Inference
En intelligence artificielle, l’inférence désigne le processus par lequel un modèle déjà entraîné est utilisé pour produire des prédictions ou prendre des décisions à partir de nouvelles données. Contrairement à l’entraînement, où le modèle apprend à ajuster ses paramètres, l’inférence est la phase d’utilisation concrète du modèle.
Contexte
L’inférence est une étape cruciale dans la mise en production des modèles d’IA. Elle doit être rapide, fiable et peu coûteuse en calcul pour pouvoir être intégrée dans des applications réelles, comme des applications mobiles, des systèmes embarqués ou des services web.
Exemples
- Vision par ordinateur : classer une image (chat, chien, voiture).
- Traitement du langage naturel : prédire le sentiment d’un avis client.
- Santé : estimer la probabilité d’une maladie à partir d’examens médicaux.
Avantages et limites
- ✅ Permet d’exploiter concrètement les modèles dans des cas d’usage réels.
- ✅ Rapidité souvent optimisée par des techniques comme la quantification ou le pruning.
- ❌ Peut nécessiter des ressources matérielles importantes (GPU, TPU).
- ❌ Les biais du modèle appris se répercutent dans l’inférence.
L’inférence représente la phase où un modèle sort du laboratoire pour être appliqué au monde réel. Contrairement à l’entraînement, où les paramètres évoluent, l’inférence repose sur un modèle figé, utilisé pour analyser de nouvelles données. C’est elle qui permet à une application de reconnaissance vocale de comprendre une commande en direct ou à un système médical d’émettre une première alerte automatique.
La rapidité d’exécution est un enjeu majeur : dans la voiture autonome, quelques millisecondes peuvent faire la différence entre une manœuvre réussie et un accident. Pour répondre à ces contraintes, on a recours à des optimisations comme la quantification des poids ou l’utilisation d’accélérateurs matériels (GPU, TPU, ASICs).
Toutefois, l’inférence n’est jamais neutre : elle reproduit fidèlement les forces et les faiblesses du modèle appris. Si le modèle a intégré des biais ou des erreurs durant l’entraînement, ceux-ci se propagent dans les prédictions. C’est pourquoi il est essentiel de combiner l’inférence à des mécanismes de contrôle et d’audit continu, afin de garantir la fiabilité et l’équité des systèmes déployés.
📚 Références
- Goodfellow, I. et al. (2016). Deep Learning.
