Dans cet article, nous allons voir comment déterminer combien de données il te faut pour entraîner une IA.
Définir la quantité adéquate de données pour entraîner une IA est une entreprise délicate.
En effet, il est complexe de savoir à l’avance le nombre exacte de données nécessaire pour qu’une IA puisse accomplir une tâche.
Néanmoins, en comprenant l’utilité des données, en considérant la totalité des facteurs les influençant et en appliquant la bonne stratégie, il est possible de clarifier les exigences en données d’un projet IA.
Pourquoi une IA a besoin de données ?
Une Intelligence Artificielle (IA) est un algorithme conçu pour réaliser une tâche. Sa particularité, et ce qui le différencie des algorithmes traditionnelles, est qu’il apprend à résoudre cette tâche par lui-même.
Cette approche est appelé Machine Learning, en français « apprentissage automatique », car l’algorithme apprend sans intervention humaine.
Pour cela, l’algorithme doit être exposé à des exemples de résolution du problème. Plus il verra d’exemples diverses et variés, plus il sera bon dans sa tâche.
Imaginons que l’on souhaite créer une IA de reconnaissance faciale. Il faudra alors, au préalable, avoir une grande variété de photos de visages.
En effet, pour qu’une IA puisse reconnaître un visage, il est nécessaire de lui montrer des photos de ce visage représenté dans une large série de conditions.
Une série de conditions pour la reconnaissance faciale pourrait être :
- visage éclairé
- visage dans l’obscurité
- visage sur-exposé
- visage sous-exposé
- visage seul
- visage dans une foule
- visage parmi d’autre visages
Selon le besoin et les exigences d’un projet, la série de conditions peut s’étendre rapidement.
Il faudra également prendre en compte la variabilité du visage lui-même. En effet, un visage peut-être pris en photo de différentes manière :
- de profil
- de face
- en plongée
- en contre-plongée
- etc.
Toutes ces photos devront remplir les conditions vues précédemment pour que l’IA soit optimale. La variabilité du visage augmente donc le nombre d’exemples nécessaires.
De surcroît, si l’on souhaite reconnaître le visage de multiples personnes, il faudra, ici également, prendre en compte leur variabilité et satisfaire la série de conditions pour l’ensemble des visages devant être reconnus.
Ainsi, pour qu’une IA puisse faire de la reconnaissance faciale, le nombre d’exemples nécessaires à l’obtention de résultats satisfaisants peut s’accroître exponentiellement.
Une Intelligence Artificielle est donc un algorithme apprenant automatiquement à résoudre une tâche à partir d’exemples.
Les exemples de résolution de problème sont appelés « données ».
Les données sont souvent regroupées dans ce qu’on appelle un dataset, en français « jeu de données ».
Il est crucial de comprendre ce qui impacte la taille requise d’un jeu de données.
Outre, les conditions d’un projet, d’autres facteurs influencent la réponse à la question « combien de données sont nécessaire à l’entraînement d’une IA ? »
Facteurs Influant sur la Quantité de Données Nécessaires
La quantité de données nécessaire à l’entraînement d’une IA peut varier grandement d’un projet à un autre.
En effet, différents facteurs influencent cette quantité et commencer un projet IA sans les prendre en compte peut s’avérer périlleux.
Pour déterminer combien de données sont requises pour entraîner une IA, il faudra considérer les facteurs suivants :
1. Complexité du Modèle
La complexité d’une IA fait référence à son architecture, comme le nombre de couches dans un réseau de neurones ou, de manière générale, le nombre de paramètres.
Les modèles les plus complexes nécessitent souvent une grande quantité de données pour capturer efficacement les nuances et les caractéristiques des données.
Par exemple, un réseau de neurones pour la reconnaissance vocale nécessitera, bien souvent, plus de données qu’un modèle de régression linéaire pour la classification de données tabulaires.
Ainsi, la complexité d’un modèle augmente le nombre de données nécessaire à l’acquisition de performance efficace.
2. Spécificité de la Tâche
La spécificité de la tâche est la nature du problème que le modèle est censé résoudre.
Certaines tâches sont intrinsèquement plus exigeantes en données que d’autres.
Une régression simple, par exemple, peut nécessiter peu de données, tandis qu’une tâche plus complexe, comme la traduction automatique, peut exiger un dataset conséquent, notamment pour représenter les subtilités des langues.
Par conséquent, la spécificité de la tâche influe sur le volume de données nécessaire.
3. Qualité des Données
La qualité des données fait référence à leur pertinence, leur exactitude, et leur représentativité.
Des données de haute qualité peuvent réduire le besoin en quantité.
En effet, des images nettes et en haute résolution sont plus efficaces pour entraîner une IA à résoudre une tâche de reconnaissance faciale que des images floues et de faible résolution.
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À présent, on peut revenir à ce que je mentionnais précédemment.
La qualité des données est donc cruciale et peut compenser la quantité pour certains modèles d’IA.
4. Variabilité des Données
La variabilité correspond à la diversité et à l’éventail des données disponibles.
Plus les données sont variées, plus le modèle peut apprendre et généraliser efficacement.
Par exemple, un modèle de reconnaissance vocale doit être entraîné avec des voix de différents accents, âges, et tonalités.
C’est pourquoi, une grande variabilité dans les données est essentielle pour une généralisation robuste du modèle.
5. Performance Souhaitée
La performance souhaitée concerne le niveau de précision ou d’efficacité attendu du modèle.
Une performances plus élevée nécessite souvent plus de données.
Un modèle destiné à la détection précise de tumeurs dans des images médicales nécessitera une plus grande quantité de données qu’un modèle destiné à appliquer simplement un filtre lors d’un selfie.
Les objectifs de performance définissent donc, également, le seuil de quantité et de qualité des données nécessaires.
6. Capacité de Calcul
La capacité de calcul correspond aux ressources matérielles disponibles pour l’entraînement des modèles.
Les contraintes matérielles peuvent limiter l’usage de données.
Par exemple, ChatGPT a été entraîné sur la quasi-totalité des pages textuels d’internet. Il n’aurait pas été possible d’entraîner une IA sur cette quantité titanesque de données sans les ~25.000 GPU que possède OpenAI.
Ainsi, la capacité de calcul est un facteur limitant la quantité de données utilisable pour entraîner une IA.
7. Utilisation de Techniques Avancées
Les techniques avancées font référence aux méthodes d’expert comme le Transfer Learning, la Data Augmentation, l’Apprentissage Semi-Supervisé, etc.
Ces techniques peuvent réduire le besoin en données.
En effet, le Transfer Learning, par exemple, permet d’exploiter un modèle déjà entraîné par un expert sur de grandes quantités de données et de l’adapter à une tâche spécifique en utilisant moins de données.
Remarque: J’ai évoqué le Transfer Learning dans mon article présentant Hugging Face. Pour le consulter, clique ici.
L’utilisation de techniques avancées peut ainsi optimiser le besoin en données et réduire la quantité nécessaire.
Chaque facteur présenté ici joue un rôle important sur le nombre de données qu’il faudra pour entraîner une IA.
Il est crucial de tous les prendre en compte pour déterminer stratégiquement la quantité de données qui convient à ton cas spécifique. Mais une dernière chose peut également te rendre un précieux service…
Mon Conseil pour Déterminer Combien de Données il Faut pour Entraîner une IA
Avant de commencer un projet en entreprise, une bonne pratique est de faire un POC ou Proof Of Concept (« preuve de concept », en français).
En plus d’évaluer la faisabilité d’un projet, le POC permet également de déterminer les ressources nécessaires à sa réalisation.
Ainsi, grâce au POC, un chef de projet peut comprendre et décider si un projet est réalisable et, si c’est le cas, la stratégie et l’allocation des moyens nécessaires à sa mise en œuvre.
Les projets d’Intelligence Artificielle ne déroge pas à cette règle.
Je recommande ainsi d’effectuer une première expérimentation dans le but d’entraîner une IA avec un nombre limité de données.
Ensuite, selon les résultats et, en considérant les facteurs mentionnés précédemment, on pourra déterminer combien de données est nécessaire initialement pour produire une première version du produit (un MVP).
Une fois le MVP réalisé et le client satisfait de cette première version, il est possible d’améliorer l’IA en ajustant le nombre de données alloué à son entraînement.
Aller plus loin
La question « combien de données est nécessaire pour entraîner une IA ? » est centrale en Deep Learning. Elle m’a été posée par un de mes élèves dans ma formation Apprendre le Deep Learning.
[Traduction:
Le Big Data, c’est combien de données exactement ? A quel moment puis-je commencer à utiliser le Deep Learning et à quel moment les données ne sont-elles pas suffisantes ? Je n’ai pas la capacité d’une entreprise comme Netflix mais si je souhaites ouvrir la porte à mon chat, puis-je utiliser le Deep Learning ?
J’attends avec impatience les prochains modules de la formation.
Bonne journée !]
Dans cette formation en ligne, je propose, parmi d’autres, un module dans lequel je réponds à l’ensemble des questions de mes élèves. Je suis à 100% disponible pour échanger avec eux sur les réseaux de neurones.
Cet article est une réponse à la question d’un de mes élèves que j’ai choisi de rendre accessible gratuitement.
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sources:
- TowardsDataScience – How 25,000 Computers Trained ChatGPT
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