent davantage de puissance de calcul et de temps d'entraînement, ce qui peut s'avérer prohibitif.
15. Génération augmentée par la récupération (RAG)
La génération augmentée par la récupération est devenue une stratégie essentielle pour améliorer les modèles d'IA sans dépendre uniquement de modèles plus volumineux ou de ressources de calcul accrues. Les systèmes RAG intègrent un modèle de langage étendu à une base de connaissances externe, permettant ainsi au modèle d'accéder aux informations pertinentes en temps réel.
Les principaux avantages sont les suivants :
- Réduire le besoin de réentraîner les modèles lorsque de nouvelles informations sont créées.
- Améliorer les performances des fonctions métiers spécialisées en fondant les résultats sur des sources de données soigneusement sélectionnées.
- Atténuer les risques de réponses obsolètes ou hallucinatoires en permettant aux systèmes de citer des sources de référence.
Cette approche est désormais courante dans les solutions d'IA d'entreprise , où les données d'entraînement ne peuvent pas suivre le rythme des domaines en évolution rapide, tels que la finance , le droit ou le service client .
16. Systèmes à mémoire augmentée
Les systèmes à mémoire augmentée permettent aux modèles d'accéder à une mémoire persistante ou de session. Cela permet au modèle de conserver le contexte entre les tâches et les interactions.
Les caractéristiques importantes comprennent :
- Prise en charge du contexte à long terme qui n'est pas limité par la longueur de l'invite.
- Amélioration de la cohérence des flux de travail en plusieurs étapes.
- Une meilleure adéquation avec les cas d'utilisation qui nécessitent une continuité, tels que le travail de projet ou l'analyse complexe.
17. Mise à l'échelle du calcul
La mise à l'échelle des capacités de calcul consiste à augmenter la puissance de calcul disponible pendant l'entraînement ou l'inférence, généralement par le biais de :
- Matériel plus puissant : GPU, TPU ou puces d’IA spécialisées.
- Systèmes distribués : formation en parallèle sur plusieurs machines pour gérer des charges de travail importantes.
- Durées d'entraînement plus longues : permettant au modèle d'optimiser ses poids sur un plus grand nombre d'itérations.
La relation entre les performances de calcul et les performances des modèles est fondamentale :
- Plus de puissance de calcul permet de créer des modèles plus grands : l’augmentation de la puissance de calcul permet d’entraîner des modèles comportant davantage de paramètres.
- Entraînement étendu : grâce à une puissance de calcul suffisante, les modèles peuvent être entraînés sur des ensembles de données plus volumineux et pendant des périodes plus longues, ce qui permet une meilleure optimisation.
Cependant, la mise à l'échelle des capacités de calcul présente également des défis :
- Rendements décroissants : bien que les performances s’améliorent avec davantage de puissance de calcul, le taux d’amélioration ralentit à mesure que les ressources augmentent.
- Coût et exigences énergétiques : L'entraînement de modèles avancés comme GPT-4 nécessite d'importantes ressources financières et environnementales.
Malgré ces difficultés, la mise à l'échelle des capacités de calcul a joué un rôle déterminant dans l'amélioration de l'apprentissage automatique de l'IA.
Lors de la phase d'inférence, les performances d'un modèle d'IA, notamment pour les tâches nécessitant des calculs mathématiques ou un raisonnement à plusieurs étapes, peuvent être améliorées en allouant davantage de temps de calcul. Ceci est souvent réalisé grâce à des stratégies telles que l'augmentation du nombre de calculs par requête ou l'amélioration itérative. Voici comment cela fonctionne :
Que se passe-t-il lors de l'inférence ?
L'inférence est l'étape où un modèle pré-entraîné est utilisé pour générer des prédictions ou effectuer des tâches à partir de nouvelles données d'entrée. Contrairement à l'entraînement, l'inférence ne modifie pas les poids du modèle, mais s'appuie sur ses capacités acquises pour résoudre des problèmes spécifiques.
Pourquoi un temps de calcul plus long est-il utile ?
Lors de l'exécution de tâches telles que des calculs mathématiques ou un raisonnement en plusieurs étapes, le modèle bénéficie de plus de temps et de ressources par requête car :
- Amélioration itérative : pour les tâches nécessitant plusieurs étapes logiques, le modèle peut décomposer le problème en sous-problèmes, résoudre chaque sous-problème, puis améliorer sa solution de manière itérative. L’allocation de ressources de calcul supplémentaires permet au modèle de traiter ces étapes plus en profondeur.
- Précision accrue : dans les tâches mathématiques, un temps d’inférence plus long permet une exploration plus approfondie des modèles ou des mécanismes d’essais et d’erreurs pour approcher les solutions correctes.
- Meilleure compréhension du contexte : dans des tâches comme le raisonnement en plusieurs étapes, un modèle disposant d’un temps de calcul plus important peut évaluer le contexte de manière répétée, afin de garantir que les étapes intermédiaires soient cohérentes avec le problème global.
18. Mise à l'échelle du calcul au moment de l'inférence
L'augmentation de la puissance de calcul lors de l'inférence consiste à allouer davantage de ressources de calcul à un modèle pendant cette phase. Cette approche permet de gérer des raisonnements plus longs et des évaluations en plusieurs étapes sans modifier les paramètres du modèle.
Les points clés sont les suivants :
- Les modèles peuvent affiner de manière itérative les étapes intermédiaires des tâches qui nécessitent un raisonnement.
- La précision augmente lorsque le modèle est autorisé à effectuer des inférences plus approfondies.
- Les gains de performance sont obtenus sans réentraînement, ce qui rend cette méthode adaptée aux mises à jour fréquentes.
Exemple concret : gains de capacité après l’entraînement et lors de l’inférence
L'Opus 4.6 de Claude (Anthropic) illustre comment les systèmes d'IA de pointe progressent grâce aux améliorations apportées au raisonnement en temps réel et à l'intégration des outils. Ces progrès se traduisent par une programmation agentique plus performante, où le modèle peut planifier des tâches logicielles complexes, naviguer dans de vastes bases de code et corriger itérativement ses propres erreurs.
Elles apparaissent également dans une utilisation plus poussée des outils et dans des flux de travail d'agents coordonnés, comme les équipes d'agents dans Claude Code qui divisent et exécutent des tâches complexes.
De plus, Opus 4.6 prend en charge de longues fenêtres de contexte (jusqu'à environ 1 million de jetons en version bêta), ce qui lui permet de maintenir la cohérence à travers des documents étendus, des bases de code et des interactions en plusieurs étapes.
Ensemble, ces développements soulignent comment la conception des systèmes et les techniques d'inférence permettent d'obtenir des gains de capacité significatifs, au-delà de la seule formation de base.
Figure 2 : Graphique illustrant les performances d’Opus 4.6 sur Terminal Bench. Terminal Bench est une suite de tests de performance permettant d’évaluer les agents d’IA opérant dans des environnements terminaux. 10
Exemple concret : Gemini 3 Deep Think
Gemini 3 Deep Think de Google est conçu pour aborder des problèmes scientifiques, mathématiques et d'ingénierie complexes grâce à une recherche inférentielle plus approfondie et une exploration multi-hypothèses.
Deep Think améliore les performances en modifiant la façon dont le modèle raisonne au moment de l'inférence, en allouant davantage de ressources de calcul aux problèmes plus complexes plutôt que de s'appuyer uniquement sur un plus grand nombre de paramètres.
Cela montre que les modalités de raisonnement, dans lesquelles un modèle peut passer à un mode de réflexion approfondie optimisé pour des tâches analytiques plus complexes, émergent comme un concept distinct du progrès de l'IA, parallèlement aux améliorations du nombre de paramètres et des outils/déploiements.
Figure 3 : Graphique montrant les performances de Deep Think sur les benchmarks ARC-AGI 2, Humanity's Last Exam, MMMU-Pro et Codeforces. 11
Exemple concret : GPT-5.3-Codex-Spark
OpenAI's GPT-5.3-Codex-Spark est un modèle axé sur le codage positionné comme une variante optimisée en termes de vitesse de GPT-5.3-Codex, destiné aux flux de travail des développeurs en temps réel.
Les principales caractéristiques sont les suivantes :
- Inférence à haut débit : Conçue pour une assistance au codage à faible latence, avec des vitesses de sortie signalées à plus de 1 000 jetons par seconde dans les environnements pris en charge.
- Fenêtre de contexte étendue : prend en charge jusqu’à 128 000 jetons de contexte, permettant une utilisation avec des bases de code plus importantes et des sessions plus longues.
- Flux de travail de codage interactifs : destinés aux tâches de codage itératives telles que l’édition, le débogage et l’amélioration du code en temps réel.
- Accent mis sur l'infrastructure : Conçu pour fonctionner sur une infrastructure d'inférence à faible latence, y compris les déploiements sur du matériel Cerebras.
Figure 4 : Performances de référence de OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark sur SWE-Bench Pro. 12
19. IA agentique
Au lieu de s'appuyer sur un seul modèle plus vaste, les systèmes multi-agents utilisent différents modèles avec des rôles définis, tels que la planification, le raisonnement et l'exécution.
Les avantages comprennent :
- Augmenter les capacités de raisonnement sans accroître indéfiniment le nombre de paramètres.
- Plus grande flexibilité dans l'utilisation des outils grâce à l'attribution des tâches au modèle le plus performant.
- Intégration plus directe des retours des utilisateurs et des parties prenantes à différentes étapes d'un processus.
Un exemple est celui d'un système multi-agents où un modèle gère les tâches de gestion de projet, un autre interprète les entrées en langage naturel et un troisième gère l'extraction et l'intégration des données. Ensemble, ces modèles offrent de meilleurs résultats qu'un modèle unique.
20. Techniques d'efficacité des modèles
Face aux coûts et à l'impact environnemental de l'entraînement de modèles de grande taille, les techniques d'optimisation sont devenues un enjeu majeur ces dernières années. Ces méthodes permettent aux développeurs d'améliorer les performances tout en utilisant moins de ressources :
- La quantification réduit l'empreinte mémoire en diminuant la précision des paramètres du modèle sans perte de qualité dans les prédictions.
- La distillation des connaissances transfère les capacités d'un grand modèle vers un modèle plus petit, permettant une inférence plus rapide.
- L'élagage supprime les paramètres redondants afin de réduire la complexité tout en préservant la précision.
- L'adaptation de rang faible (LoRA) permet un réglage fin efficace des grands modèles sur des tâches spécifiques au domaine avec des ressources limitées.
Ces techniques permettent aux systèmes d'IA d'être plus adaptables à différents modèles et contextes commerciaux, permettant ainsi d'obtenir de meilleurs résultats à moindre coût.
Recommandations sur la manière d'aborder l'amélioration des modèles d'IA/ML
L'amélioration d'un modèle d'IA/ML nécessite une approche stratégique pour identifier les domaines où mettre en œuvre des solutions efficaces. En combinant le suivi des performances et la prise de décision fondée sur des hypothèses, les modèles d'IA/ML peuvent être affinés et optimisés pour de meilleurs résultats.
Surveiller les performances
On peut améliorer un système en identifiant ses points faibles. Cela passe notamment par le suivi des caractéristiques du modèle d'IA/ML. Toutefois, s'il est impossible de surveiller toutes les caractéristiques du modèle, on peut en observer un certain nombre, considérées comme clés, afin d'étudier les variations de leurs résultats susceptibles d'influencer les performances du modèle.
génération d'hypothèses
Avant de choisir la méthode appropriée, nous recommandons de formuler des hypothèses. Il s'agit d'une étape préalable à la décision qui structure le processus décisionnel et permet de restreindre les options.
Ce processus implique l'acquisition de connaissances du domaine, l'étude du problème auquel le modèle d'IA/ML est confronté et la sélection des options facilement disponibles permettant de résoudre les problèmes identifiés.
Amélioration itérative et expérimentation
L'amélioration des modèles d'IA/ML est un processus continu. Après la formulation d'hypothèses et la sélection de solutions potentielles, l'expérimentation et l'itération sont essentielles pour affiner le modèle.
Tests A/B : Tester différents modèles ou modifications sur des sous-ensembles de données afin de comparer les résultats. Cela permet d’identifier les améliorations les plus efficaces.
Réentraînement du modèle : Réentraînez régulièrement le modèle avec de nouvelles données, des mises à jour de fonctionnalités ou des ajustements d’algorithme afin de garantir sa pertinence et son adaptation aux conditions changeantes.
Boucles de surveillance et de rétroaction automatisées : Utilisez des systèmes automatisés pour fournir une rétroaction continue de l’IA, permettant des ajustements rapides et une itération rapide des améliorations.
Intégrer les commentaires des parties prenantes
Une étape souvent négligée du processus d'amélioration des modèles consiste à recueillir les commentaires des utilisateurs finaux et des parties prenantes. Les retours d'information sur l'IA, recueillis auprès des équipes métiers, des experts du domaine ou des utilisateurs finaux, offrent un contexte précieux pour affiner les prédictions et combler les lacunes du modèle.
L'intégration de cette boucle de rétroaction permet de garantir que le modèle s'adapte en permanence et reste aligné sur les besoins opérationnels.
Cette boucle de rétroaction garantit que le modèle reste aligné sur les besoins et les attentes du monde réel.
Prioriser les changements les plus importants
Toutes les améliorations n'auront pas le même impact. Il est essentiel de privilégier les changements qui ciblent directement les problèmes de performance les plus critiques.
Par exemple, améliorer la qualité des données ou corriger un biais important dans le modèle pourrait avoir des effets plus substantiels que des ajustements mineurs des hyperparamètres de l'algorithme.
Documenter et normaliser le processus d'amélioration
Pour une amélioration continue, documentez les méthodes, les expériences et les résultats.
La standardisation de ce processus permet aux améliorations futures de suivre une approche éprouvée et structurée, garantissant ainsi que les améliorations puissent être mesurées, comparées et suivies.
FAQ
L'évolution de l'intelligence artificielle a permis des progrès remarquables dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Les systèmes d'IA actuels peuvent comprendre, interpréter et générer le langage humain avec une précision sans précédent. Ce bond en avant significatif est manifeste dans les chatbots sophistiqués, les services de traduction automatique et les assistants vocaux.
Pour améliorer la précision de votre modèle d'IA, envisagez de collecter davantage de données d'entraînement de haute qualité et plus diversifiées. De plus, affinez les hyperparamètres de votre modèle, testez différents algorithmes et appliquez des techniques comme la validation croisée pour optimiser ses performances.
Pour éviter le surapprentissage de l'IA, utilisez des techniques de régularisation, implémentez des couches de dropout dans les réseaux de neurones et pratiquez l'arrêt précoce pendant l'entraînement. Augmenter la taille de votre ensemble de données et assurer leur diversité peut également améliorer la capacité de votre modèle à généraliser à de nouvelles entrées.
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