L'inférence est la phase d'utilisation d'un modèle d'IA déjà entraîné : il reçoit une nouvelle entrée et produit une sortie (prédiction, texte, classification). C'est l'IA au moment où elle sert réellement.
À distinguer de l'entraînement (où le modèle apprend). En production, le coût et la latence d'inférence sont des enjeux majeurs : ce sont eux qui déterminent le prix et la rapidité d'un service IA à l'échelle.
→ Optimiser l'inférence en production : guide LLMOps.
Équipe Origin 137Origin 137