En machine learning, les arbres de décision font partie des techniques les plus utilisées pour le classement ou l'estimation. Contrairement à la régression linéaire ou logistique, qui identifie des paramètres décrivant une relation directe entre variables (méthodes dites paramétriques), un arbre de décision est une approche non paramétrique. Plutôt que d’estimer un coefficient reliant deux variables, il segmente progressivement les données en sous-groupes homogènes.

Un arbre de décision est essentiellement une suite de choix successifs, chaque étape visant à rendre l’information plus claire (pure) et plus cohérente. Par exemple, si l’on souhaite distinguer des chiens de chats en fonction de leurs caractéristiques, l’algorithme peut commencer par séparer les animaux selon la forme des oreilles, puis affiner avec la présence ou l’absence de moustaches, et enfin avec la forme du visage. Chaque subdivision rend les groupes plus homogènes (séparant chats et chiens) jusqu’à aboutir à une prédiction fiable. Cette segmentation progressive est ce qui fait la force des arbres de décision, car ils sont intuitifs et faciles à interpréter.

Bien qu’utiles, les arbres de décision restent fragiles : un petit changement dans les données peut complètement modifier leur structure. Pour rendre le modèle plus robuste, la méthode des forêts aléatoires (random forests) a été développée. Son principe est simple à comprendre : au lieu de construire un seul arbre, on en construit plusieurs, chacun utilisant un sous-ensemble différent des données.

Comment fonctionne une forêt aléatoire ?

Chaque arbre produit sa propre prédiction, et la forêt combine ensuite l’ensemble des résultats en prenant soit le vote majoritaire (pour la classification), soit la moyenne (pour l’estimation). Cela réduit considérablement le risque d’erreur lié à un arbre isolé. Pour reprendre l’exemple chiens/chats : un seul arbre pourrait mal classer si la forme des oreilles n’est pas un critère suffisant. Mais en combinant des dizaines d’arbres construits sur des critères et échantillons différents, la forêt produit une réponse plus fiable et plus stable.

C’est ce mécanisme d’agrégation qui explique le succès des forêts aléatoires : elles offrent une meilleure précision, une plus grande résistance aux variations des données, et une forte adaptabilité dans des contextes réels où l’information est rarement parfaite.

Pour les entreprises, les forêts aléatoires sont particulièrement attractives. Elles se distinguent par leur capacité à traiter un grand nombre de variables simultanément et à combiner plusieurs perspectives pour améliorer la fiabilité. Elles montrent également une grande robustesse face à des données imparfaites : là où certains modèles exigent une préparation minutieuse, les forêts aléatoires tolèrent mieux le bruit, les valeurs manquantes et les incohérences. Cela les rend très opérationnelles et adaptées aux environnements complexes, dynamiques et imparfaits. Elles sont aussi relativement rapides à mettre en œuvre dès lors que les données sont disponibles, ce qui accroît leur valeur pour les projets de décision stratégiques.

Leur principale limite réside dans l’interprétation. Un arbre de décision unique peut être visualisé avec des règles claires et intuitives, compréhensibles même pour des non-spécialistes. En revanche, une forêt aléatoire agrège des centaines d’arbres, ce qui rend beaucoup plus difficile d’expliquer précisément comment le modèle est arrivé à un résultat donné. Les prédictions sont solides et fiables, mais le raisonnement reste largement opaque. Pour les décideurs, ce manque de transparence peut représenter un inconvénient lorsqu’une justification claire et détaillée est requise.