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Inférence

L'inférence, dans le contexte de l'intelligence artificielle, est le processus par lequel un modèle pré-entraîné fait des prédictions à partir de nouvelles données d'entrée. En d'autres termes, une fois qu'un modèle d'apprentissage automatique a été entraîné sur un ensemble de données, l'inférence est l'étape où ce modèle est utilisé pour tirer des conclusions à partir de nouvelles données qui n'étaient pas présentes dans l'ensemble de données d'entraînement.

Pourquoi est-ce important ?

L'inférence est une étape cruciale de tout projet d'intelligence artificielle car c'est là que les modèles appliquent ce qu'ils ont appris à de nouvelles situations. C'est le moment où les modèles fournissent des résultats utiles, que ce soit pour prédire la météo, recommander un produit à un utilisateur, traduire du texte, détecter une maladie à partir d'images médicales, ou toute autre tâche d'apprentissage automatique. Par conséquent, la performance de l'inférence, tant en termes de précision que de rapidité, est souvent un facteur clé pour déterminer l'utilité d'un modèle.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'inférence est utilisée dans une multitude d'applications d'intelligence artificielle, allant des assistants personnels aux véhicules autonomes, en passant par les systèmes de recommandation et les outils de diagnostic médical. Les techniques d'inférence sont continuellement améliorées pour augmenter la vitesse et l'efficacité, notamment grâce à des techniques comme la quantification et la prunage, qui visent à réduire la taille des modèles et la complexité des calculs. En outre, l'inférence sur des appareils à ressources limitées, tels que les smartphones et les appareils IoT, est de plus en plus courante grâce à des bibliothèques logicielles spécialisées comme TensorFlow Lite et PyTorch Mobile.

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