Comprendre les "Models" en Intelligence Artificielle (IA) de manière simple !

📌 Comprendre les "Models" en Intelligence Artificielle (IA) de manière simple !

🤔 On entend souvent parler de "MODEL" en IA, mais c'est quoi exactement ? Est-ce un algorithme ?

C'est la question d'un ami débutant en coding IA, et comme toujours, on va lever les doutes de manière simple avec des exemples concrets.

Bon... Je risque de décevoir certains codeurs non matheux 🤣, mais promis, je vais rendre ça digeste pour tout le monde !

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📌 Petit retour en classe de troisième...

Qui se souvient de l’équation d’une droite ? 📏
👉 Y = AX + B

(Si vous aviez oublié, maintenant c'est gravé dans votre tête 🤣).

• X est une variable, et en fonction de sa valeur, Y change.

• A et B sont des paramètres qui influencent Y.

💡 En IA, c’est le même principe : on parle de prédiction.
Un modèle IA est une équation mathématique où l'on trouve les bonnes valeurs de A et B pour résoudre un problème précis.

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📌 Un exemple concret : l'immobilier 🏠💰

Imaginons que vous êtes agent immobilier. Pour estimer le prix de vente d'une maison, vous tenez compte de plusieurs critères :

• Le quartier

• Le nombre de chambres

• L’état de la maison

• L’existence d’un titre foncier

• La proximité des commodités

👉 Pour simplifier, considérons seulement le quartier (X₁) et le nombre de chambres (X₂).

On pourrait modéliser le prix ainsi :
👉 Y = A₁X₁ + A₂X₂ + B

Où :

• X₁ = Quartier

• X₂ = Nombre de chambres

• A₁, A₂ et B sont des paramètres inconnus à trouver.

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📌 Construire un modèle IA : l’entraînement sur des données 📊

Un démarcheur immobilier vous donne une liste de ventes passées :

VENTE	QUARTIER	NOMBRE DE CHAMBRES	PRIX DE VENTE (en CFA)
1	Bilongue	2	500 000
2	Bonaberie	3	700 000
3	New Bell	4	900 000
4	Bepanda	1	300 000
5	Oyack	6	400 000

👉 Ces données constituent ce qu’on appelle en IA un dataset 📊 (ensemble de données).

L’algorithme IA va analyser ce dataset pour trouver les meilleures valeurs de A₁, A₂ et B.
Par exemple, après entraînement, l’algo pourrait trouver :

• A₁ = 0,34

• A₂ = 4,24

• B = 4

Notre modèle devient donc :
👉 Y = 0,34X₁ + 4,24X₂ + 4

Ainsi, pour estimer le prix d'une maison, il suffit de remplacer X₁ et X₂ par leurs valeurs et de calculer Y.

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📌 Et les modèles GPT, DALL·E, BERT ? 🤖

Les modèles comme GPT-4, DALL·E, BERT fonctionnent exactement sur ce principe, mais avec des millions de paramètres (et non juste A et B).

👉 Quand vous posez une question à ChatGPT, comme "À quoi sert Flutter ?", votre phrase est convertie en un ensemble de nombres (appelés vecteurs) grâce à un processus appelé tokenization.

👉 GPT-4 a déjà été entraîné sur des milliards de textes, ce qui lui permet d’associer ces vecteurs à des réponses pertinentes.

🎨 Même la génération d’images par IA (DALL·E, Stable Diffusion) fonctionne sur le même principe en apprenant à associer des motifs visuels à des descriptions textuelles.

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📌 En résumé: tout ce que vous voyez en IA fonctionne ainsi !

✔ Génération de texte
✔ Reconnaissance d'images
✔ Classification des emails en "spam" ou "non spam"
✔ Systèmes de recommandation (Netflix, Amazon, YouTube...)

Tout repose sur l’entraînement de modèles mathématiques sur des datasets massifs 📊.

💡 Maintenant, vous comprenez ce qu’est un modèle IA ! 🎉

 

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🚀 Happy Coding ! 😃

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