Qu'est-ce que l'inférence dans l'IA appliquée à la mode ?
Étape à laquelle un modèle entraîné est utilisé pour produire un résultat, comme une prédiction, une réponse ou une image.
En bref
L'inférence est l'étape à laquelle un modèle d'IA entraîné est effectivement utilisé pour produire un résultat, comme une prédiction, une réponse ou une image. Dans la mode, chaque recommandation produit, chaque description générée et chaque résultat de recherche visuelle est une inférence.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
L'entraînement a lieu une fois ou de temps en temps : c'est là que le modèle apprend. L'inférence a lieu à chaque utilisation. Lorsqu'un acheteur ouvre un showroom digital et voit des suggestions de modèles complémentaires, le modèle de recommandation effectue une inférence. Lorsqu'un merchandiser demande à un assistant de résumer les retours des détaillants, un modèle de langage effectue une inférence pour générer la réponse.
L'inférence intervient tout au long de la chaîne de valeur de la mode :
- Suggestions de réassort calculées par compte dans un portail B2B.
- Étiquetage automatique des attributs lors du chargement de nouvelles images produit.
- Textes produit et traductions générés à la demande.
- Résultats de recherche visuelle renvoyés lorsqu'un acheteur charge une photo.
Pourquoi est-ce important ?
L'inférence détermine le coût et la rapidité des fonctions d'IA au quotidien. Un modèle peu coûteux à entraîner mais lent en inférence peut frustrer les acheteurs pendant une campagne de vente chargée. Comme les services d'IA sont souvent facturés à la requête ou au token, des fonctions utilisées des milliers de fois par jour peuvent devenir un coût d'exploitation significatif. Planifier le volume d'inférence fait donc partie de tout business case.
Comment l'IA l'utilise-t-elle ?
Toute fonction d'IA repose sur l'inférence. Les équipes peuvent en maîtriser le coût et la rapidité en choisissant des modèles plus petits lorsque c'est possible, en mettant en cache les réponses fréquentes, en regroupant des tâches comme la génération nocturne de textes et en exécutant certains modèles sur des appareils locaux plutôt que dans le cloud.
Pièges fréquents
- Sous-estimer le volume. Un pilote avec quelques utilisateurs peut masquer le coût d'un déploiement complet.
- Latence en session. Des réponses lentes perturbent les rendez-vous en showroom et la saisie des commandes.
- Modèles surdimensionnés. Utiliser le plus grand modèle pour des tâches simples gaspille de l'argent.
- Absence de suivi. La qualité de l'inférence peut dériver à mesure que produits et données évoluent, les résultats doivent donc être contrôlés régulièrement.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre l'entraînement et l'inférence ?
L'entraînement est le moment où un modèle apprend à partir de données, ce qui se fait occasionnellement. L'inférence est l'utilisation du modèle entraîné pour produire des résultats, ce qui se produit chaque fois qu'un utilisateur ou un système l'appelle.
Pourquoi le coût de l'inférence compte-t-il pour les entreprises de mode ?
Les fonctions d'IA dans les portails, le PIM et les outils de service peuvent s'exécuter des milliers de fois par jour. De petits coûts par requête s'additionnent, le choix du modèle et la conception de l'usage influencent donc le business case.