Glossaire encyclopédique · France
Inférence
Étape pendant laquelle un modèle d’intelligence artificielle déjà entraîné traite une entrée et produit une réponse, une classification, une prédiction ou un autre résultat. En intelligence artificielle, l’inférence est la phase d’utilisation d’un modèle déjà entraîné.
Définition développée
Étape pendant laquelle un modèle d’intelligence artificielle déjà entraîné traite une entrée et produit une réponse, une classification, une prédiction ou un autre résultat. Une fois le mot compris, le lecteur peut revenir à la mesure et vérifier si son emploi est cohérent avec la source, le contexte et l’effet annoncé. L’explication sert à rendre le raisonnement contrôlable ; elle ne remplace ni la source ni la démonstration propre à la page.
L’inférence se distingue de l’entraînement, qui modifie les paramètres du modèle. Elle consomme néanmoins des ressources de calcul et peut nécessiter des règles de sécurité, de journalisation et de supervision selon l’usage.
Pourquoi cette notion compte
En intelligence artificielle, l’inférence est la phase d’utilisation d’un modèle déjà entraîné. Le système reçoit une entrée — texte, image, données ou autre signal — et calcule une sortie telle qu’une réponse, une classification ou une prédiction.
À ne pas confondre
L’inférence ne doit pas être confondue avec l’entraînement d’un modèle. L’entraînement ajuste les paramètres à partir de données et de calculs; l’inférence utilise ensuite le modèle entraîné pour produire une réponse ou une prédiction à partir d’une nouvelle entrée.