L’intelligence artificielle a connu un tournant majeur ces dernières années avec l’apparition des modèles fondation, une nouvelle catégorie de modèles d’IA capables d’accomplir une multitude de tâches, parfois très différentes, à partir d’un seul et même entraînement massif.

Ces modèles sont au cœur de technologies comme Yiaho et notre GPT gratuit, DALL·E, Gemini ou Claude.

Mais qu’est-ce qu’un modèle fondation exactement ? Pourquoi ce concept change-t-il la manière dont on conçoit et déploie l’IA ? Et quelles sont ses limites ?

Foundation Model : Définition simple

Un modèle fondation (ou foundation model, en anglais) est un modèle d’intelligence artificielle de très grande taille, entraîné sur d’énormes volumes de données diversifiées (textes, images, sons, etc.), et conçu pour être adaptable à de nombreuses tâches différentes.

Il sert de base (ou fondation) à d’autres modèles plus spécialisés, qui sont ensuite « fine-tunés » (ajustés) sur des cas d’usage précis.

En résumé :

• Un modèle fondation apprend un peu de tout, pour pouvoir faire un peu de tout.
• Il peut ensuite être affiné pour être plus performant sur une tâche spécifique (traduction, rédaction, reconnaissance d’images, etc.).

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Les caractéristiques principales d’un modèle fondation

Taille très importante

Ces modèles comptent des milliards, voire des trillions de paramètres. Plus un modèle a de paramètres, plus il peut représenter des relations complexes entre les données. GPT-3 par exemple, compte 175 milliards de paramètres.

Entraînement sur des données massives et variées

Les modèles fondation sont entraînés sur des corpus gigantesques : textes issus du web, livres, images, documents scientifiques, code informatique, etc. Cette diversité leur permet de généraliser sur de nombreux contextes.

Polyvalence

Une fois pré-entraîné, un modèle fondation peut être appliqué à des domaines très différents, sans avoir été conçu initialement pour ces usages. Exemple : GPT peut écrire du code, résumer un texte juridique, répondre à une question scientifique ou inventer une histoire.

Adaptabilité

Grâce à des techniques comme le prompting, le few-shot learning ou le fine-tuning, ces modèles peuvent être utilisés pour des cas très précis sans tout réentraîner depuis zéro.

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Exemples de modèles fondation d’IA

• GPT (OpenAI) : traitement du langage, rédaction, dialogue. Utilisé pour certains modèles sur Yiaho.
• Claude (Anthropic) : assistant conversationnel axé sur la sécurité
• Gemini (Google DeepMind) : langage + vision
• LLaMA (Meta) : modèle open source de traitement du langage
• DALL·E / Midjourney / Stable Diffusion : génération d’images
• Whisper (OpenAI) : transcription audio

Pourquoi ce concept est-il révolutionnaire ?

Avant les modèles fondation, on entraînait un modèle pour une seule tâche bien définie : par exemple, détecter des spams, reconnaître des visages ou prédire des ventes.

Avec les modèles fondation, un seul modèle peut faire plusieurs de ces tâches à la fois. Cela permet de :

• réduire les coûts à long terme : pas besoin de repartir de zéro pour chaque projet
• accélérer l’innovation : un modèle peut être rapidement testé sur de nouvelles tâches
• créer des produits IA plus intelligents et plus souples, comme ChatGPT ou les copilotes de code

Techniques associées

• Transfer Learning : technique où un modèle entraîné sur une tâche générale est réutilisé pour une tâche spécifique. C’est le principe de base des modèles fondation.
• Fine-tuning : ajustement d’un modèle fondation pour une tâche précise avec un jeu de données ciblé.
• Prompt Engineering : manière de formuler les instructions pour guider le comportement du modèle sans avoir à le réentraîner.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : combinaison d’un modèle fondation avec une base de données externe pour améliorer la pertinence des réponses.

Avantages des modèles fondation

• Polyvalence : un même modèle peut traiter des textes, coder, traduire, dialoguer, etc.
• Réutilisabilité : il sert de base à une infinité d’applications
• Qualité : les performances sont souvent supérieures à celles des anciens modèles spécialisés

Limites et critiques

• Coût de développement : leur entraînement nécessite des ressources gigantesques (GPU, énergie, données)
• Biais et opacité : ces modèles peuvent reproduire les biais présents dans les données (Biais en IA), et leurs décisions sont souvent peu explicables
• Centralisation : seuls quelques grands acteurs peuvent se permettre de développer des modèles fondation, ce qui pose des questions d’équité et de souveraineté technologique

L’importance des modèles de fondation en IA

Les modèles fondation sont devenus le socle de l’intelligence artificielle moderne. Leur capacité à apprendre à grande échelle et à s’adapter rapidement en fait des outils puissants, utilisés dans de nombreux domaines : éducation, médecine, finance, création artistique, et plus encore. Mais ils soulèvent aussi de nouveaux défis : éthiques, environnementaux et géopolitiques.

Comprendre ce qu’est un modèle fondation, c’est comprendre comment l’IA fonctionne aujourd’hui, et comment elle évoluera demain ! SI vous souhaitez retrouver d’autres définition dans le domaine de l’IA, retrouvez notre dictionnaire de l’intelligence artificielle.

~ Team Yiaho

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