L'augmentation de données est une technique utilisée en intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, pour enrichir et diversifier les jeux de données d'entraînement. Cette méthode consiste à créer de nouvelles données à partir des données existantes en leur appliquant diverses transformations.
Dans le contexte de la programmation en IA, l'augmentation de données est couramment employée pour :
- Améliorer la généralisation des modèles d'apprentissage
- Réduire le surapprentissage (overfitting)
- Pallier le manque de données dans certaines catégories
Par exemple, dans le traitement d'images, on peut appliquer des rotations, des translations, des changements d'échelle ou des modifications de luminosité pour créer de nouvelles images à partir des originales :
import imgaug.augmenters as iaa
# Définition d'une séquence d'augmentations
seq = iaa.Sequential([
iaa.Flip(0.5), # Retournement horizontal avec 50% de probabilité
iaa.Rotate((-45, 45)), # Rotation aléatoire entre -45° et 45°
iaa.GaussianBlur((0, 3.0)) # Flou gaussien avec sigma entre 0 et 3.0
])
# Application de l'augmentation à une image
augmented_image = seq(image=original_image)L'augmentation de données s'applique à divers types de données, pas seulement aux images. En traitement du langage naturel, on peut utiliser des techniques comme la substitution de synonymes ou la traduction aller-retour pour augmenter des corpus de texte. En audio, on peut appliquer des changements de vitesse ou ajouter du bruit de fond.
Cette technique est particulièrement utile lorsqu'on travaille avec des jeux de données limités ou déséquilibrés, permettant ainsi d'améliorer les performances des modèles d'IA sans nécessiter la collecte de nouvelles données réelles, souvent coûteuse et chronophage.
