Entraînement (IA)
Entraînement (IA) = l'apprentissage du modèle
L'entraînement est la phase pendant laquelle un modèle d'IA apprend à partir de données, en ajustant progressivement ses paramètres internes pour réduire ses erreurs sur une tâche donnée.
Le principe : on présente au modèle un grand nombre d'exemples, on mesure l'écart entre sa réponse et la réponse attendue, puis on corrige ses paramètres dans le bon sens. On répète l'opération des millions de fois. Pour un grand modèle de langage, on distingue le pré-entraînement (apprendre la langue sur un corpus massif) et les étapes suivantes comme le fine-tuning ou le RLHF, qui l'orientent vers un usage.
L'entraînement s'oppose à l'inférence, qui consiste à utiliser le modèle une fois appris. Pré-entraîner un modèle de fondation demande des grappes de GPU et des équipes très spécialisées ; la plupart des entreprises se contentent d'adapter un modèle existant.
Pourquoi ça compte quand on recrute
Peu d'entreprises entraînent réellement des modèles de zéro. Avant de chercher un « expert en entraînement », vérifiez le besoin : adapter un modèle ouvert ou pré-entraîner un modèle de fondation, ce ne sont pas les mêmes profils. Le bon signal : avoir mené un entraînement distribué sur plusieurs GPU, géré des instabilités et des données sales. Le piège : un CV qui liste des frameworks sans aucun résultat mesuré.