Phase de fondation
Définition du problème et compréhension des données
Établir le cadre fondamental de votre projet d’apprentissage profond en définissant clairement les objectifs, en comprenant les caractéristiques des données et en identifiant les contraintes qui guideront toutes les décisions ultérieures.
- Définir le type de tâche (classification, régression, génération, apprentissage par renforcement)
- Comprendre le domaine, la modalité des données et les métriques de performance
- Identifier les contraintes (latence, interprétabilité, plateforme de déploiement)
- Établir des attentes de performance de référence
- Documenter les exigences métier et les critères de succès
Collecte et prétraitement des données
Acquérir, nettoyer et préparer les données pour l’entraînement du modèle à l’aide de techniques systématiques de prétraitement et d’augmentation.
- Acquisition et simulation de données
- Nettoyage : bruit, valeurs manquantes, doublons
- Augmentation : retournements, injection de bruit, mixup
- Ingénierie des caractéristiques et préparation des embeddings
- Normalisation, tokenisation, encodage
- Découpage entraînement/validation/test
Phase d’architecture
Conception du modèle et recherche d’architecture
Concevoir et sélectionner l’architecture de réseau neuronal optimale pour votre domaine de problème et vos contraintes spécifiques.
- Sélection d’architecture : CNN, RNN, Transformers, GNN, diffusion
- Sélection des hyperparamètres : couches, taux d’apprentissage, optimiseurs
- Apprentissage par transfert et stratégies de fine-tuning
- Recherche d’architecture neuronale (NAS) lorsque pertinent
Compilation et configuration du modèle
Configurer les paramètres d’entraînement, les stratégies d’optimisation et les systèmes de suivi pour un entraînement efficace du modèle.
- Définir les fonctions de perte et les métriques d’évaluation
- Sélectionner l’optimiseur et les stratégies de taux d’apprentissage
- Configurer les callbacks : arrêt anticipé, sauvegarde de checkpoints
- Mettre en place l’infrastructure de journalisation et de monitoring
Entraînement et validation du modèle
Exécuter le processus d’entraînement avec un suivi continu, des techniques de régularisation et une validation afin d’assurer la convergence et la généralisation du modèle.
- Surveiller les phénomènes de surapprentissage et de sous-apprentissage
- Appliquer des régularisations : dropout, weight decay, lissage des labels
- Mettre en œuvre l’entraînement distribué ou en précision mixte pour les grands modèles
- Validation continue et journalisation des performances
- Ajustement dynamique du taux d’apprentissage et clipping des gradients
Phase d’évaluation et d’analyse
Évaluation du modèle (approfondie)
Évaluation complète au-delà des métriques de base, incluant des tests de robustesse, la validation croisée et l’analyse d’équité afin de garantir la fiabilité du modèle.
- Évaluer sur plusieurs jeux de données et domaines
- Validation croisée pour évaluer la stabilité
- Tests de calibration et de robustesse (attaques adverses, données hors distribution)
- Analyse des biais et de l’équité entre différents groupes
- Analyse des erreurs et investigation des cas d’échec
Interprétation et explicabilité du modèle
Comprendre les processus de décision du modèle à l’aide de techniques d’interprétation et de méthodes de visualisation.
- Importance des caractéristiques et cartes de saillance
- Explications SHAP / LIME
- Propagation de la pertinence couche par couche (LRP)
- Visualisation de l’attention pour les transformers
- Vecteurs d’activation de concepts
Phase de déploiement
Optimisation et compression
Optimiser les modèles pour le déploiement en production grâce à la compression, la quantification et des améliorations d’efficacité.
- Élagage et quantification des modèles
- Distillation de connaissances
- Simplification de l’architecture pour le déploiement en périphérie
- Profilage de la latence et de la mémoire
- Optimisation spécifique au matériel
Déploiement et mise en service
Déployer les modèles dans des environnements de production avec une infrastructure de service et des points d’accès API appropriés.
- Export vers des formats de production (ONNX, TorchScript, TensorRT)
- Déploiement sur des plateformes edge, cloud ou web
- Mise en place d’API et de pipelines de streaming
- Optimisation de l’inférence en temps réel
- Stratégies d’équilibrage de charge et de montée en charge
Surveillance, retours et maintenance
Surveiller en continu les performances du modèle en production, détecter les dérives et mettre en place des boucles de rétroaction pour l’amélioration et la maintenance continues.
- Évaluation continue à partir de flux de données en temps réel
- Détection de dérive des données et des concepts
- Pipelines automatisés de réentraînement des modèles
- Cadres d’expérimentation et de tests A/B
- Intégration de retours humains dans la boucle
- Alertes en cas de dégradation des performances
Techniques avancées et de pointe
Intégration multimodale
Combiner plusieurs modalités de données (texte, image, audio, vidéo) pour des représentations plus riches et des modèles plus puissants. Les techniques incluent l’attention inter-modale, les architectures de fusion et les espaces d’embeddings unifiés.
Apprentissage auto-supervisé et contrastif
Exploiter les données non annotées grâce à des méthodes de pré-entraînement auto-supervisé telles que SimCLR, CLIP et la modélisation du langage masqué, afin d’apprendre des représentations robustes avant l’ajustement fin.
Apprentissage par renforcement et RLHF
Intégrer des retours humains et des techniques d’apprentissage par renforcement pour aligner le comportement des modèles sur les préférences humaines, notamment pour les modèles génératifs et les systèmes interactifs.
Apprentissage fédéré et respectueux de la vie privée
Entraîner des modèles sur des sources de données décentralisées tout en préservant la confidentialité grâce à des techniques telles que la confidentialité différentielle, le calcul multipartite sécurisé et l’agrégation fédérée.
Recherche d’architecture neuronale (NAS)
Automatiser la conception des architectures à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, de l’apprentissage par renforcement ou de méthodes basées sur le gradient afin de découvrir des structures de réseaux optimales pour des tâches spécifiques.
Impact éthique et environnemental
Évaluer et réduire l’impact environnemental grâce à un entraînement efficace, au suivi carbone, et prendre en compte les implications éthiques, notamment l’équité, la responsabilité et la transparence des systèmes d’IA.