Paramètre
En intelligence artificielle, un paramètre est une valeur ajustée automatiquement pendant l’entraînement d’un modèle. Dans les réseaux neuronaux, les poids et biais sont les principaux paramètres : ils influencent directement la manière dont les données d’entrée sont transformées en prédictions.
Contexte
Les paramètres se distinguent des hyperparamètres, qui sont définis avant l’entraînement (ex. taux d’apprentissage, nombre de couches). Un modèle peut contenir des millions, voire des milliards de paramètres, comme dans les grands modèles de langage (LLM). Leur apprentissage repose sur l’optimisation d’une fonction de perte via des algorithmes tels que la descente de gradient.
Exemples d’utilisation
- Réseaux neuronaux profonds : ajustement des poids pour reconnaître des images.
- NLP : des modèles comme BERT ou GPT comptent plusieurs centaines de milliards de paramètres pour capter les subtilités du langage.
- Régression : les coefficients de la droite de régression sont des paramètres estimés.
Avantages et limites
- ✅ Permettent aux modèles d’apprendre automatiquement à partir des données.
- ✅ Plus un modèle possède de paramètres, plus il peut capturer de complexité.
- ❌ Trop de paramètres = risque de surapprentissage.
- ❌ Leur optimisation peut être très coûteuse en calcul.
En intelligence artificielle, un paramètre est une valeur interne apprise par le modèle au cours de l’entraînement. Ces valeurs déterminent la manière dont les données d’entrée sont transformées en sortie. Dans les réseaux neuronaux, les poids et les biais sont les principaux paramètres et constituent la base de l’apprentissage des représentations.
Il ne faut pas confondre les paramètres avec les hyperparamètres, définis en amont, comme le taux d’apprentissage, la taille des lots de données ou la profondeur du réseau. Les hyperparamètres règlent la façon dont le modèle apprend, alors que les paramètres sont ce que le modèle retient effectivement.
Les modèles modernes, notamment les grands modèles de langage (LLM), peuvent contenir plusieurs milliards de paramètres. Cette abondance confère une puissance impressionnante, mais exige des ressources colossales en calcul et en données pour parvenir à un entraînement efficace.
Les paramètres sont essentiels pour permettre au modèle d’apprendre directement à partir des données. Mais un trop grand nombre de paramètres peut mener au surapprentissage (overfitting), c’est-à-dire une perte de capacité à généraliser. Le défi consiste donc à trouver un équilibre entre richesse du modèle et robustesse pratique.
📚 Références
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
- Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
