Training (Entraînement IA)
iaDéfinition
Processus d'optimisation d'un modèle ML par exposition répétée à des données labellisées, ajustant les paramètres via rétropropagation et descente de gradient.
Description
L'entraînement IA est le processus d'optimisation d'un modèle ML par exposition répétée à des données d'entraînement. Les paramètres du modèle sont ajustés par rétropropagation du gradient et algorithmes d'optimisation (Adam, SGD) pour minimiser la fonction de perte sur les données labellisées.
Fonctionnement
Le processus itère sur des mini-batches de données : forward pass (calcul des prédictions), calcul de la perte, backward pass (calcul des gradients), mise à jour des paramètres via l'optimiseur. Les hyperparamètres (learning rate, batch size, epochs) guident ce processus d'optimisation.
Points clés
- Le data poisoning est l'attaque principale sur la phase d'entraînement : injection de données malveillantes corrompant le modèle
- La reproductibilité de l'entraînement nécessite de versionner les données, le code et les hyperparamètres (DVC, MLflow)
- L'entraînement distribué (PyTorch DDP, DeepSpeed, Megatron) est indispensable pour les grands modèles sur des clusters GPU
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