Le référentiel des modèles d'IA

Pour chaque système d'IA que vous allez enregistrer, il faudra renseigner le ou les modèle(s) d'IA utilisé(s).

Définition

Un modèle d'intelligence artificielle peut être défini comme un programme informatique conçu pour effectuer des tâches spécifiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse de données. Voici une définition plus détaillée :

Fondements : Un modèle d'IA repose sur des algorithmes et des architectures spécifiques (comme les réseaux de neurones pour l'apprentissage profond) qui permettent d'apprendre à partir de données.
Apprentissage : Il est formé en traitant de vastes ensembles de données pour identifier des modèles et des relations. Cela permet au modèle de faire des prédictions ou de générer du contenu en fonction des nouvelles données qu'il reçoit.
Fonctionnalité : C'est le but dans lequel le modèle est utilisé. Par exemple : la génération d'image pour le modèle de MidJourney.
Utilisation : Ces modèles sont déployés dans diverses applications allant des chatbots et assistants virtuels à l'analyse de données et la création de contenu, apportant des solutions avancées et automatisées dans divers domaines.

Créer son référentiel dans Dastra

Pour créer un référentiel, dirigez vous vers l'onglet "Modèles d'IA".

Puis cliquez sur le bouton "Créer un modèle d'IA". Une fenêtre s'ouvre, vous pouvez y renseigner les informations demandées.

N'hésitez pas à bien détailler la partie description en y ajoutant les fonctionnalités et les informations dont vous disposez sur le modèle.

Vous allez également devoir sélectionner son type d'apprentissage. Le type d'apprentissage d'un modèle d'IA se réfère à la méthode par laquelle le modèle est formé pour accomplir ses tâches. Chaque type est adapté à des applications spécifiques et influence la manière dont le modèle généralise les connaissances acquises. Il y en a 4 et vous aurez une définition à côté de chacun afin de vous aider à choisir.

Liaison entre système et modèle

Pour lier un système d'IA à un modèle, il faut se rendre sur le système d'IA concerné. Dans la deuxième section, intitulée "Modèles d'IA", vous retrouvez un sélecteur dans lequel vous pouvez choisir un ou plusieurs modèle(s) parmi ceux que vous avez enregistré dans votre référentiel de modèles.

Sélectionnez les modèles concernés, puis renseignez le champs "description de l'utilisation". Celui-ci sert à expliquer comment le modèle est utilisé dans le cadre du système d'IA concerné.

Dernière mise à jour il y a 8 mois

Cet article vous a-t-il été utile ?

Définition

Fondements : Un modèle d'IA repose sur des algorithmes et des architectures spécifiques (comme les réseaux de neurones pour l'apprentissage profond) qui permettent d'apprendre à partir de données.

Apprentissage : Il est formé en traitant de vastes ensembles de données pour identifier des modèles et des relations. Cela permet au modèle de faire des prédictions ou de générer du contenu en fonction des nouvelles données qu'il reçoit.

Fonctionnalité : C'est le but dans lequel le modèle est utilisé. Par exemple : la génération d'image pour le modèle de MidJourney.

Utilisation : Ces modèles sont déployés dans diverses applications allant des chatbots et assistants virtuels à l'analyse de données et la création de contenu, apportant des solutions avancées et automatisées dans divers domaines.