Training Data

Un jeu de données d’entraînement est un ensemble d’exemples utilisés pour former un modèle d’intelligence artificielle. Chaque exemple contient des caractéristiques d’entrée (features) et, dans le cas de l’apprentissage supervisé, une étiquette (label) indiquant la réponse correcte. L’algorithme ajuste ses paramètres internes en fonction de ces exemples pour apprendre à faire des prédictions fiables sur de nouvelles données.

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Contexte et rôle
Sans données d’entraînement de qualité, un modèle reste aveugle. C’est dans ce corpus que le modèle découvre les relations statistiques entre les variables. La diversité, la représentativité et la précision des données influencent directement la capacité de généralisation.

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Exemples concrets

• Vision par ordinateur : ImageNet, qui contient plus de 14 millions d’images annotées, est une référence pour l’entraînement des CNN.
• Traitement du langage naturel : Europarl ou Common Crawl servent à entraîner des traducteurs automatiques et des grands modèles de langage.
• Santé : des IRM annotées manuellement par des radiologues entraînent des systèmes de détection de tumeurs.
• Finance : les historiques de transactions servent à la détection de fraudes.

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Défis et limites

1. Taille insuffisante → risque de surapprentissage.
2. Biais → certains groupes sous-représentés créent des modèles discriminants.
3. Qualité d’annotation → erreurs d’étiquettes (label noise).
4. Coût et confidentialité → obtenir des données médicales, par exemple, est complexe et sensible.

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Bonnes pratiques

• Séparer les données en training / validation / test.
• Utiliser l’augmentation de données (rotation d’images, synonymes dans les textes).
• Documenter la provenance et les méthodes de collecte.
• Respecter les contraintes légales (RGPD, anonymisation).

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Applications

• Chatbots et assistants vocaux (Siri, Alexa).
• Véhicules autonomes.
• Recommandation de contenu (Netflix, Amazon).
• Analyse prédictive en médecine ou en finance.

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📚 Références

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning.
• Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.