Programmer son propre outil IA, c’est désormais concret !
Rédigé par
L'équipe Amiltone
L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une technologie réservée aux géants de la Silicon Valley.
Aujourd'hui, tout le monde peut créer son propre outil intelligent. Cela peut être un assistant qui écrit vos emails. Cela peut aussi être un modèle qui trie vos photos. Ou encore, un système qui analyse vos ventes.
Dans cet article, nous allons voir comment un modèle d'IA est créé. Nous allons aussi parler de sa spécialisation. Avec les bons outils, vous pourrez créer le vôtre.
Les différents types d’IA
Quand on parle d’IA, on pense souvent à ChatGPT ou à d’autres IA textuelles. En réalité, il existe plusieurs grandes familles :
IA de traitement du langage (LLM) : comprennent et génèrent du texte (ChatGPT, Claude, LLaMA…).
IA d’analyse d’images : reconnaissent des objets, détectent des visages, classent des photos (les modèles ResNet-50, EfficientNet, YOLO…).
IA génératives visuelles : créent des images originales (DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney…).
IA audio : transcrivent la parole, reconnaissent des sons, génèrent de la musique (Whisper, AudioLM…).
IA de recommandation : prédisent ce qui vous plaira (Netflix, Spotify, Amazon…).
IA de prévision : anticipent des tendances ou des valeurs (finance, météo, logistique).
Chaque famille de modèles est entraînée différemment, mais toutes partagent le même principe : apprendre à partir de données.
La naissance d’un modèle d’IA
Créer un modèle d’IA, c’est un peu comme former un élève. On lui donne beaucoup d’exemples, on le fait pratiquer, et il finit par reconnaître des schémas. En effet, pour entraîner et "apprendre" à un modèle d'IA des notions et pratiques d'un métier, il faut lui fournir beaucoup de données !
Plus votre modèle profitera de données nombreuses, qualifiées et surtout de qualité, plus il sera pertinent et efficace rapidement !
Données qualifiées ? Eh bien il faut être sûr que les données fournies en entrée soient pleinement compréhensibles et analysables par le modèle. Il faut également porter une attention particulière à ne pas soumettre des données erronées ou perturbées par des cas particuliers. Comme les cas hors du périmètre du modèle.
L’apprentissage
Comment les données sont réparties dans le cas de modèles d’IA ? Concentrons-nous sur les agents conversationnels qui représentent les modèles les plus connus du grand public.
Les trois principaux types de data pour les modèles conversationnels sont :
Le texte pour un LLM
Les images pour un modèle de vision
Les sons pour un modèle audio
Mais attention ! Disposer de ces données n’est pas un gage suffisant. Il faudra en effet un nombre très important de données qualifiées et de qualité ! Ces prérequis sont la pierre angulaire d’un projet IA réussi et exploitable.
L’objectif final est clair : permettre à l’IA de prédire les prochaines itérations de votre processus afin de vous apporter un gain !
L’architecture
Selon la tâche, on ne construit pas le modèle de la même façon :
Transformers pour texte et image
Les Transformers aident le modèle à comprendre des informations de plusieurs sources en même temps. Ils analysent et évaluent chaque élément, comme les mots, les pixels ou les sons, selon leur importance dans le contexte.
Réseaux convolutifs (CNN) pour la vision
Un réseau de neurones convolutifs (CNN) imite la structure du cerveau humain. Il détecte d'abord des motifs simples comme des lignes et des coins. Ensuite, il trouve des motifs plus complexes comme des textures et des formes. Enfin, il reconnaît des objets entiers.
Réseaux récurrents (RNN, LSTM…) ou Transformers pour l’audio et les séries temporelles
Un RNN traite les données séquentiellement en tenant compte du contexte passé. Chaque étape reçoit l’entrée actuelle, plus une “mémoire” de l’étape précédente. Cela renforce la capacité du modèle à être pertinent pour les datas où l’ordre et la dépendance dans le temps sont importants !
Le résultat
À ce stade, on obtient un modèle de base. Il sait traiter une certaine forme de données, mais il reste généraliste.
Spécialiser le modèle
Pour rendre l’IA vraiment utile, on la forme à un usage précis. Celle-ci est spécialisée en fonction de ses missions quotidiennes :
Un LLM pour la rédaction, par exemple de mails professionnels.
Un modèle d’images pour détecter des défauts sur une chaîne de production.
Un modèle audio pour traduire automatiquement les vidéos.
Un système de recommandation pour votre boutique en ligne, afin de convertir davantage de clients !
Cette spécialisation peut se faire grâce à :
Fine-tuning : nous ré-entraînons le modèle sur un jeu de données ciblé,basé sur des exemples réalistes et probables liés à votre métier. (Modèle pour l’IA Générative, Machin eLearning & Deep Learning)
Méthodes légères (LoRA, QLoRA) : nous n’ajustons que certaines parties du modèle pour réduire les coûts. (Modèle pour l’IA Générative, Machin eLearning & Deep Learning)
Personnalisation sans entraînement (RAG) : nous gardons le modèle tel quel. Nous l’alimentons avec vos données à chaque requête. Cela sert de contexte avec l'information souhaitée. Le modèle d'IA sert alors simplement d'interprète et formule la réponse dans le format attendu, compréhensible pour un humain (Modèle pour l’IA Générative).
…
Créer votre IA : étapes accessibles à tous
Aujourd’hui, pas besoin d’un supercalculateur pour créer son IA. Voici un chemin simple qui, bien que basique, détaille les étapes nécessaires à la programmation de votre IA !
Choisir une base open source
Texte : LLaMA 2, Mistral
Image : Stable Diffusion, YOLOv8
Audio : Whisper, Bark
Recommandation : LightFM, ImplicitPréparer vos données
Texte : paires question/réponse ou instruction/réponse.
Image : dossiers classés par catégories ou annotations précises.
Audio : fichiers son et les transcriptions associées.
Données tabulaires : fichiers CSV propres et complets.
Adapter le modèle
Fine-tuning complet (si ressources suffisantes)
Méthodes légères comme LoRA ou transfert d’apprentissage
Approches sans entraînement (par exemple le RAG pour les LLM)
Déployer
Localement (sur votre ordinateur)
Sur un serveur ou un cloud
Et via une application web ou mobile ? Cela semble encore difficile aujourd'hui. Le déploiement d'un modèle d'IA a besoin de GPU puissants. Il faudra encore du temps avant qu'un smartphone puisse héberger un modèle LLM, par exemple.
Cependant, un smartphone peut se connecter à un serveur où le LLM est installé. Mais seule une petite partie interagit avec l'utilisateur. La plupart des calculs restent sur le serveur.
Exemple d’un “coéquipier IA” complet
Imaginons que vous vouliez un outil IA pour votre activité de créateur de contenu :
Texte : un LLM qui génère vos scripts vidéo et répond à vos emails.
Image : un modèle qui crée les miniatures YouTube.
Audio : un modèle qui génère des jingles ou nettoie vos enregistrements.
Recommandation : un modèle qui analyse vos statistiques pour vous dire quels sujets marchent le mieux.
En combinant ces briques, vous avez un assistant multimodal qui travaille sur plusieurs fronts.
Pourquoi c’est un changement majeur
Facilité d’accès : les modèles open source sont gratuits et la documentation est abondante.
Coût réduit : des méthodes comme LoRA permettent d’entraîner sur un simple PC.
Contrôle : gardez vos données privées.
Personnalisation : l’IA s’adapte parfaitement à votre activité ou vos habitudes.
En résumé
Les IA ne se limitent pas aux robots qui écrivent du texte. Qu’il s’agisse d’images, de sons, de données chiffrées ou de recommandations, vous pouvez créer un outil qui vous ressemble.
Avec de bons modèles open source, un jeu de données bien préparé et des outils modernes, l'IA devient une boîte à outils. Elle est prête à améliorer votre productivité, votre créativité ou vos analyses.
