Qu’est-ce que le prétraitement en IA ?

Qu’est-ce que le prétraitement en IA ?

Le prétraitement en IA englobe toutes les opérations effectuées sur les données brutes avant (et parfois pendant) l'entraînement ou l'inférence, afin qu'un modèle puisse réellement apprendre à partir de ces données. Il ne s'agit pas simplement de les « nettoyer ». Le prétraitement comprend le nettoyage, la mise en forme, la mise à l'échelle, l'encodage, l'augmentation et le conditionnement des données en une représentation cohérente qui ne risque pas de perturber le modèle ultérieurement. [1]

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Le prétraitement par IA en langage clair (et ce qu'il n'est pas) 🤝

Le prétraitement en IA consiste à transformer les données brutes (tableaux, textes, images, journaux) en caractéristiques exploitables par le modèle. Si les données brutes sont comme un garage en désordre, le prétraitement revient à étiqueter les cartons, à jeter les objets cassés et à ranger le tout pour pouvoir circuler sans risque.

Ce n'est pas le modèle en lui-même. Ce sont les éléments qui rendent le modèle possible :

  • transformer les catégories en nombres (one-hot, ordinal, etc.) [1]

  • mise à l'échelle de grandes plages numériques en plages raisonnables (normalisation, min-max, etc.) [1]

  • tokenisation du texte en identifiants d'entrée (et généralement un masque d'attention) [3]

  • redimensionner/recadrer les images et appliquer des transformations déterministes ou aléatoires de manière appropriée [4]

  • construire des pipelines reproductibles afin que les entrées d’entraînement et les entrées « réelles » ne divergent pas de manière subtile [2]

Une petite précision pratique : le « prétraitement » englobe toutes les opérations effectuées de manière systématique avant que le modèle ne reçoive les données d’entrée . Certaines équipes distinguent cette étape en « ingénierie des caractéristiques » et « nettoyage des données », mais dans la pratique, ces frontières sont souvent floues.

 

Prétraitement IA

Pourquoi le prétraitement par l'IA est plus important qu'on ne le pense 😬

Un modèle est un détecteur de schémas, pas un lecteur de pensées. Si vos données d'entrée sont incohérentes, le modèle apprendra des règles incohérentes. Ce n'est pas une question philosophique, c'est une réalité bien concrète.

Le prétraitement vous aide à :

  • Améliorer la stabilité de l'apprentissage en intégrant les caractéristiques dans des représentations que les estimateurs peuvent utiliser de manière fiable (en particulier lorsque la mise à l'échelle/l'encodage est impliqué). [1]

  • Réduire le bruit en faisant en sorte que la réalité chaotique ressemble à quelque chose à partir duquel un modèle peut généraliser (au lieu de mémoriser des artefacts étranges).

  • Prévenir les modes de défaillance silencieux comme les fuites et les inadéquations train/serv (le genre qui semble « incroyable » lors de la validation et qui s’effondre ensuite en production). [2]

  • Accélérez l'itération car les transformations répétables sont bien plus efficaces que les gribouillis de code générés manuellement.

C'est aussi de là que provient une grande partie des performances des modèles. Vraiment une grande partie. Parfois, ça paraît injuste, mais c'est la réalité 🙃

Qu'est-ce qui constitue un bon pipeline de prétraitement IA ? ✅

Une « bonne version » du prétraitement présente généralement les qualités suivantes :

  • Reproductible : même entrée → même sortie (pas d'aléatoire mystérieux sauf s'il s'agit d'une augmentation intentionnelle).

  • Cohérence de l'entraînement et du service : tout ce que vous faites au moment de l'entraînement est appliqué de la même manière au moment de l'inférence (mêmes paramètres ajustés, mêmes cartes de catégories, même configuration du tokenizer, etc.). [2]

  • Sans risque de fuite : aucune étape d’évaluation/de test n’influence les d’ajustement . (Plus de détails sur ce piège dans un instant.) [2]

  • Observable : vous pouvez examiner ce qui a changé (statistiques des fonctionnalités, données manquantes, nombre de catégories), le débogage n'est donc pas une ingénierie basée sur l'intuition.

Si votre prétraitement se résume à un tas de cellules de notebook nommées final_v7_vraiment_final_ok … vous voyez le tableau. Ça marche… jusqu’à ce que ça ne marche plus 😬

Éléments constitutifs de base du prétraitement en IA 🧱

Considérez le prétraitement comme un ensemble de blocs de construction que vous combinez en un pipeline.

1) Nettoyage et validation 🧼

Tâches typiques :

  • supprimer les doublons

  • gérer les valeurs manquantes (supprimer, imputer ou représenter explicitement les valeurs manquantes)

  • imposer les types, les unités et les plages

  • détecter les entrées malformées

  • normaliser les formats de texte (espaces, règles de casse, particularités Unicode)

Ce n'est pas la partie la plus glamour, mais elle évite des erreurs vraiment stupides. Je le dis avec affection.

2) Encodage des données catégorielles 🔤

La plupart des modèles ne peuvent pas utiliser directement des chaînes de caractères brutes comme « red » ou « premium_user » .

Approches courantes :

  • Encodage one-hot (catégorie → colonnes binaires) [1]

  • Encodage ordinal (catégorie → identifiant entier) [1]

L'essentiel n'est pas le choix de l'encodeur, mais la cohérence du mappage, qui ne subit aucune modification entre l'entraînement et l'inférence. C'est ainsi qu'on obtient un modèle qui semble fonctionner correctement hors ligne, mais qui se comporte de manière erratique en ligne. [2]

3) Mise à l'échelle et normalisation des caractéristiques 📏

L'échelle est importante lorsque les fonctionnalités se situent sur des plages de valeurs très différentes.

Deux classiques :

  • Standardisation : supprimer la moyenne et mettre à l'échelle la variance unitaire [1]

  • Mise à l'échelle min-max : mettre à l'échelle chaque caractéristique dans une plage spécifiée [1]

Même lorsque vous utilisez des modèles qui « fonctionnent globalement bien », la mise à l'échelle facilite souvent la compréhension des pipelines et réduit les risques de les endommager accidentellement.

4) Ingénierie des fonctionnalités (alias tricherie utile) 🧪

C’est là que vous facilitez le travail du modèle en créant de meilleurs signaux :

  • ratios (clics / impressions)

  • fenêtres tournantes (derniers N jours)

  • nombre (événements par utilisateur)

  • Transformations logarithmiques pour les distributions à queue lourde

Il y a tout un art là-dedans. Parfois, on crée une fonctionnalité, on en est fier… et elle ne sert à rien. Pire encore, elle est même décevante. C'est normal. Ne vous attachez pas émotionnellement aux fonctionnalités : elles ne vous le rendent pas 😅

5) Bien répartir les données ✂️

Cela paraît évident jusqu'à ce que ça ne le soit pas :

  • divisions aléatoires pour les données iid

  • divisions temporelles pour les séries chronologiques

  • répartition groupée lorsque les entités se répètent (utilisateurs, appareils, patients)

Et surtout : diviser avant d’appliquer un prétraitement qui apprend à partir des données . Si votre étape de prétraitement « apprend » des paramètres (comme les moyennes, les vocabulaires, les cartes de catégories), elle doit les apprendre uniquement à partir de l’entraînement. [2]

Prétraitement IA par type de données : tabulaires, texte, images 🎛️

Le prétraitement change de forme en fonction des données que vous fournissez au modèle.

Données tabulaires (tableurs, journaux, bases de données) 📊

Étapes communes :

  • stratégie de valeur manquante

  • encodage catégoriel [1]

  • mise à l'échelle des colonnes numériques [1]

  • Gestion des valeurs aberrantes (les règles de domaine sont généralement plus efficaces que le « découpage aléatoire »)

  • caractéristiques dérivées (agrégations, décalages, statistiques glissantes)

Conseil pratique : définissez explicitement les groupes de colonnes (numériques, catégorielles et identifiants). Vous vous en féliciterez plus tard.

Données textuelles (NLP) 📝

Le prétraitement du texte comprend souvent :

  • tokenisation en tokens/sous-mots

  • conversion en identifiants d'entrée

  • remplissage/troncature

  • construction de masques d'attention pour le traitement par lots [3]

Une petite règle qui vous évitera bien des soucis : pour les configurations basées sur des transformateurs, respectez les paramètres de tokenisation attendus du modèle et évitez de les modifier à votre guise, sauf raison valable. C’est en improvisant que vous obtiendrez un résultat « ça marche, mais c’est bizarre »

Images (vision par ordinateur) 🖼️

Prétraitement typique :

  • redimensionner / recadrer pour obtenir des formes uniformes

  • transformations déterministes pour l'évaluation

  • transformations aléatoires pour l'augmentation de l'entraînement (par exemple, recadrage aléatoire) [4]

Un détail souvent négligé : les « transformations aléatoires » ne sont pas qu’une simple impression ; elles échantillonnent littéralement les paramètres à chaque appel. Idéal pour diversifier l’entraînement, catastrophique pour l’évaluation si l’on oublie de désactiver l’aléatoire. [4]

Le piège dans lequel tout le monde tombe : la fuite de données 🕳️🐍

On parle de fuite de données lorsque des informations issues des données d'évaluation s'infiltrent dans le modèle d'entraînement, souvent lors du prétraitement. Cela peut donner l'impression que votre modèle est exceptionnel pendant la validation, mais s'avérer décevant dans le monde réel.

Schémas de fuite courants :

  • mise à l'échelle à l'aide de statistiques sur l'ensemble des données (au lieu de l'entraînement uniquement) [2]

  • construction de cartes de catégories en utilisant ensemble train+test [2]

  • toute fit() ou fit_transform() qui « voit » l’ensemble de test [2]

Règle empirique (simple, brutale, efficace) :

  • Tout équipement nécessitant une adaptée doit être adapté uniquement à l'entraînement.

  • Ensuite, vous transformez les données de validation/test à l'aide de ce transformateur adapté. [2]

Et si vous voulez une preuve concrète de la gravité du problème : la documentation de scikit-learn présente un exemple de fuite de données où un ordre de prétraitement incorrect entraîne une précision d'environ 0,76 sur des cibles aléatoires, puis retombe à environ 0,5 une fois la fuite corrigée. C'est dire à quel point une fuite de données erronée peut être convaincante. [2]

Intégrer le prétraitement en production sans chaos 🏗️

De nombreux modèles échouent en production non pas parce que le modèle est « mauvais », mais parce que la réalité des données d'entrée change, ou parce que votre pipeline évolue.

Le prétraitement axé sur la production comprend généralement :

  • Artefacts enregistrés (mappages d'encodeur, paramètres de mise à l'échelle, configuration du tokenizer) afin que l'inférence utilise exactement les mêmes transformations apprises [2]

  • Contrats d'entrée stricts (colonnes/types/plages attendus)

  • Surveillance de l'asymétrie et de la dérive , car les données de production vont dériver [5]

Si vous souhaitez des définitions concrètes : la surveillance des modèles d’IA Vertex de Google fait la distinction entre l’asymétrie d’entraînement et de service (la distribution de production s’écarte de l’entraînement) et la dérive d’inférence (la distribution de production change au fil du temps), et prend en charge la surveillance des caractéristiques catégorielles et numériques. [5]

Parce que les surprises coûtent cher. Et pas forcément les amusantes.

Tableau comparatif : outils de prétraitement et de surveillance courants (et à qui ils s’adressent) 🧰

Outil / bibliothèque Idéal pour Prix Pourquoi ça marche (et un tout petit peu d'honnêteté)
prétraitement scikit-learn Pipelines d'apprentissage automatique tabulaires Gratuit Encodeurs solides + scalers (OneHotEncoder, StandardScaler, etc.) et comportement prévisible [1]
tokeniseurs Hugging Face Préparation des données d'entrée pour le traitement automatique du langage naturel Gratuit Produit des identifiants d'entrée + des masques d'attention de manière cohérente sur l'ensemble des exécutions/modèles [3]
torchvision transforme Transformations et augmentation de la vision Gratuit Méthode propre pour mélanger des transformations déterministes et aléatoires dans un seul pipeline [4]
Surveillance du modèle d'IA Vertex Détection de dérive/d'inclinaison en production Payant (cloud) Les moniteurs comportent une fonction de déviation/dérive et des alertes lorsque les seuils sont dépassés [5]

(Oui, le tableau contient toujours des opinions. Mais au moins, ce sont des opinions honnêtes 😅)

Une liste de contrôle pratique pour le prétraitement que vous pouvez réellement utiliser 📌

Avant l'entraînement

  • Définir un schéma d'entrée (types, unités, plages autorisées)

  • Vérifier les valeurs manquantes et les doublons

  • Répartir les données de la bonne manière (aléatoire / temporelle / groupée)

  • Prétraitement d'ajustement sur l'entraînement uniquement ( fit / fit_transform reste sur train) [2]

  • Sauvegardez les artefacts de prétraitement afin que l'inférence puisse les réutiliser [2]

Pendant l'entraînement

  • N’appliquez l’augmentation aléatoire que lorsque cela est approprié (généralement uniquement la division de l’entraînement) [4]

  • Maintenir le prétraitement d'évaluation déterministe [4]

  • Suivez les modifications de prétraitement telles que les modifications de modèle (car elles le sont)

Avant le déploiement

  • S’assurer que l’inférence utilise le même chemin de prétraitement et les mêmes artefacts [2]

  • Mettez en place une surveillance de la dérive/du biais (même des vérifications de distribution de caractéristiques de base sont très utiles) [5]

Analyse approfondie : erreurs courantes de prétraitement (et comment les éviter) 🧯

Erreur n° 1 : « Je vais rapidement normaliser tout ça » 😵

Si vous calculez les paramètres d'échelle sur l'ensemble des données, vous divulguez des informations d'évaluation. Ajustez sur l'ensemble d'entraînement, transformez le reste. [2]

Erreur n° 2 : les catégories sombrent dans le chaos 🧩

Si votre correspondance de catégories change entre l'entraînement et l'inférence, votre modèle peut mal interpréter le monde sans le dire. Maintenez des correspondances fixes grâce à des artefacts enregistrés. [2]

Erreur n° 3 : augmentation aléatoire des données s’insinuant dans l’évaluation 🎲

Les transformations aléatoires sont excellentes pour l'entraînement, mais elles ne doivent pas être activées « secrètement » lorsque vous essayez de mesurer les performances. (Aléatoire signifie aléatoire.) [4]

Remarques finales 🧠✨

Le prétraitement en IA est l'art rigoureux de transformer une réalité complexe en données d'entrée cohérentes pour les modèles. Il comprend le nettoyage, l'encodage, la mise à l'échelle, la tokenisation, les transformations d'images et, surtout, la reproductibilité des pipelines et des artefacts.

  • Effectuez le prétraitement de manière délibérée, et non de façon fortuite. [2]

  • Divisez d'abord les données, ajustez les transformations uniquement sur l'entraînement, évitez les fuites. [2]

  • Utilisez un prétraitement adapté à la modalité (tokeniseurs pour le texte, transformations pour les images). [3][4]

  • Surveillez les écarts/dérives de production afin que votre modèle ne dérive pas lentement vers l'absurde. [5]

Et si jamais vous êtes bloqué, demandez-vous :
« Cette étape de prétraitement serait-elle toujours pertinente si je l’appliquais demain à de nouvelles données ? »
Si la réponse est « euh… peut-être ? », vous avez trouvé la solution 😬

Références

[1] API scikit-learn :
sklearn.preprocessing (encodeurs, scalers, normalisation) [2] scikit-learn : Pièges courants - Fuites de données et comment les éviter
[3] Documentation Hugging Face Transformers : Tokenizers (identifiants d'entrée, masques d'attention)
[4] Documentation PyTorch Torchvision : Transformations (Redimensionnement/Normalisation + transformations aléatoires)
[5] Documentation Google Cloud Vertex AI : Vue d'ensemble de la surveillance des modèles (asymétrie et dérive des caractéristiques)

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