Quelle est la différence entre l'entraînement et l'inférence ?

Question

Accepted Answer

**L'entraînement** est le processus d'enseignement d'un modèle ML à partir de données (apprentissage de motifs, ajustement des paramètres), tandis que **l'inférence** est l'utilisation du modèle entraîné pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Ce sont des phases distinctes avec des caractéristiques et des coûts différents.

## Entraînement vs inférence

```text
TRAINING → teaching the model (the LEARNING phase):
  → feed lots of DATA → the model adjusts its parameters to learn patterns
  → computationally EXPENSIVE (lots of data, compute, time — e.g. training an LLM costs
    huge resources); done once (or periodically to update)
  → produces a trained MODEL
INFERENCE → using the trained model (the PREDICTION phase):
  → give the trained model NEW input → it produces an output (prediction/generation)
  → much CHEAPER/faster than training (a single forward pass); done MANY times (every
    time you use the model)
→ train once (expensive), infer many times (cheaper, in production)
```

## Implications pratiques

```text
→ TRAINING → research/development; needs big datasets, powerful hardware (GPUs/TPUs), time
→ INFERENCE → production use; optimize for latency, cost, scale (it runs constantly)
→ using an LLM via an API → you're doing INFERENCE on a pre-trained model (you don't train it)
→ inference cost/latency matters at scale (many predictions); training cost is a one-time
  (big) investment
```

## Pourquoi c'est important

Comprendre la différence entre l'entraînement et l'inférence est valuable parce que ce sont des **phases fondamentales et distinctes du ML** avec des caractéristiques différentes, donc les comprendre est une culture ML basique.

La distinction — **l'entraînement** étant la phase d'apprentissage (enseignement du modèle à partir de données en ajustant les paramètres, coûteux en calcul et fait une fois ou périodiquement) versus **l'inférence** étant la phase de prédiction (utilisation du modèle entraîné sur une nouvelle entrée pour produire des résultats, beaucoup moins coûteux et fait plusieurs fois) — est fondamentale pour comprendre comment le ML fonctionne et est déployé.

Comprendre que vous **entraînez une fois (coûteux) et faites de l'inférence plusieurs fois (moins coûteux, en production)** clarifie l'économie et le flux de travail du ML.

Comprendre les **implications pratiques** — l'entraînement nécessitant de grands ensembles de données, du matériel puissant et du temps (un gros investissement unique, en recherche/développement), tandis que l'inférence est optimisée pour la latence, le coût et l'échelle (exécution constante en production) — est pratiquement important, en particulier l'idée que **utiliser un LLM via une API fait de l'inférence sur un modèle pré-entraîné** (vous ne l'entraînez pas, vous l'utilisez simplement), ce qui clarifie comment la plupart des développeurs interagissent avec l'IA.

Comprendre que **le coût et la latence de l'inférence importent à grande échelle** (beaucoup de prédictions) tandis que l'entraînement est un gros coût unique reflète les considérations pratiques pour déployer l'IA.

Cette distinction est fondamentale pour comprendre les flux de travail du ML, les coûts et la façon dont l'IA est utilisée en pratique (la plupart des utilisations étant de l'inférence sur des modèles pré-entraînés).

Puisque l'entraînement et l'inférence sont des phases fondamentales et distinctes du ML avec des caractéristiques différentes (apprentissage coûteux unique vs prédiction bon marché répétée) et que les comprendre clarifie comment le ML fonctionne, coûte et est déployé (avec la plupart des utilisations étant de l'inférence), comprendre la différence entre l'entraînement et l'inférence est une connaissance ML valuable et fondamentale — la distinction fondamentale entre apprendre et utiliser des modèles ML, une culture ML basique clarifiant les flux de travail et les coûts du ML, et important pour comprendre comment l'IA est déployée et utilisée en pratique (en particulier que l'utilisation des API d'IA est de l'inférence, pas de l'entraînement).