Transfer Learning en Machine Learning

Transfer Learning

Le transfer learning est une technique de machine learning où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une tâche différente mais liée. Cela permet de gagner du temps et de réduire les ressources nécessaires à l'entraînement de nouveaux modèles.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Qu'est-ce que le Transfer Learning ?

Le Transfer Learning est une approche dans le domaine du Machine Learning qui vise à tirer parti de la connaissance acquise lors de la résolution d'un problème pour l'appliquer à un autre problème similaire. L'idée est de réutiliser un modèle pré-entraîné, souvent sur un vaste ensemble de données, pour une nouvelle tâche qui a des similitudes avec la tâche d'origine. Cette technique est particulièrement utile lorsque l'on dispose de ressources limitées pour entraîner un nouveau modèle de zéro.

La popularité du Transfer Learning a considérablement augmenté avec l'essor des réseaux neuronaux profonds et des modèles de deep learning. Historiquement, l'idée de transférer des connaissances d'une tâche à une autre a ses racines dans les concepts cognitifs humains, où les compétences apprises dans un contexte peuvent être appliquées dans un autre. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, le Transfer Learning permet de réduire le temps de calcul et les besoins en données d'entraînement, tout en améliorant souvent la performance des modèles.

Les modèles pré-entraînés, comme ceux développés pour la vision par ordinateur (par exemple, VGG, ResNet) ou le traitement du langage naturel (par exemple, BERT, GPT), sont fréquemment utilisés dans le Transfer Learning. Ces modèles ont été entraînés sur d'énormes ensembles de données et peuvent être adaptés à des tâches spécifiques avec un effort d'entraînement supplémentaire relativement faible.

Pourquoi le Transfer Learning est-il important ?

Le Transfer Learning est crucial en machine learning car il permet d'accélérer les processus de développement de modèles tout en réduisant les besoins en données et en ressources informatiques. Dans de nombreux cas, les données annotées nécessaires pour entraîner de puissants modèles de machine learning ne sont pas disponibles en quantités suffisantes. Le Transfer Learning permet de contourner cette limitation en tirant parti des modèles pré-entraînés sur de grands ensembles de données similaires.

En entretien, la connaissance et la compréhension du Transfer Learning peuvent être un atout majeur. Les recruteurs recherchent souvent des candidats capables d'optimiser les processus de développement de modèles tout en minimisant les coûts. La capacité à expliquer comment et quand utiliser le Transfer Learning peut démontrer une expertise précieuse dans la résolution de problèmes complexes de machine learning de manière efficace et efficiente.

De plus, le Transfer Learning est particulièrement pertinent dans des situations où le temps est un facteur critique, comme dans le développement rapide de prototypes ou la mise en œuvre de solutions machine learning dans des environnements dynamiques.

Exemple de Transfer Learning

Considérons un scénario où nous voulons développer un modèle de classification d'images pour identifier différentes espèces de fleurs. Au lieu d'entraîner un modèle de zéro, nous pouvons utiliser un modèle pré-entraîné comme VGG16, qui a été initialement entraîné sur le vaste ensemble de données ImageNet.

Voici un exemple de code en Python utilisant Keras pour appliquer le Transfer Learning :

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.optimizers import Adam

# Charger le modèle VGG16 pré-entraîné
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Geler les couches du modèle de base
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Ajouter des couches personnalisées pour notre tâche spécifique
x = Flatten()(base_model.output)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
output = Dense(5, activation='softmax')(x)  # Supposons 5 classes de fleurs

# Créer le nouveau modèle
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

# Compiler le modèle
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Entraîner le modèle avec nos données spécifiques
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

Dans cet exemple, nous avons utilisé le modèle VGG16 pré-entraîné pour extraire des caractéristiques des images de fleurs, puis ajouté quelques couches supplémentaires pour adapter le modèle à notre tâche de classification spécifique.

Transfer Learning

Dans ce guide

De quoi parle-t-on ?

Qu'est-ce que le Transfer Learning ?

Métiers concernés par Transfer Learning

Prêt à réussir vos entretiens ?

Pourquoi les recruteurs posent cette question ?

Pourquoi le Transfer Learning est-il important ?

Prêt à réussir vos entretiens ?

Exemple Concret

Exemple de Transfer Learning

Ce qu'il ne faut pas dire

Erreurs fréquentes avec le Transfer Learning

L'astuce pour briller

Conseils pour exceller avec le Transfer Learning