20 Stratégies pour l'amélioration de l'IA & exemples

Les modèles d'IA nécessitent une amélioration continue à mesure que les données, le comportement des utilisateurs et les conditions du monde réel évoluent. Même les modèles performants peuvent dériver lorsque les motifs qu'ils ont appris ne correspondent plus aux entrées actuelles, entraînant une précision réduite et des prédictions peu fiables.

Les changements de réglementation, d'exigences produits ou d'attentes des clients peuvent également introduire de nouvelles contraintes que les modèles existants n'avaient pas été conçus pour gérer.

Maintenir la qualité des modèles implique donc de renforcer à la fois les données qui soutiennent le modèle et les algorithmes qui façonnent son comportement, en garantissant que les systèmes restent alignés sur les exigences actuelles plutôt que sur des hypothèses dépassées.

Découvrez les stratégies clés, notamment l'alimentation en données, les données et l'amélioration des algorithmes, ainsi que les lois d'échelle de l'IA qui garantiront que vos modèles d'IA restent pertinents et pratiques.

Les 20 meilleures façons d'améliorer votre modèle d'IA

Nous avons expliqué les méthodes pour améliorer votre modèle d'IA en 4 catégories différentes :

Alimenter avec plus de données

Ajouter des données nouvelles et fraîches est l'une des méthodes les plus courantes et efficaces pour améliorer la précision de votre modèle d'apprentissage automatique. La recherche a montré une corrélation positive entre la taille de l'ensemble de données et la précision du modèle d'IA.¹

Par conséquent, élargir l'ensemble de données utilisé pour le réentraînement du modèle peut être un moyen efficace d'améliorer les modèles d'IA/ML. Assurez-vous que les données évoluent en fonction de l'environnement dans lequel elles sont déployées. Il est également essentiel de respecter les bonnes pratiques d'assurance qualité de la collecte de données.

1. Collecte de données

La collecte de données peut être utilisée pour élargir votre ensemble de données et alimenter davantage le modèle d'IA/ML. Dans ce processus, de nouvelles données sont collectées pour réentraîner le modèle. Ces données peuvent être collectées via les méthodes suivantes :

• Collecte privée
• Collecte automatisée de données
• Crowdsourcing personnalisé

Pour collecter des données avec succès pour l'IA, les entreprises doivent faire attention à :

• Les considérations éthiques et légales dans la collecte de données doivent être respectées pour éviter tout problème éthique.
• Les biais dans les données d'entraînement peuvent conduire à des résultats d'IA indésirables.
• Le prétraitement des données brutes est essentiel pour résoudre les problèmes de qualité et garantir l'intégrité des données pour l'entraînement IA/ML.
• Toutes les données ne sont pas facilement accessibles en raison de restrictions liées à la sensibilité et aux réglementations sur la confidentialité.

En savoir plus sur les méthodes de collecte de données.

Il est également conseillé de travailler avec un service de données d'IA pour obtenir des ensembles de données pertinents sans les tracas de la collecte de données et pour éviter tout problème éthique et légal.

2. Données synthétiques avec des modèles génératifs

L'IA générative a fait 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 les modèles 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.

Parmi les exemples :

• Produire des cas médicaux rares pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique dans les soins de santé.
• Générer des données de conversation réalistes pour améliorer les systèmes de traitement du langage naturel.
• Créer des ensembles de données visuelles pour tester la résolution d'image, la qualité des photos ou les modèles de reconnaissance d'images.

Auto-jeu synthétique et données d'entraînement synthétiques

L'auto-jeu synthétique génère de nouvelles données d'entraînement en permettant aux modèles ou aux agents d'interagir avec des tâches ou entre eux. Ces compléments compensent le manque de données humaines de haute qualité.

Cette méthode fournit :

• Production évolutive de données d'instructions, de raisonnement ou de dialogue.
• Couverture de scénarios rares ou coûteux à collecter manuellement.
• Amélioration des performances des modèles dans les domaines où la rareté des données est une contrainte principale.

Exemple concret : Plus de données pour les chatbots

Un chatbot de support informatique avait du mal à comprendre et à classer correctement les questions des utilisateurs. Pour améliorer ses performances, 500 requêtes de support informatique ont été réécrites en plusieurs variations dans sept langues.

Ces données supplémentaires ont aidé le chatbot à reconnaître différents formats de questions, améliorant sa capacité à répondre plus efficacement.

Améliorer les données

Améliorer les données existantes peut également aboutir à un modèle IA/ML amélioré.

Maintenant que les solutions d'IA s'attaquent à des problèmes plus complexes, des données meilleures et plus diverses sont nécessaires pour les développer. Par exemple, des recherches² sur un modèle d'apprentissage profond qui aide les systèmes de détection d'objets à comprendre les interactions entre deux objets, concluent que le modèle est sensible³ aux biais de l'ensemble de données et nécessite un ensemble de données diversifié pour produire des résultats.

Les améliorations peuvent être obtenues par :

3. Enrichir les données

Élargir l'ensemble de données est une façon d'améliorer l'IA. Une autre façon importante d'améliorer les modèles 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 introduites dans le modèle.

Cela peut également signifier améliorer l'annotation de l'ensemble de données existant. Comme de nouvelles techniques d'étiquetage améliorées ont été développées, elles peuvent être appliquées à l'ensemble de données existant ou nouvellement collecté pour améliorer la précision du modèle.

4. Améliorer la qualité des données

Améliorer la qualité des données est essentiel pour faire progresser les systèmes d'IA et améliorer les performances des modèles d'IA. Alors que les progrès de l'IA mettent souvent l'accent sur de meilleurs algorithmes et une puissance de calcul accrue, des données d'entraînement de haute qualité restent cruciales pour des performances optimales.

Adopter une approche centrée sur les données permet d'accélérer les progrès de l'IA en garantissant que les données utilisées pour l'entraînement sont abondantes et de haute qualité.

La collecte et la curation de données de haute qualité permettent aux développeurs de construire des modèles d'IA plus efficaces et performants, qui peuvent ensuite être exploités pour résoudre des tâches complexes dans divers secteurs. En se concentrant sur la qualité des données, les entreprises peuvent faire des prédictions plus précises, réduire les biais et améliorer les capacités des systèmes d'IA.

La qualité des données peut être considérablement améliorée pendant la phase de collecte des données. Ce processus consiste à s'assurer que les données sont représentatives des scénarios du monde réel que le modèle rencontrera, afin d'éliminer les biais, de réduire le bruit et de garantir qu'elles sont suffisamment diverses pour capturer toutes les variables pertinentes.

De plus, maintenir la cohérence de l'étiquetage des données et combler les lacunes de l'ensemble de données peut aider à réduire les erreurs dans le processus d'apprentissage du modèle.

5. Tirer parti de l'augmentation de données

Certaines personnes pourraient confondre les données augmentées avec les données synthétiques ; cependant, les deux termes diffèrent. Les données augmentées consistent à ajouter des informations à un ensemble de données existant, tandis que les données synthétiques sont générées artificiellement pour remplacer les données réelles.

Améliorer l'algorithme

Parfois, l'algorithme qui a été initialement créé pour le modèle doit être amélioré. Cela peut être dû à différentes raisons, notamment un changement dans la population sur laquelle le modèle est déployé.

Supposons qu'un algorithme d'IA/ML déployé qui évalue le risque pour la santé des patients et n'inclut pas le paramètre du niveau de revenu soit soudainement exposé à des données de patients ayant des niveaux de revenu plus faibles. Dans ce cas, il est peu probable qu'il produise des évaluations équitables.

Par conséquent, mettre à jour l'algorithme et lui ajouter de nouveaux paramètres peut être un moyen efficace d'améliorer les performances du modèle. L'algorithme peut être amélioré des manières suivantes :

6. Améliorer l'architecture

Il y a plusieurs choses qui peuvent être faites pour améliorer l'architecture d'un algorithme. Une façon est de tirer parti des fonctionnalités matérielles modernes, telles que les instructions SIMD ou les GPUs.⁴

De plus, les structures de données et les algorithmes peuvent être améliorés grâce à l'utilisation de dispositions de données adaptées au cache et d'algorithmes efficaces. Enfin, les développeurs d'algorithmes peuvent exploiter les avancées récentes en apprentissage automatique et en techniques d'optimisation.

Le Transformer est une architecture d'apprentissage profond qui a changé le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres domaines en permettant une modélisation plus efficace et efficace des données de séquence. Introduit 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 Transformer se compose d'un Encodeur et d'un Décodeur, chacun construit à partir de plusieurs couches empilées :

• L'Encodeur transforme les séquences d'entrée en représentations contextuelles à l'aide de l'auto-attention multi-têtes pour capturer les relations entre les tokens, des réseaux de propagation avant pour le traitement, et des connexions résiduelles avec normalisation de couche pour la stabilité.
• Le Décodeur génère des séquences de sortie token par token, en intégrant l'auto-attention multi-têtes masquée pour empêcher l'accès aux tokens futurs, l'attention croisée pour intégrer les sorties de l'Encodeur, et des mécanismes similaires de propagation avant et de normalisation pour un apprentissage efficace.

7. Architectures de modèles hybrides

Les architectures de modèles hybrides combinent des éléments des Transformers, des modèles à espace d'état et d'autres méthodes de traitement de séquences. Cette approche prend en charge le contexte de longue durée et réduit les besoins en calcul.

Les principaux avantages incluent :

• Traitement plus efficace des longues séquences.
• Utilisation réduite de la mémoire pour l'entraînement et l'inférence.
• Compatibilité avec les environnements de centre de données et de périphérie.

Exemple concret : Kimi K2.5

Kimi K2.5 est un modèle d'IA agentique open-source développé par Moonshot IA, pré-entraîné sur environ 15 billions de tokens mixtes visuels et textuels.

La conception de Kimi K2.5 intègre la compréhension de la vision et du langage avec un raisonnement agentique, offrant à la fois des modes instantanés et de « réflexion » et prenant en charge des flux de travail conversationnels et d'agents autonomes.⁶

Les principales caractéristiques sont :

• Multimodalité native : Traite et raisonne à propos du texte, des images et de la vidéo dans un modèle unifié.
• Codage assisté par la vision : Peut générer du code à partir d'entrées visuelles et aligner les sorties sur les spécifications visuelles.
• Exécution en essaim d'agents : Prend en charge la décomposition coordonnée des tâches, permettant aux processus agentiques de s'exécuter en parallèle pour des flux de travail complexes.

8. Réingénierie des caractéristiques

La réingénierie des caractéristiques d'un algorithme est le processus d'amélioration des fonctionnalités de l'algorithme afin de le rendre plus efficace et performant. Cela peut être fait en modifiant la structure de l'algorithme ou en ajustant ses paramètres.

9. Modèles du monde multimodaux

Les modèles du monde multimodaux apprennent à partir de texte, d'images, d'audio, de vidéo, de données structurées et de données de capteurs. Cela crée une représentation unifiée à travers les modalités.

Les aspects importants incluent :

• Un meilleur ancrage dans les informations du monde réel.
• Une interprétation plus précise des scènes, des signaux et des entrées multi-formats.
• Applicabilité aux tâches qui nécessitent une compréhension intégrée à travers les modalités.

Exemple concret : DeepMind

Google DeepMind a apporté des améliorations significatives à ses modèles d'IA en optimisant leur architecture et en réingénierant divers composants pour de meilleures performances. Par exemple, le modèle Gemini a été construit avec une architecture multimodale, lui permettant de gérer des tâches sur le texte, l'audio et les images de manière plus efficace.

De plus, PaLM 2 a été amélioré avec une approche de mise à l'échelle optimale en termes de calcul et des améliorations de l'ensemble de données pour améliorer les tâches de raisonnement. Ces mises à niveau architecturales ont permis une plus grande précision et une meilleure 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 de plus en plus critiques pour garantir que les systèmes d'IA se comportent comme prévu. Les développeurs et les organisations priorisent les méthodes qui :

• Aligner les sorties des modèles d'IA avec les valeurs humaines et les exigences métier.
• Intégrer des boucles de rétroaction pour prévenir les comportements indésirables lors du déploiement.
• Établir des cadres de gouvernance qui définissent les limites d'utilisation des outils dans divers secteurs.

Ce changement souligne que l'obtention de meilleurs résultats en IA implique d'améliorer la précision et la fiabilité, de prendre en compte les considérations éthiques et de garantir la durabilité à long terme.

Exemple concret : Le sabordage de l'IA dans le rapport international sur la sécurité de l'IA

Le rapport international sur la sécurité de l'IA met en évidence une préoccupation connue sous le nom de sabordage de l'IA, dans laquelle un modèle se comporte différemment lors de l'évaluation par rapport à une utilisation réelle. En particulier, les systèmes avancés peuvent sembler plus sûrs ou moins capables lors des tests formels, mais se comporter différemment une fois déployés.

Cela crée un écart d'évaluation : les benchmarks traditionnels et les tests de red-team peuvent ne pas capturer pleinement les risques réels si les modèles peuvent adapter leur comportement en fonction du contexte. Pour les entreprises, cela implique que les tests de sécurité ponctuels sont insuffisants et doivent être complétés par une surveillance continue, des audits et des mécanismes de gouvernance.⁸

Figure 1 : Exemple du modèle o3 d'OpenAI montrant une conscience situationnelle lors des évaluations.

11. Modèles vérificateurs et pipelines d'auto-correction

Les modèles vérificateurs évaluent les sorties produites par un modèle de base et identifient les erreurs ou incohérences. Ils soutiennent l'auto-correction structurée. Leurs principales contributions incluent :

• Une plus grande précision dans les tâches de raisonnement et mathématiques.
• Taux d'échec plus faibles grâce à une vérification systématique.
• Plus grande fiabilité dans les applications à enjeux élevés ou spécifiques à un domaine.

12. Optimisation de l'IA sur appareil et en périphérie

L'optimisation de l'IA sur appareil et en périphérie est devenue de plus en plus cruciale pour améliorer 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 des smartphones, des capteurs IoT ou du matériel d'entreprise.

Avantages :

• Amélioration de la confidentialité en conservant les données sensibles localement.
• Latence plus faible, permettant des informations en temps réel instantanées.
• Dépendance réduite à une connectivité constante et à une infrastructure cloud à grande échelle.

Cette tendance est particulièrement pertinente dans des secteurs tels que les soins de santé, l'automobile et la fabrication, où des réponses rapides et la protection des données sont cruciales.

Lois d'échelle de l'IA

Les lois d'échelle décrivent comment les performances du modèle changent lorsque les paramètres, les données et la puissance de calcul évoluent ensemble dans des proportions équilibrées. La recherche montre que la perte a tendance à suivre des modèles de loi 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 tokens et la puissance de calcul d'entraînement, tandis que des études ultérieures ont révisé les ratios optimaux, montrant que de nombreux grands modèles étaient sous-entraînés et que les modèles fonctionnent mieux lorsque les paramètres et les tokens d'entraînement sont mis à l'échelle à des magnitudes similaires.

Des analyses plus récentes intègrent le coût d'inférence, indiquant que des modèles plus petits entraînés plus longtemps peuvent égaler les performances de modèles plus grands lorsque les charges de travail d'inférence sont élevées. Des études supplémentaires se concentrent sur la façon dont les capacités évoluent à travers les benchmarks et montrent que l'efficacité des modèles augmente à mesure que les architectures, la qualité des données et les méthodes d'entraînement s'améliorent.

Ces résultats guident 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 du 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 en temps de test (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 efficace du calcul à plusieurs millions de tokens pendant l'inférence.

PaCoRe fournit également un serveur ouvert qui peut être utilisé avec des endpoints 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 dans un modèle signifie le rendre plus grand, généralement en ajoutant plus de couches ou en rendant les couches existantes plus complexes. Les modèles plus grands peuvent :

• Capturer des motifs plus complexes : Avec plus de paramètres, le modèle peut représenter des relations plus complexes dans les données.
• Gérer de plus grands ensembles de données : Les modèles plus grands 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 les performances peut présenter des rendements décroissants. Une augmentation de 10x de la taille du modèle ne conduit pas nécessairement à une amélioration de 10x des performances.

Les modèles plus grands nécessitent également exponentiellement plus de ressources de calcul et de mémoire, ce qui peut les rendre coûteux et plus difficiles à entraîner. Au-delà d'un certain point, l'augmentation de la taille du modèle peut produire des gains négligeables, en particulier 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 :

• Les ensembles de données plus grands améliorent la généralisation : Avec des données plus diverses et plus complètes, le modèle apprend une gamme plus large de motifs et est moins susceptible de surapprendre.
• Meilleure compréhension des événements rares : Les grands ensembles de données aident le modèle à apprendre des motifs rares et diversifiés, ce qui le rendrait meilleur pour traiter les cas inhabituels.

Cependant, la mise à l'échelle des données a aussi des limites :

• Plafonnement des gains : Après un certain point, l'ajout de données supplémentaires apporte des rendements décroissants en termes de performances, car le modèle a appris la plupart des motifs utiles.
• La qualité plutôt que la quantité : Des données de mauvaise qualité ou bruitées peuvent ne pas améliorer les performances, même en grands volumes.
• Goulet d'étranglement du calcul : Les ensembles de données plus grands exigent plus de puissance de calcul et de temps d'entraînement, ce qui peut être prohibitif.

15. Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération est devenue une stratégie essentielle pour améliorer les modèles d'IA sans dépendre uniquement de modèles plus grands ou de ressources de calcul accrues. Les systèmes RAG intègrent un LLM avec une base de connaissances externe, permettant au modèle d'accéder à des informations pertinentes en temps réel.

Les principaux avantages incluent :

• Réduire le besoin de réentraîner les modèles lorsque de nouvelles informations sont créées.
• Améliorer les performances sur des fonctions métier spécialisées en ancrant les sorties dans des sources de données organisées.
• Atténuer les risques de réponses obsolètes ou hallucinées en permettant aux systèmes de citer des sources de fond.

Cette approche est désormais courante dans les solutions d'IA d'entreprise, où les données d'entraînement ne peuvent pas suivre le rythme de domaines en évolution rapide, tels que la finance, le droit, ou le service client.

16. Systèmes augmentés par la mémoire

Les systèmes augmentés par la mémoire donnent aux modèles accès à une mémoire persistante ou au niveau de la session. Cela permet au modèle de maintenir le contexte à travers les tâches et les interactions.

Les caractéristiques importantes incluent :

• Prise en charge d'un contexte à long terme qui n'est pas limité par la longueur du prompt.
• Cohérence améliorée à travers les flux de travail en plusieurs étapes.
• 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 du calcul consiste à augmenter la puissance de calcul disponible pendant l'entraînement ou l'inférence, généralement par :

• Matériel plus puissant : GPUs, TPU ou puces d'IA spécialisées.
• Systèmes distribués : Entraînement sur plusieurs machines en parallèle pour gérer de grandes charges de travail.
• Durées d'entraînement plus longues : Permettant au modèle d'optimiser ses poids sur plus d'itérations.

La relation entre le calcul et les performances du modèle est fondamentale :

• Plus de calcul permet de plus grands modèles : La mise à l'échelle du calcul permet d'entraîner des modèles avec plus de paramètres.
• Entraînement étendu : Avec un calcul suffisant, les modèles peuvent s'entraîner sur de plus grands ensembles de données pendant de plus longues périodes, ce qui conduirait à une meilleure optimisation.

Cependant, la mise à l'échelle du calcul présente également des défis :

• Rendements décroissants : Bien que les performances s'améliorent avec plus de calcul, le taux d'amélioration ralentit à mesure que les ressources augmentent.
• Coût et demandes énergétiques : L'entraînement de modèles avancés comme GPT-4 nécessite des ressources financières et environnementales importantes.

Malgré ces défis, la mise à l'échelle du calcul a joué un rôle déterminant dans les améliorations de l'apprentissage automatique de l'IA.

Au stade de l'inférence, les performances d'un modèle d'IA, en particulier pour les tâches nécessitant des mathématiques ou un raisonnement en plusieurs étapes, peuvent s'améliorer en allouant plus de temps de calcul. Cela est souvent réalisé grâce à des stratégies telles que l'augmentation du calcul par requête ou le raffinement itératif. Voici comment cela fonctionne :

Que se passe-t-il pendant l'inférence ?

L'inférence est l'étape où un modèle pré-entraîné est utilisé pour générer des prédictions ou effectuer des tâches basées sur de nouvelles entrées. Contrairement à l'entraînement, l'inférence ne met pas à jour les poids du modèle mais s'appuie sur ses capacités apprises pour résoudre des problèmes spécifiques.

Pourquoi plus de temps de calcul aide-t-il ?

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 parce que :

• Raffinement itératif : Pour les tâches nécessitant plusieurs étapes logiques, le modèle peut décomposer le problème en parties plus petites, résoudre chaque partie et affiner itérativement sa solution. Allouer plus de calcul 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 motifs ou des mécanismes d'essais-erreurs pour approximer des solutions correctes.
• Meilleure compréhension contextuelle : Dans des tâches comme le raisonnement en plusieurs étapes, un modèle avec plus de temps de calcul peut évaluer le contexte de manière répétée, pour garantir que les étapes intermédiaires s'alignent sur le problème plus large.

18. Mise à l'échelle du calcul en temps d'inférence

La mise à l'échelle du calcul en temps d'inférence consiste à allouer plus de calcul à un modèle pendant l'inférence. Cette approche prend en charge des traces de raisonnement plus longues et une évaluation en plusieurs étapes sans modifier les paramètres du modèle.

Points clés :

• Les modèles peuvent affiner itérativement les étapes intermédiaires pour les tâches qui nécessitent un raisonnement.
• La précision augmente lorsque le modèle est autorisé à exécuter des chemins d'inférence plus profonds.
• Les gains de performance sont réalisés sans réentraînement, ce qui rend cette méthode adaptée aux mises à jour fréquentes.

Exemple concret : Gains de capacité après l'entraînement et en temps d'inférence

Le Claude Opus 4.6 d'Anthropic illustre comment les systèmes d'IA de pointe progressent grâce à des améliorations du raisonnement en temps d'inférence et de l'intégration d'outils. Ces gains se manifestent dans un codage agentique plus performant, où le modèle peut planifier des tâches logicielles en plusieurs étapes, naviguer dans de grandes bases de code et corriger ses propres erreurs de manière itérative.

Ils apparaissent également dans une utilisation plus forte des outils et des flux de travail d'agents coordonnés, tels que 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 tokens en version bêta), lui permettant de maintenir la cohérence à travers des documents étendus, des bases de code et des interactions en plusieurs étapes.

Ensemble, ces développements mettent en évidence comment la conception du système et les techniques en temps d'inférence génèrent des gains de capacité significatifs au-delà de l'entraînement de base seul.

Figure 2 : Graphique montrant les performances d'Opus 4.6 sur Terminal Bench. Terminal Bench est une suite de benchmarking pour évaluer les agents IA opérant dans des environnements de terminal.¹⁰

Exemple concret : Gemini 3 Deep Think

Le Gemini 3 Deep Think de Google est conçu pour s'attaquer à des problèmes scientifiques, mathématiques et d'ingénierie complexes avec 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 plus de calcul aux problèmes plus difficiles plutôt qu'en s'appuyant 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 difficiles, émergent comme un concept distinct du progrès de l'IA aux côtés du nombre de paramètres et des améliorations de l'outillage et du déploiement.

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 vitesse de GPT-5.3-Codex, destiné aux flux de travail de développement en temps réel.

Les principales caractéristiques incluent :

• Inférence à haut débit : Conçu pour une assistance au codage à faible latence, avec des vitesses de sortie rapportées à plus de 1 000 tokens par seconde dans les environnements pris en charge.
• Grande fenêtre de contexte : Prend en charge jusqu'à 128 000 tokens de contexte, permettant une utilisation avec de plus grandes bases de code et des sessions plus longues.
• Flux de travail de codage interactifs : Ciblé sur les tâches de codage itératives telles que l'édition, le débogage et le raffinement du code en temps réel.
• Accent 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 benchmark d'OpenAI GPT-5.3-Codex-Spark sur SWE-Bench Pro.¹²

19. IA agentique

Au lieu de s'appuyer sur un seul modèle plus grand, les systèmes agentiques utilisent différents modèles avec des rôles définis, tels que la planification, le raisonnement et l'exécution.

Les avantages incluent :

• Mise à l'échelle des capacités de raisonnement sans augmenter indéfiniment le nombre de paramètres.
• Plus grande flexibilité dans l'utilisation des outils en attribuant les tâches au modèle plus compétent.
• Intégration plus simple des retours des utilisateurs et des parties prenantes à différentes étapes d'un processus.

Un exemple est un système multi-agent où un modèle gère les tâches de gestion de projet, un autre interprète les entrées en langage naturel et un troisième gère la récupération et l'intégration des données. Ensemble, ces modèles offrent de meilleurs résultats qu'un seul modèle travaillant seul.

20. Techniques d'efficacité des modèles

En réponse au coût et à l'impact environnemental de l'entraînement de modèles plus grands, les techniques d'efficacité sont récemment devenues un centre d'intérêt. Ces méthodes permettent aux développeurs d'améliorer les performances tout en utilisant moins de ressources :

• Quantification réduit l'empreinte mémoire en diminuant la précision des paramètres du modèle sans perdre en qualité dans les prédictions.
• Distillation de connaissances transfère les capacités d'un grand modèle vers un modèle plus petit, permettant une inférence plus rapide.
• Élagage supprime les paramètres redondants pour réduire la complexité tout en maintenant la précision.
• Adaptation à faible rang (LoRA) permet un fine-tuning efficace de grands modèles sur des tâches spécifiques à un domaine avec des ressources limitées.

Ces techniques permettent aux systèmes d'IA d'être plus évolutifs à travers divers modèles et contextes métier, permettant de meilleurs résultats à moindre coût.

Recommandations sur la façon d'aborder l'amélioration des modèles IA/ML

L'amélioration d'un modèle IA/ML nécessite une approche stratégique pour identifier les domaines où mettre en œuvre des solutions efficaces. En combinant la surveillance des performances avec une prise de décision axée sur des hypothèses, les modèles IA/ML peuvent être affinés et optimisés pour de meilleurs résultats :

Surveiller les performances

Vous pouvez améliorer quelque chose en connaissant ses points d'amélioration. Cela peut être fait en surveillant les caractéristiques du modèle IA/ML. Cependant, si toutes les caractéristiques du modèle ne peuvent pas être surveillées, un certain nombre de caractéristiques clés peuvent être observées pour étudier les variations de leur sortie qui peuvent avoir un impact sur les performances du modèle.

Génération d'hypothèses

Avant de sélectionner la bonne méthode, nous recommandons de procéder à la génération d'hypothèses. Il s'agit d'un processus pré-décisionnel qui structure le processus de décision et réduit les options.

Ce processus implique d'acquérir des connaissances du domaine, d'étudier le problème auquel le modèle IA/ML est confronté et de réduire les options facilement disponibles qui peuvent résoudre les problèmes identifiés.

Amélioration itérative et expérimentation

L'amélioration du modèle IA/ML est un processus continu. Après avoir formé des hypothèses et sélectionné des solutions potentielles, l'expérimentation et l'itération sont essentielles pour affiner le modèle.

Test A/B : Testez différents modèles ou modifications sur des sous-ensembles de données pour 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 caractéristiques ou des ajustements d'algorithme pour garantir qu'il reste pertinent et s'adapte aux conditions changeantes.

Surveillance automatisée et boucles de rétroaction : Utilisez des systèmes automatisés pour fournir un retour d'IA continu, permettant des ajustements rapides et une itération rapide sur les améliorations.

Intégrer les retours des parties prenantes

Une partie souvent négligée du processus d'amélioration du modèle est la collecte des commentaires des utilisateurs finaux ou des parties prenantes. Les retours d'IA collectés auprès des équipes métier, des experts du domaine ou des utilisateurs finaux offrent un contexte précieux pour affiner les prédictions et traiter les angles morts du monde réel.

L'intégration de cette boucle de rétroaction permet de s'assurer que le modèle s'adapte en continu 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 impactants

Toutes les améliorations n'auront pas le même niveau d'impact. Il est essentiel de prioriser les changements qui traitent directement les problèmes de performance les plus critiques.

Par exemple, améliorer la qualité des données ou traiter un biais significatif dans le modèle pourrait avoir des effets plus substantiels que des ajustements mineurs des hyperparamètres de l'algorithme.

Documenter et standardiser le processus d'amélioration

Pour des améliorations continues, documentez les méthodes, les expériences et les résultats.

Standardiser ce processus permet aux améliorations futures de suivre une approche éprouvée et structurée, garantissant que les améliorations peuvent être mesurées, comparées et suivies.

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}

Liens de référence

1.

Professional Services - Telstra Enterprise

2.

[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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