Dans le domaine de la donnée et de l’intelligence artificielle, le terme « apprentissage » désigne la capacité d’un algorithme à améliorer ses prédictions à partir de l’expérience. Concrètement, l’algorithme observe un ensemble de données, en extrait des régularités et construit un modèle qu’il pourra ensuite appliquer à de nouvelles données. L’enjeu n’est pas simplement de traiter des informations existantes, mais de créer une règle générale capable de s’adapter à des cas futurs.

Pour une entreprise, l’apprentissage est essentiel car il permet de transformer des données brutes en décisions opérationnelles : prévoir une demande, détecter une fraude, segmenter une clientèle ou anticiper un risque.

Supervisé vs non supervisé

Lire le guide complet : https://docs.eaqbe.com/fr/machine_learning/supervised_&_unsupervised

Il existe deux familles principales d’apprentissage. L’apprentissage supervisé consiste à entraîner l’algorithme avec des données dont on connaît déjà le résultat attendu. On fournit des exemples « complets », avec les variables explicatives d’un côté et la réponse à prédire de l’autre. L’algorithme apprend ainsi à reproduire cette relation pour l’appliquer ensuite à des cas nouveaux.

L’apprentissage non supervisé, à l’inverse, ne dispose d’aucune variable cible. L’algorithme explore les données sans indication de sortie, et cherche à y découvrir des structures cachées : regroupements de profils, tendances latentes ou observations atypiques. À chaque nouvelle application, il repart de zéro pour générer un nouveau modèle.

La différence peut se résumer ainsi : le supervisé répond à la question « que va-t-il se passer ? », tandis que le non supervisé répond à la question « que puis-je apprendre de ce que j’observe ? ». Dans les deux cas, l’objectif pour l’entreprise est de gagner en visibilité et en anticipation, mais les usages diffèrent selon le type de données et les besoins métier.

Le processus d’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est la démarche la plus couramment utilisée dans les projets data à visée prédictive. Il suit un processus en plusieurs étapes qui permettent de passer de données brutes à un modèle utilisable.

La première étape est la sélection des données. On distingue les variables explicatives, qui décrivent les caractéristiques observées (âge, revenu, fréquence d’achat…), et la variable cible, qui correspond au résultat attendu (achat ou non, montant d’une dépense, durée de fidélité…). Cette préparation suppose que les données ont été nettoyées et organisées pour garantir leur qualité et leur pertinence.

La deuxième étape consiste à séparer les données en deux ensembles. Le premier, appelé ensemble d’entraînement, sert à « enseigner » à l’algorithme. Le second, appelé ensemble de test, est conservé pour vérifier ensuite la capacité du modèle à généraliser ce qu’il a appris. Ce découpage est crucial pour éviter que le modèle ne se contente de mémoriser les cas d’entraînement sans être capable de s’adapter à des cas nouveaux.

Vient ensuite la phase d’apprentissage proprement dite. On applique une technique statistique ou algorithmique à l’ensemble d’entraînement. L’algorithme établit une relation entre les variables explicatives et la variable cible. Par exemple, dans une régression, il détermine comment des facteurs comme la taille ou la localisation influencent le prix d’un bien immobilier. Le résultat est un modèle qui peut être appliqué à de nouvelles données.

Une étape de validation suit immédiatement. Elle consiste à comparer les prédictions du modèle avec les résultats réels sur les données utilisées pour l’entraînement. Si l’erreur est trop faible, cela peut signifier que le modèle a « appris par cœur » les données d’entraînement : c’est le sur-apprentissage. Si l’erreur est trop élevée, cela signifie qu’il n’a pas capté les régularités essentielles : c’est le sous-apprentissage. L’équilibre recherché est une performance correcte mais pas parfaite sur l’échantillon d’entraînement, signe que le modèle est capable de généraliser.

La dernière étape est le test sur des données nouvelles, restées de côté jusque-là. Cette phase est appliquée sur des observations que le modèle n’a jamais vues pendant son entraînement, mais pour lesquelles on connaît déjà la valeur de la variable cible. On peut ainsi comparer directement les prédictions du modèle aux résultats réels et évaluer sa robustesse en conditions proches du réel. Si les performances obtenues sur cet échantillon de test sont proches de celles observées lors de la validation, cela signifie que le modèle a appris une règle généralisable et qu’il est capable de fournir des résultats fiables sur de nouvelles données.