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L’inférence désigne la phase d’utilisation d’un modèle d’intelligence artificielle une fois celui-ci entraîné. Contrairement à l’entraînement (phase d’apprentissage), l’inférence consiste à soumettre de nouvelles données au modèle pour obtenir une prédiction, une classification, une génération ou toute autre sortie attendue.
L’inférence est une étape cruciale dans l’exploitation opérationnelle d’un modèle d’IA. C’est là que les modèles préalablement entraînés sont mobilisés pour générer des réponses en temps réel ou différé selon le contexte (chatbot, moteur de recommandation, détection d’image, etc.). Elle peut se faire sur différents environnements techniques : cloud, edge computing, serveurs embarqués. L’optimisation de l’inférence passe par des ajustements tels que la quantization, le pruning ou encore la distillation de modèle, afin de réduire la consommation mémoire, améliorer la rapidité de réponse ou garantir une latence faible. En production, les enjeux liés à l’inférence sont multiples : performance, scalabilité, sécurité, mais aussi monitoring de la dérive (drift) entre les données d’inférence et les données d’entraînement. En résumé, l’inférence transforme la puissance théorique d’un modèle en valeur opérationnelle réelle.
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