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.
Définition
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.
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
L’inférence est la phase où un modèle déjà entraîné produit une réponse à partir d’une entrée. Dans un service public, son coût dépend du modèle, de la longueur du contexte, du volume de requêtes et de l’infrastructure.
Exemple concret
Un assistant traite 100 000 requêtes par semaine : le coût d’inférence se mesure sur les ressources réellement consommées et doit être comparé au temps de travail effectivement économisé.
Confusion fréquente
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.