Données d’entraînement
Les données d’entraînement sont les exemples utilisés pour ajuster les paramètres d’un modèle pendant sa phase d’apprentissage.
Comment fonctionne Données d’entraînement ?
Elles peuvent provenir de nombreuses sources selon le système : données publiques, données sous licence, données internes, données synthétiques ou exemples produits par des annotateurs, sous réserve des droits et politiques applicables.
Cette notion est importante dès que l’IA intervient dans une décision, manipule des données sensibles ou produit un contenu utilisé par d’autres personnes. Elle doit être intégrée aux processus de qualité, sécurité et gouvernance.
Exemple concret
Pour un modèle interne de classification, l’entreprise peut utiliser des tickets historiques correctement étiquetés et validés afin d’apprendre les catégories métier.
À ne pas confondre
Les données d’entraînement ne sont pas nécessairement accessibles au modèle sous forme de base de données consultable lors de l’inférence.
Questions fréquentes sur Données d’entraînement
Qu’est-ce que Données d’entraînement ?
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Les données d’entraînement sont les exemples utilisés pour ajuster les paramètres d’un modèle pendant sa phase d’apprentissage.
À quoi sert Données d’entraînement ?
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Pour un modèle interne de classification, l’entreprise peut utiliser des tickets historiques correctement étiquetés et validés afin d’apprendre les catégories métier.
Pourquoi faut-il surveiller Données d’entraînement ?
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Cette notion est importante dès que l’IA intervient dans une décision, manipule des données sensibles ou produit un contenu utilisé par d’autres personnes. Elle doit être intégrée aux processus de qualité, sécurité et gouvernance.
Comment réduire les risques liés à Données d’entraînement ?
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Documenter le cas d’usage, limiter les données et permissions, tester sur des cas représentatifs et prévoir une validation humaine lorsque l’impact potentiel est élevé.
Quelle différence avec une notion proche ?
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Les données d’entraînement ne sont pas nécessairement accessibles au modèle sous forme de base de données consultable lors de l’inférence.