Les termes de la tech canadienne, expliqués.

Inférence

L’étape où un modèle entraîné produit des réponses, des prédictions ou des actions.

Définition

L’inférence est ce qui se passe après l’entraînement. C’est le processus d’utilisation du modèle en production pour classer, générer, prioriser ou recommander des résultats.

Pourquoi c’est important

L’économie de l’inférence détermine souvent si un produit IA peut passer à l’échelle, devenir rentable ou rester bloqué au stade pilote.