6 défis courants en matière d'entraînement de modèles d'IA

En ce qui concerne les projets d'IA, chaque processus d'entraînement de modèle est différent. La portée, le public, les ressources techniques, les contraintes financières et même la rapidité et les compétences des développeurs sont autant de facteurs pris en compte dans l'équation, créant un large éventail de défis.

Bien que chaque ensemble de difficultés liées à l'entraînement des modèles soit unique, certains thèmes se dégagent. Cet article passe en revue six des problèmes les plus courants rencontrés lors de l'entraînement des modèles d'IA et propose des pistes et des solutions de contournement tant pour l'équipe de développement que pour l'organisation dans son ensemble.

Pourquoi l'entraînement de modèles d'IA est-il si difficile ?

Malgré l'expansion rapide des ressources liées à l'IA, le processus d'entraînement des modèles d'IA reste difficile. Certaines difficultés entraînent une série de problèmes en spirale. À mesure que les ressources deviennent plus puissantes et plus disponibles, les modèles d'IA gagnent en complexité. Sont-ils exacts ? Sont-ils évolutifs ?

Points à retenir

• Les défis liés à l'entraînement des modèles d'IA peuvent couvrir un large éventail de facteurs dans l'ensemble de l'organisation et aller au-delà des problèmes techniques.
• Les défis techniques peuvent souvent être résolus en augmentant les ensembles de données d'entraînement ou en ajoutant des ressources cloud externes pour plus de puissance de calcul.
• Pour relever ces défis, une combinaison d'expertise technique, de processus flexibles et d'une culture de collaboration entre les parties prenantes est nécessaire

6 défis courants en matière d'entraînement de modèles d'IA

De la définition de la portée initiale du projet au déploiement final, l'entraînement des modèles d'IA touche de nombreux services différents. D'un point de vue technique, les services informatiques doivent comprendre les exigences en matière d'infrastructure matérielle, les data scientists doivent envisager d'entraîner le sourcing des ensembles de données et les développeurs doivent peser les investissements dans d'autres logiciels et systèmes.

Du point de vue de l'organisation, le type de projet d'IA définit les services opérationnels concernés par le projet : marketing, ventes, RH et d'autres équipes peuvent avoir un avis sur l'objet, la portée ou les objectifs du projet.

Le nombre d'intervenants dans le domaine de l'entraînement des modèles d'IA est donc très élevé. Plus il y a d'intervenants, plus les contraintes et variables sont nombreuses, ce qui multiplie les défis organisationnels. La liste suivante présente plus en détail six des défis les plus courants rencontrés lors de l'entraînement des modèles d'IA :

Cette image présente 6 défis d'entraînement des modèles d'IA :

• Matériel et logiciels : ressources/capacités matérielles limitées et logiciels incompatibles
• Algorithmes : sélection du type de modèle, sur-ajustement ou sous-ajustement
• Ensembles de données : données insuffisantes, déséquilibrées ou de mauvaise qualité
• Vivier de talents : marché du travail en pleine effervescence et concurrence pour les travailleurs qualifiés dans le domaine de l'IA
• Gestion de projet : lacunes en matière de communication et attentes problématiques entre les services
• Gestion des données : préoccupations en matière de sécurité, de confidentialité, d'accès et de propriété au sein de l'organisation

1. Défis liés aux ensembles de données

Les ensembles de données d'entraînement constituent la base de tout modèle d'IA. En d'autres termes, la qualité et l'étendue des ensembles de données d'entraînement déterminent l'exactitude ou l'absence de données produites par l'IA. Les problèmes de données peuvent inclure

• Données déséquilibrées : des données déséquilibrées créent un biais dans le modèle d'entraînement de l'IA. Par exemple, si un modèle d'IA d'un vendeur de vêtements utilise uniquement des données de chaussures, il ne pourra pas prendre en compte les variables créées exclusivement par la taille des chemises ou des robes.
• Données insuffisantes : lorsque les modèles d'entraînement d'IA ne fonctionnent qu'avec un petit volume de données, la capacité du modèle à prévoir avec précision devient extrêmement limitée. Les projets nécessitent des données d'entraînement suffisantes pour affiner les résultats et éliminer les biais. Sinon, cela revient à conduire jusqu'à une destination en ne connaissant qu'une partie des étapes.
• Données de mauvaise qualité : alors que les données déséquilibrées créent des biais dans les prévisions et les résultats, des données de mauvaise qualité conduisent à une inexactitude générale. La vérification de la qualité des sources est une première étape essentielle.

2. Problèmes liés aux algorithmes

Si les ensembles de données d'entraînement constituent la base du modèle d'IA, l'algorithme en représente la structure principale. Pour obtenir systématiquement des résultats précis à partir du modèle d'IA, les développeurs doivent élaborer et entraîner soigneusement l'algorithme afin de s'assurer qu'il réponde aux besoins du projet.

• Choisir l'algorithme approprié : quel algorithme convient le mieux à votre projet ? Un éventail d'algorithmes d'IA sont disponibles comme points de départ et chacun a ses propres forces et faiblesses. Par exemple, les algorithmes de régression logistique peuvent faire progresser les projets rapidement, mais ne fournissent que des résultats binaires. Le bon équilibre entre la portée, les résultats et l'utilisation des ressources sont autant de facteurs qui déterminent le meilleur choix pour votre projet.
• Sur-ajustement : le sur-ajustement se produit lorsqu'un modèle d'IA est trop adapté à un résultat spécifique, ce qui lui fait manquer d'autres résultats qui devraient être inclus dans la portée. Ces situations se produisent pour diverses raisons, notamment un nombre insuffisant d'ensembles de données d'entraînement, des ensembles de données homogènes et des modèles trop complexes entraînant des malentendus et du "bruit de données".
• Sous-ajustement : on parle de sous-ajustement lorsqu'un modèle d'IA nécessite un entraînement supplémentaire et ne fournit des résultats précis que dans des circonstances extrêmement limitées. Un exemple courant de sous-ajustement est celui où le modèle fonctionne correctement avec les ensembles de données d'entraînement initiaux, mais échoue avec les données de validation supplémentaires et les données du monde réel. Le sous-ajustement se produit souvent lorsque le modèle est trop simple pour les objectifs du projet ou lorsque les équipes ne nettoient pas correctement les ensembles de données d'entraînement avant leur utilisation.

3. Défis matériels et logiciels

Les services informatiques sont confrontés à des défis matériels et logiciels lors de la prise en charge de l'entraînement des modèles d'IA. Les obstacles potentiels sont la puissance de calcul et la capacité de stockage suffisantes, les ressources en données et les outils de compatibilité et d'intégration nécessaires pour mener à bien un projet d'IA..

Globalement, la réussite de l'entraînement des modèles d'IA passe par la gestion de très grands ensembles de données. Les services informatiques doivent s'assurer que les formateurs disposent d'un stockage de données suffisant, de l'accès nécessaire, d'un système de gestion des données et d'outils et de cadres logiciels compatibles.

• Ressources matérielles : pour gérer le traitement et l'analyse de grands ensembles de données, en particulier pour les modèles très complexes, tels que ceux de la recherche médicale, le service informatique doit sécuriser suffisamment de serveurs et de systèmes de stockage performants. L'entraînement des modèles d'IA nécessite une puissance de calcul importante, et les entreprises doivent veiller à ce que la portée d'un projet corresponde aux ressources disponibles.
• Considérations logicielles : les projets d'entraînement en IA doivent intégrer un certain nombre d'outils, de structures et de systèmes logiciels spécialisés en amont et en aval. La vérification de la compatibilité est donc un élément clé du travail préparatoire d'un projet, car l'intégration d'outils spécialisés dans les systèmes informatiques existants peut être une tâche complexe.

4. Défis liés à l'embauche de talents qualifiés

Le développement, la gestion et l'itération de l'entraînement des modèles d'IA requièrent des personnes possédant des compétences spécialisées dans différentes disciplines techniques. Un manque d'expérience dans n'importe quel domaine peut facilement faire dérailler le processus d'entraînement et conduire à un redémarrage complet du projet.

• Demande de talents en IA : pour former une excellente équipe de développeurs et de data scientists, vous devez embaucher judicieusement. Cependant, les compétences en IA et en machine learning sont très demandées, ce qui signifie que le recrutement des bonnes personnes peut forcer les organisations à engager un processus d'embauche hautement concurrentiel. Les employeurs doivent agir rapidement lorsqu'ils repèrent une personne qualifiée et se tenir au courant de l'état de la demande du marché. Pour attirer les meilleurs talents, montrez votre engagement envers la technologie, par exemple en lançant un centre d'excellence en IA.
• Manque de professionnels de l'IA formés : si une organisation commence un projet d'IA avec une équipe de développement restreinte, l'initiative risque d'être chroniquement inexacte ou biaisée, si elle aboutit. Progresser en l'absence de professionnels formés est une perte de temps et d'argent. Soyez prêts à investir à la fois dans les talents et dans la technologie.

5. Défis liés à la gestion des projets d'IA

Les projets d'IA en entreprise peuvent être coûteux et mobiliser de nombreuses ressources. Au-delà des préoccupations immédiates liées au développement de modèles, à la conservation des sources de données et à l'entraînement des modèles d'IA, la gestion exige un équilibre parfait entre la supervision financière, technologique et de planification.

• Mauvaise communication : pour une gestion de projet efficace, quel que soit le secteur d'activité, une communication solide est indispensable. Les gestionnaires de projets d'IA doivent interagir avec de nombreuses équipes, notamment les services informatiques, juridiques et financiers, ainsi qu'avec les utilisateurs finaux du projet. Une mauvaise communication peut entraîner des problèmes qui se répercutent et coûtent à l'organisation en termes de précision, de temps, d'argent, voire de tous ces éléments.
• Attentes mal alignées : la culture populaire a fixé des attentes élevées en ce qui concerne les capacités de l'IA. Pour ramener ces attentes à la réalité, les chefs d'équipe doivent communiquer efficacement sur l'objectif, les buts et les capacités du projet d'IA. Sans cela, les utilisateurs peuvent ne pas comprendre les aspects pratiques ou les limites du projet.

6. Défis liés à la gestion des données

Dans le cadre de l'entraînement de l'IA, différents éléments de sécurité des données s'appliquent à chaque étape. Ces éléments créent une série de défis en termes de gestion des données.

• Accès aux données et propriété des données : qui a accès aux données d'entraînement ? Qui a accès aux résultats d'entraînement ? Qui organise, archive et gère le processus ? Toutes ces questions doivent être prises en compte. En l'absence de stratégies de gestion des données solides, telles que l'utilisation d'un accès basé sur les rôles, la logistique du projet peut être bloquée par la moindre étape, et ces contretemps peuvent ouvrir la porte à des problèmes de sécurité.
• Confidentialité et sécurité des données : les ensembles de données d'entraînement peuvent contenir des données sensibles, notamment des informations d'identification personnelle, des détails financiers et des plans d'entreprise sensibles. La protection de la vie privée peut nécessiter le chiffrement et/ou le nettoyage des données d'entraînement et de sortie. En outre, les préoccupations de cybersécurité standard s'appliquent au modèle d'IA pendant l'entraînement et le déploiement, en particulier lorsque le projet implique des ressources publiques ou externes.

Surmonter les difficultés liées à l'entraînement des modèles d'IA

Pendant le processus d'entraînement des modèles d'IA, les défis peuvent venir de tous les côtés. Les problèmes techniques impliquant des ressources matérielles, des fonctionnalités d'algorithme ou des ensembles de données peuvent inciter les développeurs à se demander : "Comment allons-nous faire pour y parvenir ?"

Pour relever ces défis, il faut planifier, utiliser les ressources de manière intelligente et, plus important encore, communiquer fréquemment, de manière complète et inclusive.

Une utilisation intelligente de la technologie peut également aider.

Solutions techniques

Les problèmes techniques rencontrés lors de l'entraînement des modèles d'IA peuvent provenir de nombreuses causes. Dans certains cas, le type de modèle exige plus de ressources que ce que l'organisation peut fournir. Dans d'autres, l'ensemble de données d'entraînement n'est pas préparé correctement ou le modèle peut avoir besoin de plus d'ensembles de données d'entraînement que ce qui est disponible. Les trois conseils suivants peuvent aider à surmonter les problèmes techniques courants.

• Augmentation des données : si votre modèle d'IA a besoin de plus d'ensembles de données d'entraînement ou d'une plus grande diversité dans ces ensembles, mais que ces ressources sont inaccessibles, les équipes peuvent être en mesure de générer leurs propres ensembles. L'augmentation des données fait référence au processus d'augmentation manuelle des ensembles de données d'entraînement afin de fournir un entraînement de modèle supplémentaire, parfois avec un objectif spécifique à l'esprit.
• Régularisation : le sur-ajustement est l'un des problèmes les plus courants rencontrés lors de l'entraînement des modèles d'IA. La régularisation offre des techniques pour compenser cela au sein d'un ensemble de données d'entraînement. Grâce à la régularisation, les modèles sont calibrés pour compenser le sur-ajustement grâce à diverses optimisations qui créent une sortie plus simple et plus précise. Les techniques de régularisation courantes comprennent les régressions Ridge et Lasso, ainsi que Elastic Net.
• Apprentissage par transfert : l'apprentissage par transfert permet aux développeurs d'ignorer plusieurs étapes en utilisant un algorithme existant comme point de départ. La réussite de l'apprentissage par transfert dépend de plusieurs facteurs. Tout d'abord, un modèle viable doit exister, qui démontre la réussite d'un processus similaire tout en étant suffisamment flexible pour s'adapter au contexte d'un nouveau projet. Deuxièmement, la portée et les objectifs du projet doivent être en mesure de s'adapter au travail existant.

Solutions organisationnelles

Dans toute organisation, la réussite des modèles d'IA exige plus qu'une expertise technique. Étant donné qu'un grand nombre de parties prenantes peuvent être impliquées dans le processus d'entraînement, y compris pour des questions de nature non technique telles que les finances et les objectifs, la réussite du projet dépend souvent de l'implication de l'ensemble de l'organisation. Créer un front uni est un défi en soi.

Voici quelques moyens pratiques de parvenir à un processus organisationnel plus fluide.

• Établir des canaux de communication clairs : les projets d'IA peuvent exiger divers ensembles de compétences entre différentes équipes. Des difficultés peuvent surgir si ces équipes n'ont pas l'habitude de travailler ensemble. Une communication ouverte et claire sur les objectifs, la portée et le rythme de travail d'un projet renforce l'unité et limite la confusion qui peut conduire à un travail en double ou à des étapes manquées.
• Favoriser une culture de collaboration : les projets d'IA réussis impliquent de nombreuses parties prenantes différentes avec leurs propres points de vue. Rassembler toutes ces personnes en une unité de travail cohérente nécessite une culture de la collaboration. Pour des solutions créatives, veillez à ce que les opinions individuelles puissent être exprimées et débattues de manière constructive et respectueuse.
• Encourager l'apprentissage continu : les capacités de l'IA ont considérablement évolué au cours des dix dernières années, la puissance de calcul et l'accessibilité au cloud se développant particulièrement rapidement. De nouvelles possibilités, compétences et stratégies émergent, et rester à la pointe des progrès exige un apprentissage continu. Les équipes doivent garder un œil sur l'avenir, même si elles avancent sur les projets en cours.

Relevez les défis liés à l'entraînement des modèles d'IA avec Oracle

Les défis liés à l'entraînement des modèles d'IA peuvent aller de la technique à l'organisation. Heureusement, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) peut faire partie de la solution pour presque tous ces défis. Des ressources de calcul et de stockage évolutives alimentent l'entraînement, même avec des ensembles de données volumineux et des modèles complexes, tandis que des outils de sécurité et de gouvernance sophistiqués répondent aux exigences les plus récentes en matière de sécurité et de protection de la vie privée.

OCI accélère également la collaboration et la communication entre les services en permettant le partage de données et la connexion de sources de données afin d'offrir plus de transparence lors du développement. Avec une couverture complète des services de calcul, de stockage, de mise en réseau, de base de données et de plate-forme, OCI offre un avantage flexible et performant pour l'entraînement des modèles d'IA tout en réduisant les coûts des projets et de l'organisation.

Pour les organisations qui persistent et surmontent les défis liés à l'entraînement des modèles d'IA, les avantages peuvent inclure des niveaux améliorés d'automatisation et des avantages concurrentiels, même des produits et services entièrement nouveaux, basés sur des informations qui ne seraient pas disponibles sans l'IA.

Les équipes informatiques, les chefs de projet et la direction disposent des outils nécessaires pour relever ces défis et d'autres qui impliquent l'entraînement de modèles d'IA spécifiques à chaque cas. Il suffit d'un peu de créativité.

FAQ sur les défis liés à l'entraînement des modèles d'IA

Comment l'apprentissage par transfert peut-il être utilisé pour améliorer la précision des modèles d'IA ?

L'apprentissage par transfert des modèles d'IA fait référence au processus d'utilisation d'un modèle existant comme point de départ d'un nouveau projet. Les projets bénéficient d'une longueur d'avance, mais des limites subsistent. L'apprentissage par transfert fonctionne mieux lorsque le modèle existant traite d'une situation générale et que le nouveau projet s'intéresse à des aspects plus spécifiques. À mesure que les capacités de l'IA deviennent plus sophistiquées, la latitude des points de départ et d'arrivée de l'apprentissage par transfert devrait s'élargir.

Comment les organisations peuvent-elles promouvoir une culture de collaboration entre les membres impliqués dans l'entraînement des modèles d'IA ?

Les organisations ont souvent besoin que les équipes aux compétences diverses collaborent pour mener à bien les projets d'IA. Pour encourager la collaboration, les leaders doivent favoriser des lignes de communication ouvertes, des contributions et des discussions constructives entre toutes les parties prenantes, ainsi qu'une philosophie d'apprentissage continu. En mettant l'accent sur le pourquoi et le comment du "nous sommes tous dans le même bateau" tout en envisageant les possibilités futures, une organisation peut progresser vers une plus grande cohésion globale et une meilleure communication au sein des différentes équipes.

Comment les organisations peuvent-elles surmonter les limitations matérielles et logicielles lors de l'entraînement des modèles d'IA ?

De nombreuses solutions existent pour surmonter les limitations matérielles et logicielles. Certaines peuvent être mises en œuvre au sein de l'organisation, par exemple en affectant du personnel interne plus expérimenté à l'évaluation et à l'affinement d'un modèle particulier. Un autre exemple concerne les ensembles de données d'entraînement, qui peuvent nécessiter un nettoyage et une préparation adéquats pour limiter leur impact sur les ressources. Dans d'autres cas, l'utilisation de ressources externes, telles qu'une plate-forme d'infrastructure cloud, peut permettre aux équipes d'évoluer plus facilement avec une plus grande flexibilité pour gérer les demandes de calcul.