Une IA basée sur le deep learning sans utiliser de modules prêts à l’emploi nécessite la création et l’implémentation de plusieurs composantes essentielles, allant de la structure mathématique jusqu’à l’infrastructure logicielle et matérielle. Voici toutes les composantes principales :
- Représentation des données
- Préparation et normalisation des données d’entrée (images, textes, sons, etc.)
- Construction de jeux de données (train, validation, test)
- Encodage des données (vecteurs, tenseurs)
- Architecture du réseau de neurones
- Définition des couches (couches denses, convolutives, récurrentes, etc.)
- Initialisation manuelle des poids (matrices de paramètres) sans bibliothèques prédéfinies
- Fonctions d’activation (ReLU, sigmoid, softmax, etc.) codées manuellement
- Propagation avant (Forward Propagation)
- Calcul manuel des sorties de chaque couche par multiplication matricielle et application des fonctions d’activation
- Calcul de la sortie finale du réseau
- Fonction de perte (Loss function)
- Implémentation d’une fonction de perte adaptée (ex. entropie croisée, MSE) pour mesurer l’écart entre sortie et vérité terrain
- Rétropropagation (Backpropagation)
- Calcul manuel des gradients par dérivation de la fonction de perte par rapport aux poids (utilisation de la règle de la chaîne)
- Mise à jour des poids selon un algorithme d’optimisation
- Optimisation
- Implémentation d’algorithmes d’optimisation (descente de gradient, SGD, Adam) pour ajuster les poids
- Choix d’un taux d’apprentissage et politique d’adaptation
- Boucle d’apprentissage
- Organisation de l’entraînement en mini-batchs et itérations
- Calcul et sauvegarde des métriques d’évaluation (précision, perte)
- Gestion de la mémoire et des tenseurs
- Manipulation efficace des matrices et tenseurs en mémoire (sans bibliothèques comme NumPy)
- Gestion de la mémoire pour accélérer les calculs (par exemple en C ou C++ pour performance)
- Interface et contrôle de l’entrainement
- Script ou programme contrôlant la phase d’apprentissage avec affichage de progression, sauvegarde et chargement des paramètres
- Infrastructure matérielle
- Utilisation basique du processeur, GPU ou TPU selon les ressources disponibles pour accélérer les calculs matriciels
En résumé, l’implémentation complète d’une IA deep learning sans modules prêts à l’emploi implique de construire entièrement la chaîne d’apprentissage allant de la manipulation des données, la définition et calculs des réseaux neuronaux, à l’optimisation des paramètres, le tout avec une gestion fine des calculs matriciels et dérivés manuelle. Cela nécessite une expertise importante en mathématiques, programmation bas niveau et optimisation numérique.
