Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les termes "entraînement" et "inférence" sont souvent utilisés, mais ils désignent des processus bien distincts. Il est important de bien comprendre leurs différences afin de mieux appréhender le fonctionnement des modèles d'IA.
L'entraînement constitue la phase initiale, où le modèle d'IA est "formé" à partir de données d'exemples. Cela peut se faire par essais-erreurs ou en exposant le modèle à des entrées et sorties souhaitées. Cette étape est cruciale pour la qualité du modèle final et peut prendre des mois, voire des années, ainsi qu'une importante puissance de calcul, surtout pour les grands modèles.
L'inférence, quant à elle, désigne le processus par lequel le modèle préalablement entraîné génère une réponse à une nouvelle requête utilisateur. Contrairement à l'entraînement, l'inférence doit être rapide et efficace, car elle est réalisée en permanence lorsque le modèle est déployé en production. Elle nécessite moins de puissance de calcul que l'entraînement.
Ainsi, l'entraînement est une étape ponctuelle et exigeante en ressources, tandis que l'inférence est un processus continu et plus léger, permettant de générer des réponses en temps réel. Comprendre cette distinction est essentiel pour bien appréhender le fonctionnement des systèmes d'IA.