Model IA

Comment créer un model IA à partir de zéro?

Créer un modèle d’IA à partir de zéro est un processus qui nécessite une expertise en mathématiques, en programmation et en science des données. Il se décompose généralement en six étapes principales.

1. 🎯 Définir le Problème et les Objectifs

Avant d’écrire une ligne de code, vous devez savoir ce que vous voulez que l’IA accomplisse.

  • Type de tâche : S’agit-il de classification (ex: spam ou non-spam), de régression (ex: prédire un prix), de reconnaissance d’image ou de traitement du langage ?
  • Métriques de succès : Comment saurez-vous que le modèle fonctionne bien ? (Ex: précision de 90 %, faible taux de faux positifs, etc.).
  • Type de modèle : Choisir l’approche d’apprentissage : supervisé (avec des données étiquetées), non supervisé (pour trouver des tendances), ou par renforcement (pour apprendre par essais et erreurs).

2. 🗃️ Collecte et Préparation des Données

La qualité des données est l’élément le plus critique. Sans bonnes données, le modèle ne sera pas performant (c’est le principe du Garbage In, Garbage Out).

  • Collecte : Rassembler un ensemble de données suffisant et pertinent pour votre problème.
  • Nettoyage (Pré-traitement) : Supprimer les données manquantes, les erreurs, les doublons, et gérer les valeurs aberrantes.
  • Transformation : Mettre les données dans un format que l’algorithme peut comprendre. Cela inclut la normalisation (mise à l’échelle des valeurs numériques) et l’encodage (conversion des données textuelles ou catégorielles en nombres).
  • Étiquetage : Pour l’apprentissage supervisé, vous devez manuellement ou automatiquement attribuer la « bonne réponse » (l’étiquette) à chaque donnée.
  • Séparation : Diviser les données en trois ensembles :
    • Entraînement (Training Set) : Pour apprendre au modèle.
    • Validation (Validation Set) : Pour ajuster les hyperparamètres pendant l’entraînement.
    • Test (Test Set) : Pour évaluer la performance finale du modèle.

3. 🏗️ Sélection et Conception du Modèle

C’est l’étape où vous choisissez ou concevez l’architecture de votre modèle.

  • Choix de l’Algorithme : Sélectionner l’algorithme d’apprentissage automatique approprié (ex : Régression logistique, Arbres de décision, Forêts aléatoires, Machines à Vecteurs de Support, ou, pour les IA sophistiquées, un Réseau de Neurones).
  • Développement du Réseau (pour le Deep Learning) : Si vous utilisez le Deep Learning (apprentissage profond), vous devez définir l’architecture de votre réseau de neurones : le nombre de couches, le type de couches (convolutionnelles, récurrentes, denses), les fonctions d’activation, etc.
  • Fonction de Perte (Loss Function) : Définir la fonction mathématique qui mesure à quel point le modèle se trompe.

4. 🧠 Entraînement du Modèle

Cette étape est le cœur de l’apprentissage automatique.

  • Itérations (Époques) : Le modèle traite l’ensemble des données d’entraînement plusieurs fois (chaque passage est une époque).
  • Optimisation : À chaque itération, le modèle calcule l’erreur (via la fonction de perte) et utilise un optimiseur (comme la Descente de Gradient) pour ajuster ses poids internes afin de minimiser cette erreur.
  • Surveillance : Surveiller les performances sur l’ensemble de validation pour s’assurer que le modèle apprend sans tomber dans le piège du surapprentissage (overfitting), où il mémorise les données d’entraînement au lieu de généraliser.

5. 🧪 Évaluation et Ajustement (Tuning)

Une fois l’entraînement terminé, le modèle est testé sur l’ensemble de données de test, qu’il n’a jamais vu.

  • Évaluation : Calculer les métriques de succès (précision, rappel, score F1, etc.) pour déterminer si le modèle répond aux objectifs fixés à l’étape 1.
  • Ajustement des Hyperparamètres : Si les performances sont insuffisantes, vous devez modifier les hyperparamètres (les réglages externes du modèle, comme le taux d’apprentissage, la taille du lot, ou le nombre de couches) et ré-entraîner.

6. 🚀 Déploiement et Maintenance

Un modèle n’est utile que s’il est utilisé en production.

  • Déploiement : Intégrer le modèle dans un environnement opérationnel (ex : un serveur web, une application mobile, ou un service cloud) pour qu’il puisse recevoir de nouvelles données et faire des prédictions.
  • Maintenance et Mises à Jour : Le monde change, et les données aussi (c’est le décalage des données ou data drift). Le modèle doit être surveillé en permanence et potentiellement ré-entraîné périodiquement avec de nouvelles données pour maintenir sa performance.

Outils Recommandés

Pour ce processus, les outils les plus couramment utilisés en Python (le langage de prédilection de l’IA) sont :

  • NumPy et Pandas pour la manipulation des données.
  • Scikit-learn pour les modèles d’apprentissage automatique classiques.
  • TensorFlow ou PyTorch pour la construction de réseaux de neurones complexes (Deep Learning).

Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 34 : Transfer Learning avec un Vision Transformer Préentraîné – YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=p7e-yBgT6C0

PyTorch est l’un des frameworks de Deep Learning (apprentissage profond) les plus populaires, particulièrement apprécié pour sa flexibilité et son approche de graphe de calcul dynamique.

Voici comment aborder la création d’un modèle d’IA à partir de zéro avec PyTorch, en se concentrant sur les concepts clés.

1. ⚙️ Les Fondations de PyTorch : Les Tenseurs

PyTorch est construit autour de l’objet Tensor (Tenseur). Un Tenseur est l’équivalent PyTorch d’un tableau NumPy, mais avec la possibilité d’être utilisé sur des GPU pour des calculs accélérés et la gestion du calcul de gradient automatique.

  • Création : Toutes vos données (images, texte encodé, valeurs numériques) sont converties en Tenseurs.Pythonimport torch # Créer un tenseur 2x3 x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
  • GPU : Pour un entraînement rapide, vous devez déplacer vos tenseurs sur le GPU (si disponible) :Pythonif torch.cuda.is_available(): x = x.to("cuda")

2. 🧠 Définir l’Architecture du Modèle

Dans PyTorch, vous construisez votre réseau de neurones en créant une classe qui hérite de torch.nn.Module. Cette classe gère la structure (les couches) et le flux de données (forward pass).

A. La Classe Modèle

Vous devez définir deux méthodes principales :

  1. __init__(self) : C’est le constructeur, où vous définissez toutes les couches (linéaires, convolutionnelles, etc.) que votre réseau utilisera.
  2. forward(self, x) : C’est la méthode qui décrit la manière dont les données (x, un tenseur) traversent les couches définies pour produire la sortie.

Exemple de Réseau Simple (pour la classification)

Python

import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        # Couche 1 : Entrée vers Couche Cachée
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        # Activation ReLU pour introduire la non-linéarité
        self.relu = nn.ReLU()
        # Couche 2 : Couche Cachée vers Sortie
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

3. 💾 Préparation des Données avec les Utiltaires PyTorch

PyTorch a deux classes essentielles pour la gestion des données :

  • Dataset : Une classe abstraite que vous héritez pour charger vos échantillons de données et les étiquettes correspondantes.
  • DataLoader : Une classe qui gère l’itération à travers le Dataset par lots (batches), le mélange des données (shuffling) et le chargement parallèle (accélérant l’entraînement).

Python

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 1. Créer une classe Dataset (exemple très simplifié)
class MonDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, Y): # X: données, Y: étiquettes
        self.X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
        self.Y = torch.tensor(Y, dtype=torch.long)

    def __len__(self):
        return len(self.X)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.Y[idx]

# 2. Créer le DataLoader
# (Supposons que X_train et Y_train sont vos données NumPy/listes)
train_data = MonDataset(X_train, Y_train)
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True)

4. 🚀 Le Processus d’Entraînement

Une fois le modèle et les données prêts, vous définissez la Fonction de Perte (Loss Function) et l’Optimiseur.

A. Définition des Éléments d’Entraînement

  • Fonction de Perte : Mesure l’erreur entre la prédiction du modèle et la vraie étiquette. Pour la classification, on utilise souvent la Perte Entropie Croisée (nn.CrossEntropyLoss).
  • Optimiseur : Met à jour les poids du modèle en fonction du gradient de la perte. L’Adam est un choix courant.

Python

model = SimpleNet(input_size, hidden_size, num_classes)

# 1. Fonction de Perte
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 2. Optimiseur (apprentissage des poids/paramètres)
learning_rate = 0.001
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

B. La Boucle d’Entraînement

La boucle se répète pour un certain nombre d’époques :

Python

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 1. Forward Pass : Calculer la prédiction
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 2. Backward Pass : Calculer les gradients
        optimizer.zero_grad() # Réinitialiser les gradients de l'itération précédente
        loss.backward()

        # 3. Optimisation : Mettre à jour les poids
        optimizer.step()

    print(f'Époque [{epoch+1}/{num_epochs}], Perte: {loss.item():.4f}')

Cette boucle est le cœur de l’apprentissage profond :

  1. Le modèle fait une prédiction.
  2. L’erreur est calculée (Perte).
  3. PyTorch utilise loss.backward() (le moteur magique Autograd) pour calculer tous les gradients nécessaires.
  4. L’optimiseur utilise ces gradients pour ajuster les poids et réduire l’erreur.

Si vous souhaitez aller plus loin, je peux vous guider pour la mise en place d’un projet PyTorch complet pour une tâche spécifique, comme la classification d’images (vision par ordinateur) ou l’analyse de texte (NLP). Qu’est-ce qui vous intéresserait le plus ?

mise en place d’un projet PyTorch complet pour une tâche spécifique suivante: classification d’images d’un répertoire de mon ordinateur

C’est un excellent choix. La classification d’images est l’une des tâches fondamentales du Deep Learning, et PyTorch excelle dans ce domaine grâce à sa librairie torchvision.

Voici les étapes détaillées pour la mise en place d’un projet PyTorch complet de classification d’images à partir d’un répertoire local de votre ordinateur.

1. 📂 Structure du Répertoire de Données

Pour que PyTorch puisse facilement charger vos images, vos dossiers doivent être organisés d’une manière spécifique, où chaque dossier de niveau inférieur représente une classe distincte.

Supposons que vous ayez des images de Chats et de Chiens dans votre répertoire mon_projet_ia/data/.

mon_projet_ia/
└── data/
    ├── train/
    │   ├── chats/      <-- Classe 0
    │   │   ├── chat_01.jpg
    │   │   └── ...
    │   └── chiens/     <-- Classe 1
    │       ├── chien_01.jpg
    │       └── ...
    └── test/
        ├── chats/
        │   ├── chat_100.jpg
        │   └── ...
        └── chiens/
            ├── chien_100.jpg
            └── ...

2. 🐍 Code PyTorch : Le Pipeline Complet

Le script principal en PyTorch suit les quatre étapes de base : Préparation, Définition du Modèle, Entraînement et Évaluation.

Étape 2.1 : Préparation des Données et Transformations

La librairie torchvision.datasets peut lire la structure de répertoire ci-dessus directement, et torchvision.transforms prépare les images.

Python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# --- Définition des chemins et de l'appareil ---
DATA_DIR = 'data' # Assurez-vous que ce chemin est correct
BATCH_SIZE = 32
NUM_CLASSES = 2 # Chats et Chiens

# Déterminer si un GPU est disponible
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 1. Définir les transformations
# Les images doivent être redimensionnées, converties en tenseurs et normalisées
transformations = transforms.Compose([
    # Redimensionner l'image à 224x224 (taille standard pour de nombreux modèles)
    transforms.Resize(224),
    # Convertir l'image en Tenseur PyTorch
    transforms.ToTensor(),
    # Normalisation : Cruciale pour l'entraînement. 
    # Ces valeurs (mean et std) sont standards pour ImageNet
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 2. Charger les Datasets
train_dataset = datasets.ImageFolder(root=f'{DATA_DIR}/train', transform=transformations)
test_dataset = datasets.ImageFolder(root=f'{DATA_DIR}/test', transform=transformations)

# Récupérer les noms des classes (utiles pour la prédiction)
class_names = train_dataset.classes
print(f"Classes détectées: {class_names}")

# 3. Créer les DataLoaders
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)

Étape 2.2 : Définition et Initialisation du Modèle

Au lieu de construire un réseau de neurones complet à partir de zéro, nous allons utiliser une technique appelée Transfert d’Apprentissage (Transfer Learning). Nous prenons un modèle pré-entraîné (ici, ResNet18, entraîné sur des millions d’images) et nous remplaçons sa dernière couche de classification. C’est l’approche la plus efficace.

Python

from torchvision import models

# 1. Charger un modèle pré-entraîné (ResNet18 est un bon choix)
model = models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1')

# 2. Geler tous les paramètres (poids) du modèle
# Nous ne voulons pas modifier les connaissances acquises
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 3. Remplacer la dernière couche (la "fully connected layer")
# In_features est le nombre d'entrées de cette couche (spécifique à ResNet)
num_ftrs = model.fc.in_features
# On la remplace par une nouvelle couche pour nos 2 classes (Chats/Chiens)
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, NUM_CLASSES)

# 4. Déplacer le modèle sur le GPU/CPU
model = model.to(device)

Étape 2.3 : Entraînement et Optimisation

Nous définissons la fonction de perte et l’optimiseur, puis nous exécutons la boucle d’entraînement.

Python

# --- Hyperparamètres d'entraînement ---
NUM_EPOCHS = 5
learning_rate = 0.001

# Fonction de Perte (Cross-Entropy Loss pour la classification)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Optimiseur : L'Adam est très efficace pour ce type de tâche
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate) # IMPORTANT: on n'optimise que la nouvelle couche `model.fc`

# --- Boucle d'entraînement ---
print("\n--- Début de l'entraînement ---")

for epoch in range(NUM_EPOCHS):
    model.train() # Mettre le modèle en mode entraînement
    running_loss = 0.0
    
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # Déplacer les données sur le GPU/CPU
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        
        # 1. Remettre les gradients à zéro
        optimizer.zero_grad()
        
        # 2. Forward Pass
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 3. Backward Pass (Calcul des gradients)
        loss.backward()
        
        # 4. Optimisation (Mise à jour des poids)
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    
    epoch_loss = running_loss / len(train_dataset)
    print(f"Époque {epoch+1}/{NUM_EPOCHS}, Perte d'entraînement: {epoch_loss:.4f}")

print("--- Entraînement terminé ---")

Étape 2.4 : Évaluation du Modèle

Enfin, nous testons la performance du modèle sur l’ensemble de données de test qu’il n’a jamais vu.

Python

# --- Évaluation sur l'ensemble de test ---
model.eval() # Mettre le modèle en mode évaluation (désactiver le dropout, etc.)
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad(): # Désactiver le calcul des gradients pendant l'évaluation
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        
        outputs = model(inputs)
        # Obtenir la classe prédite (l'indice avec la plus grande probabilité)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total
print(f"\nPrécision du modèle sur l'ensemble de test: {accuracy:.2f}%")

Prochaine Étape

Ce script fournit un squelette fonctionnel. Pour le rendre opérationnel, vous devez créer la structure de répertoire et le remplir avec vos images.

Pour la façon de sauvegarder votre modèle entraîné pour que vous puissiez l’utiliser plus tard sans avoir à le ré-entraîner à chaque fois ?

Implanter un projet complet.

Voici le code complet, prêt à être exécuté (en supposant que vous ayez installé Python, PyTorch et que votre structure de répertoires d’images est prête).

1. 📂 Le Projet PyTorch Complet : image_classifier.py

Ce script intègre la préparation des données, le Transfert d’Apprentissage avec ResNet18, l’entraînement, la sauvegarde et une fonction de prédiction.

Python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from PIL import Image
import os
import time

# --- CONFIGURATION (À MODIFIER PAR L'UTILISATEUR) ---
DATA_DIR = './data'  # Chemin vers le dossier racine contenant 'train' et 'test'
MODEL_PATH = 'modele_classification.pth'
BATCH_SIZE = 32
NUM_EPOCHS = 5      # Peut être augmenté si les données sont plus complexes
LEARNING_RATE = 0.001
NUM_CLASSES = 2     # Par exemple, 2 pour Chats et Chiens
# ----------------------------------------------------

# Déterminer l'appareil (GPU/CPU)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Utilisation de l'appareil: {device}")

# --- 1. PRÉPARATION DES DONNÉES ET TRANSFORMATIONS ---

# 1.1 Transformations standard pour l'entraînement (avec des augmentations)
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 1.2 Transformations standard pour les tests et la validation (sans augmentation)
val_test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 1.3 Chargement des Datasets et DataLoaders
print("Chargement des données...")
try:
    train_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(DATA_DIR, 'train'), transform=train_transforms)
    test_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(DATA_DIR, 'test'), transform=val_test_transforms)
    
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4)
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=4)

    class_names = train_dataset.classes
    print(f"Classes détectées: {class_names}")
    
except Exception as e:
    print(f"\nERREUR: Assurez-vous que le répertoire '{DATA_DIR}' existe et contient les sous-dossiers 'train' et 'test', chacun avec des dossiers de classe (ex: chats, chiens).")
    print(f"Détail de l'erreur: {e}")
    exit()

# --- 2. DÉFINITION DU MODÈLE (TRANSFERT D'APPRENTISSAGE) ---

def initialize_model(num_classes):
    # Utiliser ResNet18 pré-entraîné sur ImageNet
    model_ft = models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1')
    
    # Geler tous les poids sauf la dernière couche (la classification)
    for param in model_ft.parameters():
        param.requires_grad = False

    # Remplacer la dernière couche entièrement connectée
    num_ftrs = model_ft.fc.in_features
    model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
    
    return model_ft.to(device)

model = initialize_model(NUM_CLASSES)

# Fonction de perte et Optimiseur
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Optimiser SEULEMENT les paramètres de la couche 'fc' (ceux qui ne sont pas gelés)
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=LEARNING_RATE)

# --- 3. ENTRAÎNEMENT DU MODÈLE ---

def train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=NUM_EPOCHS):
    start_time = time.time()
    print(f"\n--- Démarrage de l'entraînement pour {num_epochs} époques ---")

    for epoch in range(num_epochs):
        model.train() # Mode entraînement

        for inputs, labels in dataloaders['train']:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            
            optimizer.zero_grad()
            
            # Forward Pass
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            
            # Backward Pass et Optimisation
            loss.backward()
            optimizer.step()
        
        # Évaluation après chaque époque
        epoch_loss, epoch_acc = evaluate_model(model, dataloaders['test'], criterion)
        print(f"Époque {epoch+1}/{num_epochs} | Perte: {loss.item():.4f} | Précision Test: {epoch_acc:.2f}%")

    time_elapsed = time.time() - start_time
    print(f"\nEntraînement terminé en {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0f}s")
    return model

# --- 4. ÉVALUATION ET SAUVEGARDE ---

def evaluate_model(model, dataloader, criterion):
    model.eval() # Mode évaluation
    running_loss = 0.0
    corrects = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in dataloader:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
            
            running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
            corrects += torch.sum(preds == labels.data)
            total += labels.size(0)

    epoch_loss = running_loss / total
    epoch_acc = corrects.double() / total * 100
    return epoch_loss, epoch_acc

# Lancer l'entraînement
dataloaders = {'train': train_loader, 'test': test_loader}
model_ft = train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer)

# Sauvegarde
torch.save(model_ft.state_dict(), MODEL_PATH)
print(f"\nModèle final sauvegardé dans: {MODEL_PATH}")

# --- 5. FONCTION DE PRÉDICTION INDIVIDUELLE ---

def predict_single_image(model_path, num_classes, image_path, class_names, transform, device):
    """Charge le modèle et prédit la classe d'une seule image."""
    
    # 1. Recréer l'architecture
    model = initialize_model(num_classes)
    
    # 2. Charger les poids
    model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device))
    model.eval()
    
    # 3. Préparation de l'image
    try:
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    except FileNotFoundError:
        return f"Erreur: Image non trouvée à {image_path}", 0.0
        
    # Ajouter la dimension de lot (unsqueeze(0))
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
    
    # 4. Prédiction
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)
    
    # 5. Calcul des probabilités
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(output, dim=1)[0]
    
    # 6. Résultat final
    conf, predicted_index = torch.max(probabilities, 0)
    
    predicted_class = class_names[predicted_index.item()]
    
    return predicted_class, conf.item() * 100

# # --- EXEMPLE DE PRÉDICTION (décommenter pour tester) ---
# # Assurez-vous de changer 'chemin_vers_votre_image.jpg' pour un test réel
# # prediction_path = "chemin_vers_votre_image.jpg"
# # final_transform = val_test_transforms # Utiliser les transformations de test
# # predicted_class, confidence = predict_single_image(MODEL_PATH, NUM_CLASSES, prediction_path, class_names, final_transform, device)
# # print(f"\nPrédiction pour {prediction_path}: {predicted_class} (Confiance: {confidence:.2f}%)")

📚 2. Ressources pour Comprendre le Transfert d’Apprentissage (Transfer Learning)

Le Transfert d’Apprentissage est l’une des techniques les plus puissantes en IA et la raison pour laquelle vous n’avez pas eu à entraîner votre modèle pendant des semaines sur des millions d’images.

💡 Le Concept Expliqué Simplement

Imaginez que vous entraînez un étudiant à devenir un expert en peinture d’architecture pendant quatre ans. Si vous décidez ensuite de le former à peindre des portraits :

  1. L’apprentissage à partir de zéro (Sans Transfert) : Vous le feriez commencer en maternelle. Il devrait réapprendre à tenir un pinceau, à mélanger les couleurs, à comprendre la lumière et les ombres. C’est long et inefficace.
  2. Le Transfert d’Apprentissage (Avec ResNet) : Vous lui dites : « Oublie ce que tu sais sur les bâtiments, mais garde toute ta connaissance des couleurs, des ombres, des textures, des outils, etc. Concentre-toi uniquement sur la forme des visages et l’anatomie. »

En IA, c’est la même chose :

  • Tâche Source (Architecture) : Le modèle ResNet18 a été entraîné sur la base de données ImageNet (14 millions d’images de 1 000 catégories). Il a appris à reconnaître les bords, les formes, les textures, les motifs – toutes les caractéristiques visuelles de base.
  • Tâche Cible (Chats/Chiens) : Votre problème.
  • Le Transfert :
    • Vous conservez les premières couches du modèle (qui ont appris les caractéristiques de base) et vous les geler (on ne change pas leurs poids).
    • Vous remplacez la toute dernière couche de classification, car elle est spécialisée dans les 1 000 classes ImageNet, et vous la remplacez par une couche spécialisée dans vos 2 classes (Chats/Chiens).
    • Vous n’entraînez que cette nouvelle couche, ce qui est beaucoup plus rapide et nécessite beaucoup moins de données.

🔗 Ressources YouTube pour aller plus loin

Pour une explication plus visuelle et technique en PyTorch :

Cette vidéo vous aidera à exploiter la puissance des modèles pré-entraînés en vision par ordinateur pour gagner en efficacité et en précision.

https://iartificial.blog/fr/d%C3%A9veloppement/cr%C3%A9er-une-intelligence-artificielle-%C3%A0-partir-de-z%C3%A9ro/