L’entraînement virtuel est devenu une pratique essentielle pour les applications alimentées par l’IA. Ces applications sont entraînées sur des données historiques, mais elles peuvent perdre en précision lorsqu’elles sont soumises aux données du monde réel. C’est pourquoi il est important de mettre en place des pratiques d’entraînement continu, qui doivent être intégrées dans les stratégies MLOps des entreprises.

Importance de l’entraînement continu

Lorsque les données d’entrée des applications changent constamment dans le monde réel, il est nécessaire de recourir à l’entraînement continu. Cela permet de maintenir la précision des modèles d’IA et d’assurer leur adaptabilité face aux changements. Les paramètres des modèles ne sont pas figés et doivent être ajustés en fonction des nouvelles données.

Il est toutefois important de souligner que l’entraînement continu n’est pas toujours nécessaire. Par exemple, une application analysant des photographies pour y trouver des drapeaux d’États américains ne s’écartera pas forcément de ses performances de base. Au contraire, elle peut même s’améliorer au fur et à mesure que la qualité globale des photos qui lui sont fournies s’améliore. Cependant, dans la plupart des cas, un entraînement continu est nécessaire à un moment ou à un autre.

Exemple d’application de ML nécessitant un entraînement continu

Prenons l’exemple d’une application de ML effectuant une analyse des sentiments sur un flux de messages de médias sociaux pour les marquer comme favorables, neutres ou défavorables au produit d’une entreprise. Cette application doit faire face à des changements dans le comportement des consommateurs et dans les informations sur les produits.

Pour évaluer les performances de cette application, des contrôles ponctuels périodiques sont effectués par des analystes. Si le taux de catégorisation erronée dépasse un certain seuil arbitraire, par exemple 5 %, cela déclenche un cycle de réentraînement. Cela permet de mettre à jour les paramètres du modèle afin d’améliorer sa précision et son adaptabilité.

Les avantages de l’entraînement virtuel

L’entraînement virtuel présente de nombreux avantages pour les applications de ML. Tout d’abord, ces applications remplacent ou réduisent le besoin d’attention et d’intervention humaine. Elles sont capables de prendre des décisions en fonction des données d’apprentissage et des concepts reflétés par ces données.

Si la nature des données change (dérive des données) ou si les concepts sous-jacents ne s’appliquent plus (dérive conceptuelle), le modèle doit être réentraîné avec de nouvelles données ou un nouveau cadre conceptuel sous-jacent. Cela permet de maintenir la précision du modèle et d’assurer sa capacité à s’adapter aux changements.

Dans le cas de l’application d’analyse des sentiments mentionnée précédemment, un réentraînement régulier est nécessaire en raison de la dérive conceptuelle. Les mots et les structures syntaxiques utilisés par les consommateurs pour exprimer leurs sentiments évoluent, et le modèle doit être mis à jour en conséquence.

De plus, l’application peut également être confrontée à une dérive des données en raison de changements soudains dans le volume de messages générés par des robots ou de messages rédigés par des services promotionnels payants. L’entraînement virtuel permet de détecter ces changements et d’ajuster les paramètres du modèle en conséquence.

En conclusion, l’entraînement virtuel est une pratique essentielle pour maintenir la précision et l’adaptabilité des applications de ML. Il permet de mettre à jour les modèles en fonction des données du monde réel et d’assurer leur performance optimale. Les entreprises doivent intégrer ces pratiques dans leurs stratégies MLOps afin de maximiser les avantages de l’IA dans leurs opérations.