Vous avez des données telles que des images, des signaux, des textes ou des documents et souhaitez utiliser l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond (DL) pour en extraire des tendances significatives ou développer un modèle prédictif, mais vous ne savez pas par où commencer ni quelles ressources utiliser à chaque étape du processus.
Traduisez votre question scientifique en une tâche d’apprentissage : classification, régression, segmentation, regroupement ou génération. Identifiez votre variable de résultat (ce que vous essayez de modéliser/prédire), le type d’étiquette (label) ou son absence (l’étiquette est la valeur attendue), et précisez si votre tâche est supervisée, auto-supervisée ou non supervisée. Évaluez également ce qui a été fait dans la littérature pour votre cas spécifique.
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Organisez vos données brutes (images, signaux, textes, documents) dans une structure de dossiers reproductible. Appliquez les mesures d’anonymisation appropriées et obtenez les approbations éthiques nécessaires avant le stockage. Choisissez une plateforme adaptée à vos besoins en volume de stockage, d’accès et aux exigences réglementaires (HIPAA/RGPD, le cas échéant).
Besoin d’aide ?
Nettoyez, normalisez et transformez vos données dans un format approprié pour l’apprentissage selon la tâche et le type de données. Divisez les données en ensembles d’entraînement, de validation et de test dès le début, avant toute décision liée au modèle, afin d’éviter la fuite de données.
Choisissez une architecture adaptée à votre type de données : réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou Vision Transformers pour les images, réseaux de neurones récurrents (RNN) ou Transformers pour les signaux séquentiels, grands modèles de langage (LLM) ou encodeurs de type BERT pour le texte. Privilégiez les modèles pré-entraînés et l’ajustement fin (fine-tuning) lorsque les données étiquetées sont peu nombreuses. Documentez tous les choix architecturaux et les hyperparamètres pour assurer la reproductibilité. Méfiez-vous des pièges courants : surapprentissage (overfitting), déséquilibre de classes, fuite de données.
Besoin d’aide ?
Transférez l’entraînement vers une infrastructure équipée de GPU lorsque votre ensemble de données ou votre modèle devient trop volumineux pour une machine locale.
Voir le cas d’utilisation : Utiliser des ressources CPU/GPU.
Rapportez les métriques appropriées à votre tâche (AUC-ROC, F1, Dice, MAE, etc.) uniquement sur l’ensemble de test retenu. Utilisez des outils d’explicabilité (Grad-CAM, SHAP, cartes d’attention) pour vérifier la cohérence de ce que le modèle a appris. Validez les résultats par rapport à la vérité de terrain clinique ou scientifique.
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