En terminologie d'IA, que signifie l'inférence ?

L'inférence en IA désigne l'étape où un modèle d'apprentissage automatique, déjà entraîné et validé, est utilisé pour traiter de nouvelles données non vues auparavant. L'objectif est de générer des prédictions, des classifications ou des décisions basées sur les motifs appris pendant la phase d'entraînement. C'est l'application pratique du modèle. Les autres options décrivent respectivement le développement d'algorithmes (recherche et développement), l'apprentissage d'ensemble (ensemble learning) et la préparation des données (data preprocessing), qui sont des étapes distinctes du cycle de vie de l'IA.