Multi-task Learning
L’apprentissage multi-tâches (Multi-task Learning ou MTL) est une approche de l’intelligence artificielle dans laquelle un même modèle est entraîné sur plusieurs tâches simultanément. Plutôt que de développer un modèle distinct pour chaque problème, on conçoit une architecture partagée où certaines représentations internes sont communes. Ce partage de connaissances permet au modèle de mieux généraliser, de réduire le surapprentissage et d’améliorer ses performances globales.
Contexte et origine
L’idée de mutualiser l’apprentissage entre plusieurs tâches n’est pas nouvelle : elle remonte aux années 1990 avec les travaux de Rich Caruana, qui a démontré que le multi-task learning (MTL) permettait une régularisation naturelle. Avec l’essor des réseaux neuronaux profonds, cette approche a connu un regain d’intérêt, notamment dans le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, où de vastes modèles peuvent apprendre des représentations utiles pour plusieurs objectifs à la fois.
Applications pratiques
- NLP : modèles capables de faire de la traduction, de la classification de texte et de l’analyse de sentiments simultanément.
- Vision par ordinateur : un même réseau peut détecter des objets, segmenter une scène et estimer la profondeur d’une image.
- Assistants virtuels : combiner la compréhension du langage, la détection d’intention et la génération de réponses dans un seul système.
- Médecine : modèles qui apprennent à identifier plusieurs maladies ou anomalies à partir d’images médicales, plutôt qu’une seule pathologie.
Enjeux et limites
Le MTL présente plusieurs avantages, mais aussi des défis :
- Transfert positif ou négatif : certaines tâches aident l’apprentissage, d’autres au contraire peuvent dégrader les performances si elles sont trop divergentes.
- Équilibrage des pertes : entraîner un modèle à la fois sur plusieurs objectifs nécessite des stratégies de pondération complexes.
- Scalabilité : les grands modèles multi-tâches consomment plus de ressources et demandent des jeux de données variés et cohérents.
