Entraînement (Training)

Définition courte
L’entraînement (ou training) désigne la phase pendant laquelle une intelligence artificielle apprend à partir de données pour reconnaître des schémas, prédire des résultats ou générer du contenu.

Explication complète
C’est la première étape du développement d’un modèle d’IA.
L’entraînement consiste à présenter des milliers, voire des millions d’exemples à un algorithme pour qu’il en déduise des régularités.

Chaque fois qu’il se trompe, le modèle ajuste ses paramètres internes pour améliorer sa précision.
Ce processus nécessite :

• un jeu de données massif et de qualité,

• une puissance de calcul élevée (GPU, cloud),

• et un suivi humain pour éviter les biais ou les erreurs d’interprétation.

Une fois entraîné, le modèle peut être utilisé pour analyser, classer, prédire ou générer de nouvelles données.

Exemple concret
Pour automatiser la lecture de factures, un modèle est entraîné sur plus de 100 000 documents contenant différentes mises en page et typographies.
→ L’IA apprend à reconnaître les montants, les lignes, les fournisseurs et les TVA, peu importe le format.

À retenir
L’entraînement est le cœur de l’apprentissage d’une IA.
C’est ce qui lui permet de passer de la simple observation à la compréhension opérationnelle d’un domaine.