Entraînement : la phase d’apprentissage des modèles IA
Définition de l’entraînement
L’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle est le processus par lequel il apprend à partir de grandes quantités de données en ajustant ses paramètres internes (poids et biais des neurones artificiels). Cette phase est extrêmement gourmande en calcul et nécessite des infrastructures informatiques massives.
Pourquoi l’entraînement est-il crucial ?
C’est l’étape où l’IA se construit et où elle acquiert ses capacités de compréhension et de génération.
- Plus le volume de données et la puissance de calcul sont élevés, plus le modèle est performant.
- Des modèles comme GPT-4 nécessitent plusieurs mois d’entraînement sur des supercalculateurs équipés de milliers de GPU.
Enjeux technologiques
1️⃣ Consommation énergétique massive 🌍
- Un entraînement complet peut consommer l’équivalent énergétique de plusieurs centaines de foyers sur un an.
- Ex. GPT-3 aurait nécessité 1 287 MWh, soit l’empreinte carbone d’un vol Paris-New York en Boeing 747.
2️⃣ Coût financier 💰
- Entraîner un modèle comme GPT-4 coûte plusieurs centaines de millions d’euros.
- Seuls les géants comme OpenAI, Google, Meta et Microsoft peuvent financer de telles infrastructures.
3️⃣ Temps de calcul ⏳
- L’entraînement d’un LLM prend plusieurs semaines voire plusieurs mois.
- Des techniques comme l’entraînement distribué et le Mixture of Experts (MoE) permettent d’accélérer le processus.
L’avenir de l’entraînement
✅ Optimisation des infrastructures pour réduire la consommation énergétique.
✅ Utilisation de modèles plus petits et spécialisés pour limiter les coûts.
✅ Progression des architectures d’apprentissage fédéré pour entraîner des IA sans centraliser les données.
