Applications de la technologie AutoML
L'intelligence artificielle était autrefois un outil réservé aux personnes sachant coder et comprendre les algorithmes. Aujourd'hui, grâce à AutoML, l'IA peut apprendre elle-même à créer un nouveau système.
Quand l'IA apprend à se construire avec AutoML
Selon Tuoi Tre Online , AutoML (Automated Machine Learning) est une technologie qui permet d'automatiser les étapes complexes de la création de modèles d'apprentissage automatique. Du traitement des données à la sélection des algorithmes, en passant par l'ajustement des paramètres et l'évaluation des résultats, tout peut être réalisé par le système sans intervention manuelle excessive des ingénieurs.
Non seulement cette technologie permet de gagner du temps, mais elle ouvre également l'IA aux organisations ne disposant pas d'une équipe technique solide. Au lieu de passer des semaines à tester des algorithmes, cela peut désormais être réalisé en quelques heures, voire quelques minutes.
Google a été le pionnier de la plateforme AutoML en 2017, puis des noms comme Amazon et Microsoft ont également lancé leurs propres solutions AutoML, intégrées à leurs services cloud.
Il est important de noter qu'AutoML ne fonctionne pas de manière standard. Le système peut adapter sa stratégie d'apprentissage, modifier l'architecture de son réseau neuronal ou expérimenter différentes configurations jusqu'à trouver celle qui lui convient le mieux.
De cette façon, l’IA commence à « apprendre à apprendre » et ne dépend progressivement plus complètement du programmeur.
Des personnes irremplaçables
Si AutoML simplifie la création d'IA, il ne supprime pas totalement le recours à l'humain. Les modèles d'IA ne sont véritablement utiles que lorsque les données d'entrée sont correctes, le problème bien défini et les résultats contextualisés, mais ils nécessitent néanmoins réflexion et compréhension de la part de l'utilisateur.
AutoML fonctionne mieux lorsque les utilisateurs savent ce dont ils ont besoin . Par exemple, l'IA peut aider à analyser des images médicales, mais le diagnostic final et les décisions thérapeutiques restent du ressort du médecin. Dans le domaine financier, l'IA peut identifier les tendances en matière de fraude, mais les analystes doivent comprendre ce que cela implique en contexte réel.
L'automatisation peut réduire le temps et les efforts, mais elle ne peut remplacer l'expérience, l'intuition et la responsabilité humaines. AutoML agit plutôt comme un outil de soutien, accélérant le processus décisionnel et le basant davantage sur les données.
Un autre avantage réside dans la possibilité d'optimiser intelligemment les modèles . AutoML ne se contente pas de sélectionner un « bon » modèle, il teste plusieurs options, les évalue et propose le meilleur modèle en fonction des données fournies par l'utilisateur. Résultat : les performances du système d'IA sont comparables à celles d'un modèle construit par un expert, et dans de nombreux cas, elles sont même supérieures, car AutoML ne saute aucune étape.
En définitive, AutoML représente une avancée majeure vers la démocratisation de l'IA , la faisant sortir des laboratoires pour l'intégrer au monde réel. Enseignants, médecins, spécialistes du marketing et commerçants peuvent tous exploiter l'IA pour résoudre leurs problèmes.
Source : https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm
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