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Augmentation de données

Augmentation de données

Augmentation de données

Data Augmentation

Terme IA Intermédiaire 📊 Données et traitement

📖 Définition

L'augmentation de données consiste à enrichir un jeu de données d'entraînement en créant des variations des données existantes. En vision par ordinateur : rotations, recadrages, modifications de luminosité. En NLP : reformulations, synonymes, traduction aller-retour. Cette approche améliore la robustesse et la généralisation des modèles, surtout quand les données sont limitées.

💬 En termes simples

C'est comme un professeur de conduite au Québec qui prépare ses élèves à l'examen de la SAAQ en les faisant pratiquer dans toutes les conditions possibles : pluie verglaçante, neige, routes de gravier, circulation dense à Montréal et routes rurales. En multipliant les scénarios, il s'assure que ses élèves seront prêts.

🎯 Exemple concret

Une entreprise d'inspection de ponts québécoise multiplie ses images de fissures sous différents angles et éclairages. Un studio de jeux vidéo montréalais augmente ses enregistrements vocaux pour entraîner un modèle capable de comprendre différents accents du français québécois. Une clinique vétérinaire enrichit ses radiographies animales pour des pathologies rares.

💡 Le saviez-vous ?

L'augmentation peut multiplier la taille d'un jeu de données par un facteur de 10 à 100. Certaines techniques avancées utilisent elles-mêmes des modèles d'IA générative pour créer des données synthétiques réalistes, créant un cercle vertueux.

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