Vous vous demandez peut-être, “L’IA peut-elle apprendre seule sans aucune donnée” ? Pour obtenir une réponse détaillée et pertinente, explorons ce sujet en profondeur avec INVIAI.
Tout d’abord, il est important de comprendre que les données sont l’élément central de tous les modèles d’IA modernes basés sur l’apprentissage automatique. L’IA ne peut pas « établir » de connaissances par elle-même sans données d’entrée.
Par exemple, dans l’apprentissage supervisé, l’IA apprend à partir de vastes ensembles de données annotées par des humains (images, textes, audio, etc.) pour identifier des motifs.
Même dans l’apprentissage non supervisé, l’IA nécessite des données brutes non annotées pour découvrir seule des structures ou des motifs cachés dans ces données.
Par conséquent, quelle que soit la méthode, l’IA doit être « nourrie » par des données — qu’elles soient annotées, auto-annotées (auto-supervisées) ou issues d’environnements réels. Sans aucune donnée d’entrée, le système ne peut rien apprendre de nouveau.
Méthodes courantes d’apprentissage de l’IA
Aujourd’hui, les modèles d’IA apprennent principalement selon les approches suivantes :
- Apprentissage supervisé :
L’IA apprend à partir de grands ensembles de données annotées. Par exemple, pour reconnaître des chats dans des images, des milliers de photos étiquetées « chat » ou « pas chat » sont nécessaires pour l’entraînement. Cette méthode est très efficace mais demande un effort important d’annotation.
- Apprentissage non supervisé :
L’IA reçoit des données brutes non annotées et cherche des motifs ou des regroupements à l’intérieur. Par exemple, les algorithmes de clustering regroupent des ensembles de données aux caractéristiques similaires. Cette méthode permet à l’IA de « s’auto-apprendre » à partir des données et de découvrir des motifs sans intervention humaine.
- Apprentissage auto-supervisé :
Une variante utilisée pour les grands réseaux neuronaux et les grands modèles de langage (LLM), où le modèle génère lui-même des étiquettes pour les données (par exemple, prédire le mot suivant dans une phrase ou reconstruire des parties manquantes) puis apprend à partir de celles-ci. Cette approche permet à l’IA d’exploiter d’immenses ensembles de textes ou d’images sans annotation humaine.
- Apprentissage par renforcement (RL) :
Au lieu de données statiques, l’IA (appelée agent) interagit avec un environnement et apprend à partir de signaux de récompense. Wikipedia définit le RL ainsi : “L’apprentissage par renforcement consiste à enseigner à un agent logiciel comment se comporter dans un environnement en lui communiquant les résultats de ses actions.”
En d’autres termes, l’IA agit, observe les résultats (récompense ou pénalité) et ajuste ses stratégies pour améliorer ses performances.
Par exemple, au lieu d’être enseigné par un humain au jeu d’échecs, AlphaZero de DeepMind joue des millions de parties contre lui-même, découvrant de nouvelles stratégies grâce aux signaux de victoire sans s’appuyer sur des ensembles de données d’experts préalablement fournis.
- Apprentissage fédéré :
Pour les données sensibles, comme les images médicales personnelles, l’apprentissage fédéré permet à plusieurs appareils (ou organisations) d’entraîner conjointement un modèle partagé sans partager les données brutes.
Google explique que dans l’apprentissage fédéré, le modèle global est envoyé à chaque appareil pour un entraînement local, et seules les mises à jour du modèle sont renvoyées — les données brutes ne quittent jamais l’appareil.
De cette façon, le modèle peut apprendre à partir de données réparties sur plusieurs sites sans les centraliser. Cependant, l’IA nécessite toujours des données locales sur chaque appareil pour apprendre.
- Apprentissage Zero-Shot :
Il s’agit de la capacité de l’IA à inférer de nouveaux concepts sans exemples spécifiques. IBM définit l’apprentissage Zero-Shot comme des situations où “un modèle d’IA est entraîné pour reconnaître ou classer des objets/concepts qu’il n’a jamais vus auparavant.”
L’apprentissage Zero-Shot s’appuie sur des connaissances larges acquises auparavant. Par exemple, de nombreux grands modèles de langage (LLM) comme GPT sont pré-entraînés sur d’immenses corpus textuels. Grâce à ce savoir préalable, ils peuvent raisonner sur de nouveaux concepts même sans exemples explicites.
Bien qu’il puisse sembler que l’IA puisse « apprendre sans données », en réalité, les LLM reposent toujours sur de vastes ensembles de données initiales pour construire leurs capacités linguistiques fondamentales.
En résumé, toutes ces méthodes montrent qu’il n’existe pas de moyen magique pour que l’IA apprenne sans données — sous une forme ou une autre. L’IA peut réduire sa dépendance aux données annotées par l’humain ou apprendre par expérience, mais elle ne peut pas apprendre à partir de rien.
Tendances avancées : apprendre de « l’expérience » plutôt que de données statiques
Les chercheurs explorent désormais des moyens pour que l’IA dépende moins des données fournies par l’humain. Par exemple, DeepMind a récemment proposé un modèle de « flux » à l’ère de « l’IA basée sur l’expérience », où l’IA apprend principalement de ses propres interactions avec le monde plutôt que de problèmes et questions conçus par l’humain.
VentureBeat cite la recherche de DeepMind : “Nous pouvons y parvenir en permettant aux agents d’apprendre continuellement de leurs propres expériences — c’est-à-dire des données générées par l’agent lui-même lors de ses interactions avec l’environnement… L’expérience deviendra le principal moyen d’amélioration, dépassant l’échelle actuelle des données fournies par l’humain.”
En d’autres termes, à l’avenir, l’IA générera elle-même ses données par expérimentation, observation et ajustement de ses actions — à l’image de la manière dont les humains apprennent de leur expérience réelle.
Un exemple concret est le modèle Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR est entièrement entraîné par auto-jeu, sans aucune donnée fournie par un humain. Il génère ses propres problèmes (ex. extraits de code ou problèmes mathématiques), les résout, et utilise les résultats (via l’exécution du code ou le retour de l’environnement) comme signaux de récompense pour apprendre.
Fait remarquable, malgré l’absence de données d’entraînement externes, AZR atteint des performances de pointe en mathématiques et programmation, surpassant même des modèles entraînés sur des dizaines de milliers d’exemples annotés. Cela démontre que l’IA peut générer son propre « jeu de données » en posant et résolvant continuellement des défis.
Outre AZR, de nombreuses autres études explorent des IA qui apprennent de manière autonome. Les systèmes d’agents intelligents peuvent interagir avec des logiciels et des mondes virtuels (outils, sites web, jeux de simulation) pour accumuler des données d’expérience.
L’IA peut être conçue pour définir ses propres objectifs et récompenses, à l’image de la formation d’habitudes chez l’humain. Bien que ces idées soient encore en phase de recherche, elles confirment un point essentiel : aucune IA ne peut véritablement apprendre sans données — les « données » proviennent simplement des expériences propres à l’IA.
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En résumé, l’IA d’aujourd’hui a toujours besoin de données (sous une forme ou une autre) pour apprendre. Il n’existe pas d’« IA sans données » véritablement autonome.
En revanche, l’IA peut apprendre moins à partir de données fournies par l’humain en utilisant des données non annotées (apprentissage non supervisé), en apprenant des retours de l’environnement (apprentissage par renforcement), ou même en créant ses propres défis (ex. le modèle AZR).
De nombreux experts estiment qu’à l’avenir, l’IA apprendra de plus en plus à travers l’expérience qu’elle collecte elle-même, faisant de l’expérience la principale « donnée » qui l’aide à progresser.
Mais quoi qu’il en soit, la vérité demeure : l’IA ne peut pas apprendre à partir de rien ; la source des « données » peut être plus sophistiquée (signaux environnementaux, récompenses), mais elle aura toujours besoin d’une forme d’entrée pour que la machine puisse apprendre et s’améliorer.
