Créer une ia : Le Guide Complet - Neuron

Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, l'intelligence artificielle (IA) est devenue un outil incontournable pour de nombreuses entreprises et particuliers. Mais comment créer créer une ia ?

Que vous soyez un développeur chevronné ou un passionné débutant, ce guide vous accompagnera à travers les étapes essentielles pour concevoir votre propre intelligence artificielle. Ou du moins un modèle de ML (Machine Learning) ou DL (Deep Learning) qui vous permettra de pouvoir prévoir ou classifier des éléments.

Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle

Avant de se lancer dans la création d'une IA, il est crucial de comprendre les concepts de base qui la sous-tendent. L'intelligence artificielle repose sur des principes tels que l'apprentissage automatique (machine learning), les réseaux de neurones, et le deep learning. Ces technologies permettent aux ordinateurs de traiter des informations de manière similaire au cerveau humain. De cette manière là , une ia devient capable de trouver des similarités dans des datasets (tableaux de données), de faire des estimations avec ceux-ci et de pouvoir répondre à des problématiques complexes.

Des termes comme "algorithmes", "jeu de données", et "entraînement de modèle" sont fréquemment utilisés dans le domaine de l'IA. Promis ce n'est pas aussi compliqué que ça en a l'air mais il faut les connaître pour pouvoir comprendre des explications un peu plus complexe. Alors familiarisez-vous avec ces concepts pour mieux appréhender le processus de création d'un modèle from scratch (de 0).

Définir les objectifs de votre projet d'IA

La première étape cruciale dans la création de votre propre IA est de définir clairement vos objectifs. Posez-vous les questions suivantes :

• Quel problème votre IA doit-elle résoudre ?

• Qui sont les utilisateurs finaux de votre IA ?

• Quelles fonctionnalités spécifiques sont nécessaires ?

Par exemple, si vous souhaitez créer une IA pour la reconnaissance d'images, vos objectifs pourraient inclure la capacité à identifier des objets spécifiques avec une précision de 95% dans diverses conditions d'éclairage.

Si c'est plutôt une IA pour faire de la détection de voix , vos objectifs seront d'arriver à différencier les différentes voix, les utilisateurs peuvent être des monteurs vidéos et les fonctionnalités tourneront avec ce que peut faire l'intelligence artificielle une fois les voix bien séparées.

Choisir le bon modèle d'IA

Une fois vos objectifs définis, l'étape suivante consiste à choisir le modèle d'IA le plus adapté à votre projet. Il existe plusieurs types de modèles, chacun ayant ses propres forces et faiblesses :

1. Réseaux de neurones (RNN) : Idéals pour la reconnaissance de motifs complexes. C'est à dire notamment pour la partie traitement d'images ou de très lourds dataset.

2. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning): Parfait pour les tâches nécessitant une prise de décision séquentielle. C'est surement l'un des modèles les plus utilisés par les débutant car facile à prendre en main et à comprendre.

3. Traitement du langage naturel (NLP) : Excellent pour les applications liées au langage et au texte. Le but va être de tokeniser du texte (c'est à dire d'attribuer des coordonnées à du texte et de trouver ses similitudes avec d'autres coordonnées). C'est un modèle pas facile à interpréter quand on commence mais qui devient très utile par la suite.

Le choix du modèle dépendra directement de la nature de votre projet et des objectifs que vous avez définis. Ce que l'on vous a proposé là sont des modèles uniquement de Deep Learning pour des tâches complexes.

Mais quand vous commencez, vous pouvez déjà faire de simple régression linéaire, régression logistique, un KNN ou encore un random forest. Afin de faire des prédictions plus simple sur jeux de données pour s'entrainer.

Préparer et collecter les données

Les données sont le carburant de votre IA. Pour créer une intelligence artificielle performante, vous aurez besoin d'un large jeu de données pertinent pour votre projet. Voici quelques points clés à considérer :

• Collecte de données : Rassemblez des données pertinentes pour votre projet. Pour une IA de reconnaissance d'images, par exemple, vous aurez besoin de milliers d'images étiquetées. De plus, elles devront avoir une bonne balance, c'est à dire représenter tous les aspects du dataset en quantité suffisante. Mais aussi être complète sans trop de valeurs manquantes car sinon ce sera plus compliqué pour vous à interpréter.

• Nettoyage des données : Assurez-vous que vos données sont propres et cohérentes. Supprimez les doublons et corrigez les erreurs. C'est une partie très importante du preprocessing afin d'être sur que vous n'entrainez pas le modèle sur des données contenant des biais ou autre.

• Annotation des données : Pour l'apprentissage supervisé, vos données doivent être étiquetées correctement. De plus vous devez les encoder ou les standardiser selon leurs types. Afin que le modèle puisse les traiter facilement par la suite.

N'oubliez pas que la qualité de vos données aura un impact direct sur les performances de votre IA. C'est pourquoi quand vous souhaitez créer une ia, il est primordial que vous passiez un certain tant sur ce traitement de données.

Choisir les outils et technologies appropriés

La création d'une IA nécessite l'utilisation d'outils et de technologies spécifiques. Voici quelques options populaires :

• Langages de programmation : Python est souvent le choix privilégié pour l'IA en raison de sa simplicité et de ses nombreuses bibliothèques dédiées. Je le conseille personnellement puisque j'ai moi même appris dessus et que c'est un langage même quand on est pas issu de la tech qui reste très accessible;

• Frameworks d'IA : TensorFlow, PyTorch, et Keras sont des frameworks puissants pour le développement d'IA. Sklearn sera très utile aussi pour toute la partie Machine Learning et tout au long de votre développement

• Outils sans code : Pour les débutants, des plateformes comme OpenAI ou Levity permettent de créer des IA sans connaissances en programmation. En sachant exactement ce que vous voulez, vous pourrez créer petit à petit des modèles de 0.

Choisissez les outils qui correspondent le mieux à votre niveau de compétence et aux besoins de votre projet. En sachant qu'avoir un bon niveau théorique et algorithmique sera toujours très utile, si vous cherchez à améliorer et optimiser votre modèle d'intelligence artificielle par la suite.

Concevoir et entraîner votre modèle d'IA

Une fois vos outils choisis et vos données préparées, il est temps de concevoir et d'entraîner votre modèle d'IA. Cette étape implique :

1. Conception de l'architecture : Définissez la structure de votre réseau de neurones ou de votre algorithme. Si c'est un modèle assez simple, vous pourrez l'instancier (l'importer) de manière assez simple.

2. Configuration des hyperparamètres : Ajustez les paramètres de votre modèle pour optimiser ses performances. Ce seront les seuls paramètres dont vous aurez le contrôle et qui joueront un impact direct sur les résultats de votre modèle.

3. Entraînement du modèle : Utilisez vos données pour entraîner votre IA. Cette étape peut prendre du temps et nécessiter une puissance de calcul importante. N'hésitez pas à prendre des échantillon de votre dataset complet, pour éviter des temps d'entrainement trop long.

4. Validation et test : Évaluez les performances de votre modèle sur un jeu de données séparé pour vous assurer qu'il généralise bien. Vous pourrez mesurer vos performances avec les résultats que vous avez prédit face aux résultats pré existants.

N'hésitez pas à itérer(répéter) sur ces étapes jusqu'à obtenir des résultats satisfaisants.

Tester et optimiser votre IA

Après l'entraînement initial, il est crucial de tester rigoureusement votre IA dans diverses conditions pour s'assurer de sa fiabilité et de sa précision. Voici quelques étapes importantes :

• Tests de performance : Évaluez la précision, la vitesse et l'efficacité de votre IA. Cela passe notamment par la définition de metrics comme la MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error) et bien d'autres.

• Tests de robustesse : Vérifiez comment votre IA gère les cas limites et les données inattendues. Notamment les outliers c'est à dire les valeurs abusives qui sont totalement en dehors de votre cas général

• Optimisation : Affinez votre modèle en fonction des résultats des tests. Cela peut impliquer d'ajuster les hyperparamètres, de collecter plus de données, ou même de repenser certains aspects de votre architecture.

Déployer et maintenir votre IA

Une fois que votre IA est performante et fiable, il est temps de la déployer dans un environnement de production. Cette étape implique :

• Intégration : Incorporez votre IA dans votre application ou votre système existant.

• Mise à l'échelle : Assurez-vous que votre IA peut gérer le volume de requêtes attendu.

• Surveillance : Mettez en place des systèmes pour surveiller les performances de votre IA en temps réel.

• Maintenance continue : L'IA n'est pas statique. Continuez à l'alimenter avec de nouvelles données et à l'ajuster au fil du temps pour maintenir et améliorer ses performances.

Je vous mets ci joint une vidéo de quelqu'un qui vous montre comment faire un déploiement facilement(J'adore cette youtubeuse, alors n'hésitez pas à aller la soutenir, elle vous aidera surement sur de nombreux sujets):

Conclusion

Créer sa propre intelligence artificielle est un projet ambitieux mais passionnant. En suivant ces étapes et en restant patient et persévérant, vous pouvez développer une IA capable de résoudre des problèmes complexes et d'apporter une réelle valeur ajoutée à votre entreprise ou à vos projets personnels.

N'oubliez pas que le domaine de l'IA évolue rapidement. Restez à jour avec les dernières avancées et n'hésitez pas à expérimenter avec de nouvelles techniques et technologies. Avec de la pratique et de la détermination, vous pourrez maîtriser l'art de créer votre propre intelligence artificielle.