Reward model : Qu’est ce que c’est ?

Depuis l’essor des grands modèles de langage, un terme technique revient souvent dans les discussions entre experts : reward model. Derrière ce nom un peu mystérieux se cache un élément clé qui, dans bien des cas, aide l’IA à mieux comprendre ce que nous considérons comme une “bonne” réponse.

Sa mission est toujours la même, attribuer une note ou un score à un résultat, pour orienter l’apprentissage. Cependant, il n’est pas obligatoire. Certains systèmes d’IA fonctionnent très bien sans lui, en s’appuyant sur des règles explicites ou des objectifs mesurables. Comprendre ce qu’est un reward model, à quoi il sert et dans quels cas il est utilisé, c’est lever le voile sur l’une des techniques les plus influentes et parfois les plus méconnues de l’intelligence artificielle moderne.

Qu’est-ce qu’un modèle reward ?

Un modèle reward est un modèle qui sert à évaluer une action ou une sortie produite par un autre modèle, puis à lui attribuer un score. Ce score représente à quel point le résultat correspond à un objectif donné : par exemple, une réponse claire et correcte dans un chatbot, un mouvement réussi pour un robot, ou une image fidèle à une description dans un générateur d’images. Concrètement, il agit comme un “juge” qui mesure la qualité d’un résultat selon des critères définis, parfois inspirés directement des préférences humaines.

Dans le contexte des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, le modèle reward est souvent utilisé dans le cadre du RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). On montre à des évaluateurs humains plusieurs réponses possibles à une même question, puis on enregistre leur préférence. Ces données servent à entraîner le modèle reward, qui apprend à prédire quelle réponse un humain jugerait meilleure. Ce juge virtuel peut ensuite guider le LLM vers des comportements plus utiles, plus précis et plus sécurisés.

Comment fonctionne le modèle reward ?

Le fonctionnement d’un modèle reward repose sur une idée simple : apprendre à noter automatiquement la qualité d’un résultat. Pour cela, on commence par constituer un jeu de données où chaque exemple est associé à un score ou à une préférence. Dans le cas d’un LLM, ces données proviennent souvent de comparaisons faites par des évaluateurs humains. On leur montre deux ou plusieurs réponses à une même question, et ils indiquent laquelle est la meilleure. Le modèle reward apprend alors à prédire ce choix humain à partir du texte fourni.

Une fois entraîné, ce modèle peut être utilisé pour orienter l’apprentissage du modèle principal via un processus comme le RLHF. Le LLM génère plusieurs réponses, le modèle reward les évalue, et un algorithme d’apprentissage par renforcement ajuste le LLM pour maximiser la “récompense” moyenne obtenue. En dehors des LLM, le principe est similaire : en robotique, le reward model note la réussite d’une action (par exemple, attraper un objet), tandis que dans un jeu vidéo, il juge si un mouvement rapproche le joueur de la victoire. Dans tous les cas, il agit comme un système de feedback qui transforme un objectif flou en un signal clair pour guider l’IA.

Quand utiliser un modèle reward ?

Les modèles reward s’avèrent précieux lorsqu’il s’agit de transformer des critères subjectifs ou mal définis, par exemple la clarté d’un texte, l’agrément d’un ton ou l’esthétique d’une image en un signal d’apprentissage mesurable. Ils sont également utiles dans les environnements complexes où expliciter chaque règle serait impossible, ou encore quand les attentes évoluent rapidement et qu’il faut ré-entraîner le système sans repartir de zéro. En revanche, lorsqu’une métrique automatique fournit déjà une mesure fiable, ou que les contraintes de calcul et de latence sont strictes, l’ajout d’un tel “juge” peut être superflu.