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Codeurs, découvrez comment créer soi-même une IA

créer soi-même une IA

La maîtrise de l’intelligence artificielle est un atout majeur pour les codeurs. En connaissant le procédé pour créer votre propre IA, vous pourrez fortement contribuer à l’innovation technologique. Découvrez ici comment créer soi-même une IA, de la compréhension des algorithmes au développement pratique.

Comprendre les concepts de base

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Pour créer soi-même une IA, vous devrez comprendre les concepts fondamentaux. Vous devez vous familiariser avec les notions clés, les types de modèles et les applications courantes de l’IA dans divers domaines.

Définition et histoire de l’IA

L’intelligence artificielle se réfère à la capacité des machines à réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Cela inclut la capacité de raisonner, apprendre, comprendre le langage, percevoir l’environnement et prendre des décisions. Ainsi, les systèmes d’IA sont conçus pour imiter ces compétences humaines en utilisant des algorithmes et des modèles mathématiques complexes pour traiter et analyser des données.

Les types d’IA

L’intelligence artificielle se divise en deux catégories principales que sont l’IA faible et l’IA forte. L’IA faible, ou IA étroite, est spécialisée dans une tâche spécifique. C’est le type d’IA le plus courant aujourd’hui.

Elle n’a pas de conscience ou de compréhension contextuelle et ne peut effectuer que les tâches pour lesquelles elle est programmée. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa, les systèmes de recommandation de Netflix et les voitures autonomes de Tesla sont des exemples d’IA faible.

L’IA forte ou intelligence artificielle générale est une idée à ce jour. Elle serait capable de comprendre, apprendre et appliquer ses connaissances de manière aussi flexible et généralisée qu’un être humain. Elle posséderait une forme de conscience et serait capable de raisonner et de résoudre des problèmes dans n’importe quel domaine.

L’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement

Les approches de l’apprentissage automatique, composantes essentielles de l’IA, se divisent en trois catégories principales. Il s’agit de l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

L’apprentissage supervisé se base sur des données annotées pour former des modèles. Le modèle apprend à prédire la sortie correcte en fonction des exemples d’entrée-sortie fournis. La classification des emails comme spam ou non-spam et la reconnaissance d’objets dans les images sont des applications typiques de cette approche.

L’apprentissage non supervisé ne dispose pas de données étiquetées. Le modèle doit découvrir des structures ou des motifs cachés dans les données. Les techniques courantes utilisées sont le clustering et l’analyse des composants principaux. De même, vous avez des applications telles que la segmentation de la clientèle et la détection d’anomalies. 

L’apprentissage par renforcement se base sur l’idée d’apprendre par essais et erreurs. Un agent apprend à prendre des actions dans un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Cette approche s’utilise dans des domaines tels que la robotique, les jeux et les systèmes de trading automatisés.


Lire aussi : Quelle est la différence entre machine learning et intelligence artificielle ?


Choisir les langages de programmation pour créer soi-même une IA

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Le choix du langage de programmation est important lors du développement d’une IA. Python est largement utilisé dans le domaine de l’IA en raison de sa simplicité, de sa lisibilité et de sa bibliothèque de modules spécialisés. Il offre une syntaxe claire et concise, ce qui facilite le développement et la maintenance du code. 

De plus, de nombreuses bibliothèques d’apprentissage automatique et d’IA, telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, sont disponibles pour Python. D’autres langages comme R, Java et C++ sont également utilisés dans certains cas spécifiques. Le choix dépend des besoins du projet et des préférences de l’équipe de développement.

Préparer les données pour créer soi-même une IA

La préparation des données est une étape critique dans le développement de l’IA pour créer soi-même une IA. Vous devez apprendre comment collecter, nettoyer, annoter et augmenter vos données pour assurer la performance optimale de votre modèle.

La collection des données pour créer soi-même une IA

La collecte des données est nécessaire pour le développement d’une intelligence artificielle performante. Vous pouvez obtenir les données à exploiter de diverses sources, telles que :

  • Des bases de données publiques
  • Des sites web
  • Des capteurs
  • Des systèmes internes d’une entreprise. 

Les bases de données publiques comme Kaggle, UCI Machine Learning Repository et Open Data Portals sont très utiles. Elles offrent une large gamme d’ensembles de données pour différents types de projets. 

Par exemple, pour un projet de reconnaissance d’images, on peut utiliser des ensembles de données comme ImageNet ou CIFAR-10. Elles contiennent des millions d’images étiquetées. Pour des projets de traitement du langage naturel, des corpus textuels comme les livres électroniques ou les tweets peuvent être utilisés.

Le pré-traitement des données pour créer soi-même une IA

Après la collecte des données, vous devez les pré-traiter pour vous assurer qu’elles sont prêtes pour l’entraînement du modèle. Le pré-traitement des données inclut plusieurs étapes, comme le nettoyage des données, la gestion des valeurs manquantes et la normalisation. Le nettoyage des données peut impliquer :

  • La suppression des doublons
  • La rectification des bugs et des incohérences
  • Le filtrage des données non pertinentes. 

La gestion des valeurs manquantes peut se faire en les imputant avec des valeurs moyennes ou médianes. Elle peut aussi se faire en utilisant des techniques plus sophistiquées comme les modèles de régression. 

Quant à la normalisation des données, elle permet de mettre les caractéristiques à la même échelle. C’est le cas pour les modèles de machine learning sensibles aux amplitudes des données. Par exemple, dans le cas des images, les pixels sont normalisés pour avoir des valeurs entre 0 et 1.

L’annotation et l’étiquetage

Pour les projets supervisés, vous devez correctement étiqueter les données. En effet, l’annotation des données implique d’ajouter des étiquettes ou des tags aux données brutes pour indiquer la sortie attendue. Par exemple, dans un projet de classification d’images, chaque image doit être étiquetée avec la catégorie à laquelle elle appartient. 

Les experts du domaine peuvent réaliser l’annotation manuellement ou de manière semi-automatique à l’aide d’outils d’annotation et d’algorithmes d’apprentissage actif. Pour garantir la qualité des annotations, vous devez mettre en place des processus de vérification croisée et de validation par des annotateurs indépendants.

L’augmentation des données

Pour améliorer la performance et la robustesse du modèle, surtout lorsque les données disponibles sont limitées, vous pouvez utiliser des techniques d’augmentation des données. L’augmentation des données implique la génération de nouvelles données en utilisant les données déjà disponibles. Pour cela, vous pouvez appliquer des transformations telles que la rotation, le recadrage, la mise à l’échelle ou l’ajout de bruit. 

La division des données

Avant l’entraînement, vous devez diviser les données en ensembles d’entraînement, de validation et de test. L’ensemble d’entraînement permet d’entraîner le modèle. Quant à l’ensemble de validation, il est utilisé pour ajuster les hyperparamètres et prévenir le surapprentissage. Enfin, l’ensemble de test permet d’évaluer la performance finale du modèle. 

Plusieurs font la répartition selon le modèle suivant ; 70 % des données pour l’entraînement, 15 % pour la validation et 15 % pour le test. Vous devez vous assurer que ces ensembles sont représentatifs de l’ensemble des données et qu’il n’y a pas de chevauchement entre eux. Vous pourrez ainsi éviter les fuites de données.

Développement du modèle

Le développement du modèle implique de choisir une architecture appropriée et de l’implémenter dans le code. Vous devez entraîner et optimiser votre modèle pour obtenir des performances de pointe sur vos données.

Choisir une architecture pour créer soi-même une IA

Le choix de l’architecture du modèle est indispensable pour le succès de tout projet d’IA. De nombreuses architectures de réseaux de neurones s’adaptent à divers types de problèmes. Les Réseaux de Neurones Artificiels constituent les architectures de base.

Ils se composent de couches denses dans lesquelles chaque neurone se connecte à tous les neurones de la couche précédente et suivante. Ils s’utilisent aussi pour des tâches générales telles que la classification et la régression. 

Les Réseaux de Neurones Convolutifs eux, sont spécialement conçus pour traiter les données d’image. Ils sont aussi capables de détecter automatiquement les caractéristiques importantes comme les bords, les textures et les formes. De plus, plusieurs les utilisent pour la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images. 

Enfin, les Réseaux de Neurones Récurrents permettent de traiter les données séquentielles, comme le texte ou les séries temporelles. Les RNN et leurs variantes servent pour des applications telles que la traduction automatique, la génération de texte et la prévision des séries temporelles.

L’implémentation du modèle

L’étape suivante consiste à implémenter le modèle en définissant la structure du réseau de neurones dans le code. Par exemple, pour une tâche de classification d’images, vous pouvez utiliser TensorFlow et Keras pour créer un réseau de neurones convolutif. 

Le modèle peut se composer de couches convolutives pour extraire les caractéristiques des images ou des couches de pooling pour réduire la dimensionnalité. Il peut aussi inclure des couches entièrement connectées pour effectuer la classification finale. Vous pouvez ensuite le compiler en spécifiant l’optimiseur, la fonction de perte et les métriques d’évaluation.

L’entraînement du modèle

L’entraînement du modèle implique de présenter les données d’entraînement au modèle et d’ajuster les poids des neurones pour minimiser la fonction de perte. Les données d’entraînement sont souvent divisées en ensembles d’entraînement et de test pour évaluer les performances du modèle sur des données non vues. 

Dans le cas de la classification d’images avec l’ensemble de données CIFAR-10, les professionnels normalisent les images. Le but est que les valeurs des pixels soient comprises entre 0 et 1. Le modèle est ensuite entraîné pendant un nombre spécifié d’époques.

Ses performances s’évaluent sur l’ensemble de test. Pendant l’entraînement, vous devez surveiller ses performances pour détecter et corriger un éventuel surapprentissage.

Évaluation et optimisation du modèle

Pour créer soi-même une IA, vous devez aussi mettre l’accent sur la phase de l’évaluation et de l’optimisation du modèle. Ces étapes permettent de garantir que l’intelligence artificielle fonctionne efficacement et de manière fiable. Après l’entraînement initial, vous devez mesurer les performances du modèle à l’aide de divers indicateurs, tels que : 

  • La précision
  • Le rappel
  • La spécificité

Ces métriques permettent de comprendre la manière dont le modèle se comporte sur les données de test. Elles indiquent si des ajustements sont nécessaires. Après l’évaluation, l’optimisation du modèle peut commencer. Cela implique de régler les hyperparamètres du modèle, comme le taux d’apprentissage, la taille des lots et le nombre de neurones dans chaque couche. 

Vous pouvez effectuer l’optimisation manuellement ou à l’aide de techniques de recherche automatisée comme la recherche en grille et la recherche bayésienne. De plus, des techniques de régularisation telles que le dropout et la pénalisation L2 peuvent être appliquées. Elles vous permettent de réduire le surapprentissage et améliorer la généralisation du modèle.

Déployer et faire la maintenance du modèle pour créer soi-même une IA

Le déploiement et la maintenance du modèle sont les dernières étapes à suivre pour créer soi-même une IA. Grâce à cela, vous pourrez utiliser l’IA dans des environnements réels. En effet, après avoir entraîné et optimisé le modèle, vous devrez l’intégrer dans une application ou un service dans lequel les utilisateurs finaux l’utiliseront.

Cela peut impliquer l’intégration du modèle dans une application web, une application mobile ou un système d’entreprise. Des plateformes comme TensorFlow Serving, Flask, ou des services cloud tels que AWS SageMaker, Google AI Platform et Azure ML sont souvent utilisées. Elles facilitent grandement ce processus de déploiement.

Une fois que vous avez déployé le modèle, il vous faudra surveiller ses performances en temps réel pour vous assurer qu’il fonctionne comme prévu. Cela inclut le suivi des métriques de performance, la détection des dégradations de performance, et la gestion des incidents.

Vous devez continuellement mettre à jour les modèles d’IA et les entraîner de nouveau avec de nouvelles données. Cela permet de maintenir leur pertinence et leur précision. Ce processus de maintenance inclut également la gestion de la dérive des données dans laquelle les distributions des données changent avec le temps. Cela peut affecter la performance du modèle.

De plus, il faudra mettre en place de bonnes politiques de sécurité et de confidentialité des données pour protéger les données sensibles utilisées par le modèle.

Documentation et gestion de version

La documentation et la gestion de versions sont importantes pour la maintenance continue du modèle. Une documentation complète facilite la compréhension et la reproduction des résultats par d’autres membres de l’équipe ou pour les projets. 

La gestion de versions permet de suivre les modifications apportées au modèle et de revenir à des versions antérieures si nécessaire. Par exemple, vous pouvez utiliser des outils comme Git pour créer différentes versions du code. Par contre, des solutions comme DVC peuvent être employées pour versionner les ensembles de données et les modèles eux-mêmes. 

Créer soi-même une IA permet de développer des compétences techniques précieuses et d’accéder à divers domaines d’application. Cette expérience ouvre des portes professionnelles et personnelles vers un avenir façonné par l’innovation technologique. Alors, ne voudriez-vous pas tenter cette expérience ?


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À propos de l'auteur

Celtis

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