Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'évaluation des modèles d'intelligence artificielle est une étape cruciale pour garantir la fiabilité et l'efficacité de l'application de ces modèles dans des contextes réels. Il existe plusieurs métriques et techniques pour mesurer les performances d'un modèle d'IA.
Les métriques de performance sont des mesures quantitatives utilisées pour évaluer la précision et l'efficacité d'un modèle ou d'un algorithme. Trois métriques majeures sont souvent utilisées :
Précision (Accuracy) : Il s'agit du pourcentage de prédictions correctes réalisées par le modèle par rapport au nombre total de prédictions. La précision est particulièrement utile lorsque les classes sont équilibrées.
Rappel (Recall) : Le rappel mesure le pourcentage de vrais positifs correctement identifiés parmi les observations pertinentes (vrais positifs + faux négatifs). C'est essentiel pour les applications où identifier tous les cas pertinents est critique, même si cela implique plus de faux positifs.
F1score : Il s'agit de la moyenne harmonique de la précision et du rappel. Le F1score est utilisé lorsque vous avez besoin de trouver un équilibre entre la précision et le rappel, surtout dans les situations où il y a un déséquilibre des classes.
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer la capacité généralisante d'un modèle et pour détecter le surajustement (overfitting). Elle consiste à diviser les données en plusieurs sousensembles (ou "folds") et à effectuer plusieurs itérations de formation et de test du modèle.
Validation croisée kfold : Cette technique divise le jeu de données en k sousensembles de taille égale. Le modèle est formé k fois, à chaque fois en utilisant k1 sousensembles comme données d'entraînement et le sousensemble restant comme données de test.
LeaveOneOut CrossValidation (LOOCV) : C'est une forme extrême de validation croisée kfold où k est égal au nombre d'observations dans les données. Chaque observation est utilisée une fois comme ensemble de test, et toutes les autres comme ensemble d'entraînement.
L'ensemble des données de test est une partition des données qui n'a jamais été utilisée pour l'entraînement du modèle. Il représente un outil crucial pour obtenir une estimation impartiale de la performance du modèle lorsque celuici sera appliqué à de nouvelles données. L'utilisation de cet ensemble est importante pour évaluer la performance prédictive réelle du modèle.
En conclusion, l'évaluation des modèles d'IA n'est pas uniquement une étape technique, mais elle a aussi une dimension stratégique, permettant d'assurer que le modèle est robuste et apte à être déployé dans des environnements réels et variés.