Le Naïf Bayes est une méthode de classification supervisée qui repose sur une hypothèse simplificatrice : les variables explicatives sont supposées indépendantes les unes des autres, même si, en réalité, elles sont souvent corrélées. C’est cette hypothèse d’indépendance qui justifie l’adjectif « naïf ».

Lorsqu’un nouvel enregistrement doit être classé, le modèle n’analyse pas toutes les variables comme un seul bloc. Il calcule séparément la probabilité que chaque caractéristique corresponde à une classe donnée. Ces probabilités individuelles sont ensuite multipliées entre elles, puis pondérées par la probabilité globale de la classe dans l’ensemble des données. Enfin, la catégorie qui obtient le score le plus élevé est retenue comme résultat.

Imaginons le cas d’une voiture rouge, sportive et dotée d’un moteur puissant. Un être humain pourrait conclure rapidement qu’il s’agit probablement d’une Ferrari en combinant ces indices. Le Naïf Bayes, quant à lui, fonctionne différemment : il calcule d’abord la probabilité qu’une voiture rouge soit une Ferrari, puis la probabilité qu’une voiture sportive soit une Ferrari, et enfin la probabilité qu’une grande cylindrée corresponde à une Ferrari. Ces probabilités sont multipliées entre elles et pondérées par la proportion générale de Ferrari dans l’échantillon de référence. Le modèle conclut alors sur la catégorie finale — même si, en réalité, ces variables ne sont pas indépendantes.

Comment fonctionne la classifieur Naïf Bayes ?

Le fonctionnement du Naïf Bayes peut se résumer en trois étapes. D’abord, il estime pour chaque variable observée la probabilité d’appartenance à chaque classe possible. Ensuite, il combine ces probabilités en les multipliant entre elles, puis multiplie le résultat par la probabilité globale de chaque classe. Enfin, il compare les scores obtenus entre classes et retient celle qui affiche la probabilité la plus élevée.

Prenons l’exemple d’un filtre antispam. Un email contient les mots « argent », « gratuit » et « promotion ». L’algorithme ne tire pas de conclusion directe de cette combinaison. Il calcule séparément la probabilité qu’un email contenant « argent » soit un spam, puis celle associée à « gratuit », et enfin celle liée à « promotion ». Ces probabilités individuelles sont multipliées entre elles et pondérées par la proportion globale de spams dans l’historique. Si le score final dépasse celui de la catégorie « email normal », le message est classé comme spam.

Cette logique probabiliste peut s’appliquer à de nombreux domaines. Dans la reconnaissance de texte, chaque mot contribue individuellement à déterminer le sujet d’un document. Dans l’analyse de sentiments, chaque terme positif ou négatif influence séparément l’évaluation globale d’un avis. En finance, chaque indicateur (variation de prix, volume d’échanges, volatilité) peut être pris en compte indépendamment pour estimer la probabilité qu’une transaction appartienne à une classe de risque.

Le Naïf Bayes présente plusieurs avantages dans un contexte professionnel. Sa simplicité de mise en œuvre et sa rapidité de calcul en font un outil efficace pour traiter de grandes quantités de données, notamment textuelles. Il nécessite relativement peu d’exemples pour fournir des résultats utiles, ce qui est précieux lorsque les données disponibles sont limitées. De plus, son interprétation reste accessible : chaque variable contribue distinctement au calcul, ce qui rend le modèle plus transparent que d’autres techniques plus complexes.

Néanmoins, cette méthode repose sur une hypothèse d’indépendance rarement vérifiée en pratique. Les variables explicatives sont souvent corrélées entre elles, ce qui peut biaiser les résultats. Par ailleurs, le modèle tend à être moins performant lorsque les données sont très hétérogènes ou lorsque certaines classes sont sous-représentées. Enfin, même si l’approche est robuste pour de nombreuses applications, elle est moins adaptée lorsqu’il s’agit de capturer des relations complexes entre variables.