Guide pratique des modèles d'IA

Le paysage des modèles d’intelligence artificielle (IA) prolifère rapidement, s’étendant bien au-delà des noms bien connus qui dominent les manchettes et les flux de médias sociaux. Le domaine de l’IA est maintenant peuplé de centaines de modèles, englobant des initiatives open-source, des systèmes propriétaires et des offres de géants technologiques comme Gemini, Claude, OpenAI, Grok et Deepseek. Ces modèles, à la base, sont des réseaux neuronaux méticuleusement entraînés sur de vastes ensembles de données, leur permettant de reconnaître des schémas complexes. L’ère actuelle présente une occasion unique de tirer parti de ces avancées à des fins diverses, allant des applications commerciales à l’assistance personnelle et à l’augmentation créative. Ce guide vise à fournir aux nouveaux venus dans le domaine de l’IA une compréhension fondamentale, leur permettant d’utiliser efficacement cette technologie. L’objectif est de permettre aux utilisateurs de construire avec l’IA, et non pas simplement sur elle, en se concentrant sur la compréhension des concepts fondamentaux, des applications pratiques et des méthodes d’évaluation de la précision.

Ce guide couvrira les aspects clés suivants :

• Catégorisation des modèles d’IA
• Correspondance des modèles aux tâches spécifiques
• Compréhension des conventions de nommage des modèles
• Évaluation des performances de précision des modèles
• Utilisation de références de benchmark

Il est crucial de reconnaître qu’un seul modèle d’IA universel capable de gérer toutes les tâches imaginables n’existe pas. Au lieu de cela, différents modèles sont adaptés à des applications spécifiques.

Catégories de modèles d’IA

Les modèles d’IA peuvent être classés en quatre catégories principales :

• Traitement pur du langage (Général)
• Génératif (Image, Vidéo, Audio, Texte, Code)
• Discriminatif (Vision par ordinateur, Analyse de texte)
• Apprentissage par renforcement

Bien que de nombreux modèles se spécialisent dans une seule catégorie, d’autres présentent des capacités multimodales avec différents degrés de précision. Chaque modèle subit une formation sur des ensembles de données spécifiques, ce qui lui permet d’effectuer des tâches liées aux données auxquelles il a été exposé. La liste suivante décrit les tâches courantes associées à chaque catégorie.

Traitement pur du langage

Cette catégorie se concentre sur la capacité des ordinateurs à interpréter, comprendre et générer le langage humain à l’aide de la tokenisation et de modèles statistiques. Les chatbots en sont un excellent exemple, ChatGPT, abréviation de ‘Generative Pre-trained Transformer’, étant une illustration notable. La majorité de ces modèles sont basés sur des architectures de transformateur pré-entraînées. Ces modèles excellent dans la compréhension du contexte, des nuances et des subtilités du langage humain, ce qui les rend idéaux pour les applications nécessitant une interaction en langage naturel. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que :

• Analyse des sentiments : Déterminer le ton émotionnel d’un texte, ce qui est utile pour comprendre les commentaires des clients ou évaluer l’opinion publique.
• Résumé de texte : Condenser de grandes quantités de texte en résumés plus courts et plus faciles à gérer, ce qui permet de gagner du temps et de l’effort dans le traitement de l’information.
• Traduction automatique : Traduire automatiquement du texte d’une langue à une autre, ce qui facilite la communication au-delà des barrières linguistiques.
• Réponse aux questions : Fournir des réponses aux questions posées en langage naturel, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder rapidement et facilement à l’information.
• Génération de contenu : Créer du contenu textuel original, tel que des articles, des billets de blog ou des mises à jour de médias sociaux.

La technologie sous-jacente aux modèles de traitement pur du langage implique des algorithmes complexes qui analysent la structure et la signification du langage. Ces algorithmes apprennent à partir d’ensembles de données massifs de texte et de code, ce qui leur permet d’identifier des schémas et des relations entre les mots et les phrases. Les modèles utilisent ensuite ces connaissances pour générer de nouveaux textes ou pour comprendre la signification des textes existants.

Modèles génératifs

Les modèles génératifs, y compris ceux qui produisent des images, des vidéos, de l’audio, du texte et du code, utilisent souvent des réseaux antagonistes génératifs (GAN). Les GAN sont composés de deux sous-modèles : un générateur et un discriminateur. Ces modèles peuvent produire des images, de l’audio, du texte et du code réalistes en fonction des données étendues sur lesquelles ils ont été entraînés. La diffusion stable est une technique courante pour générer des images et des vidéos. Ces modèles peuvent être utilisés pour :

• Génération d’images : Créer des images réalistes ou artistiques à partir de descriptions textuelles ou d’autres entrées.
• Génération de vidéos : Produire de courtes vidéos à partir d’invites textuelles ou d’autres entrées.
• Génération audio : Générer de la musique, de la parole ou d’autres types d’audio à partir de descriptions textuelles ou d’autres entrées.
• Génération de texte : Créer du contenu textuel original, tel que des poèmes, des scripts ou du code.
• Génération de code : Générer automatiquement du code à partir de descriptions en langage naturel de la fonctionnalité souhaitée.

Le sous-modèle générateur dans un GAN est responsable de la création de nouveaux échantillons de données, tandis que le sous-modèle discriminateur tente de faire la distinction entre les échantillons de données réels et ceux générés par le générateur. Les deux sous-modèles sont entraînés de manière antagoniste, le générateur essayant de tromper le discriminateur et le discriminateur essayant d’identifier correctement les échantillons de données réels. Ce processus a pour conséquence que le générateur devient de plus en plus capable de produire des échantillons de données réalistes.

Modèles discriminatifs

Les modèles discriminatifs, utilisés dans la vision par ordinateur et l’analyse de texte, utilisent des algorithmes conçus pour apprendre des classes distinctes à partir d’ensembles de données pour la prise de décision. Les exemples incluent l’analyse des sentiments, la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la classification d’images. Ces modèles sont conçus pour faire la distinction entre différentes catégories de données, ce qui les rend utiles pour un large éventail d’applications. Ils peuvent être utilisés pour :

• Classification d’images : Identifier les objets ou les scènes présents dans une image.
• Détection d’objets : Localiser et identifier des objets spécifiques dans une image ou une vidéo.
• Analyse des sentiments : Déterminer le ton émotionnel d’un texte.
• Reconnaissance optique de caractères (OCR) : Convertir des images de texte en texte lisible par machine.
• Détection de la fraude : Identifier les transactions ou les activités frauduleuses.

Les algorithmes utilisés dans les modèles discriminatifs apprennent à identifier les caractéristiques les plus importantes pour faire la distinction entre différentes classes de données. Ces caractéristiques peuvent être utilisées pour créer un modèle capable de classer avec précision de nouveaux échantillons de données.

Apprentissage par renforcement

Les modèles d’apprentissage par renforcement utilisent des méthodes d’essais et d’erreurs et la contribution humaine pour obtenir des résultats axés sur les objectifs, comme dans la robotique, les jeux et la conduite autonome. Cette approche implique qu’un agent apprend à prendre des décisions dans un environnement pour maximiser une récompense. L’agent reçoit une rétroaction sous forme de récompenses ou de pénalités, qu’il utilise pour ajuster son comportement. Ce processus permet à l’agent d’apprendre des stratégies optimales pour atteindre ses objectifs. L’apprentissage par renforcement peut être utilisé pour :

• Robotique : Former des robots à effectuer des tâches complexes, telles que marcher, saisir des objets ou naviguer dans des environnements.
• Jeux : Développer des agents d’IA capables de jouer à des jeux à un niveau élevé.
• Conduite autonome : Former des voitures autonomes à naviguer sur les routes et à éviter les obstacles.
• Gestion des ressources : Optimiser l’allocation des ressources, telles que l’énergie ou la bande passante.
• Recommandations personnalisées : Fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur comportement passé.

Le processus d’essais et d’erreurs permet à l’agent d’explorer différentes stratégies et d’apprendre celles qui sont les plus efficaces. L’utilisation de récompenses et de pénalités fournit une rétroaction qui guide l’agent vers un comportement optimal.

Comprendre les conventions de nommage des modèles

Une fois que vous comprenez les différents types de modèles d’IA et leurs tâches respectives, l’étape suivante consiste à évaluer leur qualité et leurs performances. Cela commence par la compréhension de la façon dont les modèles sont nommés. Bien qu’il n’existe pas de convention officielle pour nommer les modèles d’IA, les modèles populaires ont généralement un nom simple suivi d’un numéro de version (par exemple, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Les modèles plus petits, open-source et spécifiques à une tâche ont souvent des noms plus détaillés. Ces noms, souvent trouvés sur des plateformes comme huggingface.co, incluent généralement le nom de l’organisation, le nom du modèle, la taille desparamètres et la taille du contexte.

Voici quelques exemples pour illustrer cela :

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai : L’organisation responsable du développement du modèle.
• Mistral-small : Le nom du modèle lui-même.
• 3.1 : Le numéro de version du modèle.
• 24b-instruct : Le nombre de paramètres, indiquant que le modèle a été entraîné sur 24 milliards de points de données et est conçu pour les tâches de suivi des instructions.
• 2053 : La taille du contexte, ou le nombre de jetons, représentant la quantité d’informations que le modèle peut traiter en même temps.

Google/Gemma-3-27b

• Google : L’organisation derrière le modèle.
• Gemma : Le nom du modèle.
• 3 : Le numéro de version.
• 27b : La taille des paramètres, indiquant que le modèle a été entraîné sur 27 milliards de points de données.

Considérations clés

La compréhension des conventions de nommage fournit des informations précieuses sur les capacités et l’utilisation prévue d’un modèle. Le nom de l’organisation indique la source et la crédibilité du modèle. Le nom du modèle aide à distinguer les différents modèles développés par la même organisation. Le numéro de version signifie le niveau de développement et de raffinement. La taille des paramètres fournit une indication approximative de la complexité et de la capacité d’apprentissage du modèle. La taille du contexte détermine la longueur de l’entrée que le modèle peut traiter efficacement.

Les détails supplémentaires que vous pouvez rencontrer incluent le format de quantification en bits. Les formats de quantification plus élevés nécessitent plus de RAM et de stockage informatique pour faire fonctionner le modèle. Les formats de quantification sont souvent représentés en notation à virgule flottante, tels que 4, 6, 8 et 16. D’autres formats, tels que GPTQ, NF4 et GGML, indiquent une utilisation pour des configurations {matérielles} spécifiques.

• Quantification : Cela fait référence à la technique de réduction de la précision des nombres utilisés pour représenter les paramètres du modèle. Cela peut réduire considérablement la taille et l’empreinte mémoire du modèle, ce qui facilite son déploiement sur des appareils à ressources limitées. Cependant, la quantification peut également entraîner une légère diminution de la précision.

• Considérations matérielles : Différentes configurations matérielles peuvent être mieux adaptées à différents formats de quantification. Par exemple, certains matériels peuvent être optimisés pour la quantification à 4 bits, tandis que d’autres peuvent être mieux adaptés à la quantification à 8 bits ou à 16 bits.

Évaluation de la précision du modèle

Bien que les manchettes concernant les nouvelles versions de modèles puissent être excitantes, il est essentiel d’aborder avec prudence les résultats de performance revendiqués. Le paysage des performances de l’IA est très concurrentiel, et les entreprises gonflent parfois les chiffres de performance à des fins de marketing. Un moyen plus fiable d’évaluer la qualité du modèle est d’examiner les scores et les classements des tests standardisés.

Bien que plusieurs tests prétendent être standardisés, l’évaluation des modèles d’IA reste difficile en raison de la nature de ‘boîte noire’ de ces systèmes et des nombreuses variables impliquées. L’approche la plus fiable consiste à vérifier les réponses et les sorties de l’IA par rapport à des sources factuelles et scientifiques.

Les sites Web de classement offrent des classements triables avec des votes et des scores d’intervalle de confiance, souvent exprimés en pourcentages. Les benchmarks courants consistent à alimenter des questions au modèle d’IA et à mesurer la précision de ses réponses. Ces benchmarks incluent :

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Descriptions des benchmarks

• AI2 Reasoning Challenge (ARC) : Un ensemble de 7787 questions scientifiques à choix multiples conçues pour les élèves du primaire. Ce benchmark teste la capacité du modèle à raisonner sur les concepts scientifiques et à résoudre des problèmes.

• HellaSwag : Un benchmark qui évalue le raisonnement du bon sens à travers des exercices de complétion de phrases. Ce benchmark met au défi le modèle de comprendre le contexte d’une phrase et de choisir la fin la plus logique.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Ce benchmark teste la capacité du modèle à résoudre des problèmes dans un large éventail de tâches, nécessitant une compréhension approfondie du langage. Les tâches couvrent un éventail diversifié de sujets, notamment les mathématiques, l’histoire, la science et le droit.

• TruthfulQA : Ce benchmark évalue la véracité du modèle, pénalisant les faussetés et décourageant les réponses évasives comme ‘Je ne suis pas sûr’. Ce benchmark encourage le modèle à fournir des réponses précises et honnêtes.

• Winogrande : Un défi basé sur le schéma de Winograd, présentant deux phrases presque identiques qui diffèrent en fonction d’un mot déclencheur. Ce benchmark teste la capacité du modèle à comprendre les différences subtiles de signification et à résoudre l’ambiguïté.

• GSM8K : Un ensemble de données de 8 000 questions de mathématiques de niveau primaire. Ce benchmark teste la capacité du modèle à résoudre des problèmes mathématiques et à effectuer des calculs.

• HumanEval : Ce benchmark mesure la capacité du modèle à générer du code Python correct en réponse à 164 défis. Ce benchmark teste les compétences de codage du modèle et sa capacité à comprendre et à mettre en œuvre des concepts de programmation.

En examinant attentivement ces benchmarks et en vérifiant les réponses de l’IA par rapport à des sources factuelles, vous pouvez acquérir une compréhension plus précise des capacités et des limites d’un modèle. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions éclairées sur les modèles les mieux adaptés à vos besoins spécifiques. L’analyse approfondie des résultats obtenus sur ces benchmarks, couplée à une validation indépendante des réponses générées par l’IA, est cruciale pour éviter de se fier uniquement aux affirmations marketing. Il est important de considérer que les performances d’un modèle peuvent varier en fonction du contexte et de la complexité de la tâche, et qu’aucun benchmark unique ne peut capturer l’ensemble des capacités d’un modèle. Par conséquent, une approche holistique qui combine l’analyse des benchmarks avec une évaluation pratique et une compréhension approfondie des limites de chaque modèle est essentielle pour une utilisation efficace de l’IA. En outre, il est important de se tenir informé des dernières avancées et des nouveaux benchmarks émergents, car le domaine de l’IA est en constante évolution. Cela permet de garantir que les évaluations des modèles restent pertinentes et reflètent les dernières capacités et les meilleures pratiques. En adoptant une approche critique et éclairée, les utilisateurs peuvent maximiser le potentiel de l’IA tout en minimisant les risques associés à une confiance excessive dans les affirmations de performance non vérifiées. L’avenir de l’IA réside dans une utilisation responsable et transparente, fondée sur une compréhension solide des forces et des faiblesses de chaque modèle.