fr.wedoany.com Rapport : He Baohong, ingénieur en chef de l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication (CAICT), a présenté le 3 juillet 2026 à Pékin, lors du Forum sur le développement des éléments de données du Sommet mondial de l'économie numérique 2026, un système de service de vérification technique centré sur la « Résonance modèle-données », visant à promouvoir la construction d'un volant d'inertie « modèle-données-scénario » pour l'industrie de l'intelligence artificielle.
Sous la direction du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, la CAICT a lancé en septembre 2025, en collaboration avec plusieurs entités, une action spéciale pour la « Résonance modèle-données ». En décembre 2025, huit départements ont conjointement publié l'« Avis de mise en œuvre de l'action spéciale "Intelligence artificielle + Fabrication" », proposant de promouvoir l'action de résonance modèle-données selon la voie « utiliser le modèle pour guider les données, utiliser les données pour enrichir le modèle ». En avril 2026, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information et l'Administration nationale des données ont conjointement publié un avis d'action, définissant 7 tâches clés pour la résonance modèle-données, marquant le passage de cette action d'un consensus industriel à une mise en œuvre complète. La CAICT propose de construire un mécanisme « un corps, deux ailes, trois cycles », avec pour cœur la double impulsion et l'optimisation collaborative des données et des modèles, en améliorant la qualité des données pour piloter l'itération et la mise à niveau des modèles, tout en utilisant les capacités des modèles pour exiger en retour une amélioration de la qualité et de l'efficacité des données, afin de débloquer l'ensemble de la chaîne de valeur « amélioration de la qualité des données — mise à niveau de l'efficacité des modèles — libération de la valeur des applications scénarisées », et de cultiver un système de service complet intégré « données-modèles-applications » pour l'intelligence artificielle.
Le système « Résonance modèle-données » s'articule autour de trois éléments clés : les ensembles de données de haute qualité, les modèles à haute efficacité et les applications industrielles à haute valeur ajoutée, établissant un mécanisme de boucle fermée itérative. Premièrement, le cycle des données vers le modèle : les ensembles de données de haute qualité traversent l'ensemble du cycle de vie des grands modèles, de la construction et de l'entraînement à l'itération et au déploiement, et les tests de référence des grands modèles contribuent en retour à l'amélioration de la qualité des données. Deuxièmement, le cycle du modèle vers l'application : à mesure que les modèles pénètrent profondément dans des scénarios industriels de niche, caractérisés par une forte spécialisation, une complexité élevée et une faible tolérance aux erreurs, des ajustements fins ciblés sont effectués en s'appuyant sur des ensembles de données de haute qualité, afin de résoudre le problème d'adaptation insuffisante entre les grands modèles génériques et les modèles industriels. Troisièmement, le cycle de l'application vers les données : les données natives de haute qualité accumulées dans divers scénarios industriels nourrissent en retour l'optimisation itérative des modèles, formant une boucle fermée en spirale ascendante : « plus la pénétration des scénarios est profonde, plus l'accumulation de données est riche, plus les performances des modèles sont fortes, plus la valeur des applications est élevée », fournissant ainsi une dynamique endogène pour l'itération continue de l'industrie de l'intelligence artificielle.
S'appuyant sur la base technique du Laboratoire clé d'évaluation des grands modèles d'intelligence artificielle et des logiciels et matériels du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, la CAICT construit un système de service complet intégré « données-modèles-applications » autour de trois capacités : le contrôle qualité des données, l'évaluation des modèles et la vérification des applications. Elle a développé en interne une capacité d'évaluation des ensembles de données de haute qualité, le système de test de référence des grands modèles Fangsheng, ainsi que des capacités de surveillance des performances des services de grands modèles et des agents intelligents, se concentrant sur la résolution des problèmes clés tels que le contrôle de la qualité des données, l'optimisation des performances des modèles et la vérification de la valeur des applications, afin de débloquer les points douloureux de l'ensemble du processus, de l'entraînement au déploiement des grands modèles.
Face à la nouvelle phase de développement de l'industrie de l'intelligence artificielle, la CAICT déclare qu'elle continuera à collaborer avec de multiples acteurs de l'industrie, du monde académique et de la recherche, à approfondir la construction du système « Résonance modèle-données » et son application pratique en ingénierie, à débloquer la chaîne de collaboration entre l'offre d'ensembles de données de haute qualité, l'itération de grands modèles à haute efficacité et le déploiement de scénarios industriels à haute valeur ajoutée, à renforcer le système de service complet intégré « données-modèles-applications » de l'intelligence artificielle, et à fournir un soutien de base pour un développement durable et de haute qualité de l'industrie de l'intelligence artificielle.
