Le monde de l’intelligence artificielle (IA) a considérablement évolué au cours des dernières décennies. Aujourd’hui, les systèmes d’IA sont capables d’automatiser des tâches complexes, de faire des prédictions précises et même d’imiter des comportements humains. Une question fondamentale se pose avec les progrès de l’IA : comment l’IA apprend-elle ? Comment l’IA apprend-elle ? Cet article explore un aspect crucial de l’apprentissage de l’IA, connu sous le nom d’algorithmes d’apprentissage supervisé.

Comprendre l’apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est l’une des approches les plus courantes utilisées dans le machine learning, où un système d’IA apprend par l’exemple. Il s’agit d’enseigner au modèle d’IA en lui fournissant des données étiquetées, qui consistent en des paires entrée-sortie. L’objectif principal de l’apprentissage supervisé est de permettre au modèle d’IA de créer une fonction de correspondance entre ces paires d’entrées-sorties afin qu’il puisse faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de nouvelles données d’entrée.

Données étiquetées : La base de l’apprentissage supervisé

Pour bien saisir le concept d’apprentissage supervisé, il est essentiel de comprendre ce que l’on entend par « données étiquetées« . Les données étiquetées font référence à des ensembles de données où chaque point de données possède une étiquette ou une valeur cible correspondante. Prenons l’exemple d’un ensemble de données de messages électroniques où chaque message est étiqueté comme « spam » ou « non spam ». Dans ce cas, le contenu du courrier électronique sert d’entrée, tandis que les étiquettes associées servent d’étiquettes de sortie. En utilisant ces données étiquetées, il est possible d’apprendre à un algorithme d’apprentissage supervisé à reconnaître des modèles et des relations dans les données, ce qui lui permet finalement de classer avec précision les futurs messages électroniques comme étant du spam ou non.

Différents types d’algorithmes d’apprentissage supervisé

Il existe aujourd’hui un large éventail d’algorithmes d’apprentissage supervisé, chacun étant conçu pour résoudre des types de problèmes spécifiques ou pour travailler avec des structures de données particulières. Voici un bref aperçu de quelques algorithmes d’apprentissage supervisé populaires :

  1. Régression linéaire : La régression linéaire est un algorithme simple qui modélise la relation entre deux variables en ajustant une équation linéaire aux données observées. Il est principalement utilisé pour prédire des valeurs numériques.
  2. Régression logistique : Malgré son nom, la régression logistique est un algorithme de classification plutôt qu’une technique de régression. Elle prédit la probabilité qu’un événement se produise sur la base d’une ou plusieurs caractéristiques d’entrée et utilise une fonction logistique pour convertir ces probabilités en sorties binaires (par exemple, oui/non).
  3. Machines à vecteurs de support (SVM) : Les SVM sont une méthode d’apprentissage automatique puissante qui peut être utilisée pour les tâches de classification et de régression. Elle permet de trouver l’hyperplan optimal qui sépare les différentes classes dans l’espace des caractéristiques, en maximisant la marge entre elles.
  4. K-Voisins les plus proches (KNN) : Le KNN est un algorithme de classification simple et intuitif qui attribue l’étiquette d’un nouveau point de données en fonction de la classe majoritaire de ses k-voisins les plus proches dans l’ensemble de données d’apprentissage.
  5. Arbres de décision : Les arbres de décision sont des algorithmes polyvalents qui peuvent être appliqués à des tâches de classification et de régression. Ils divisent récursivement les données d’entrée en sous-ensembles sur la base de critères spécifiques (par exemple, les valeurs des caractéristiques), ce qui aboutit à des décisions ou à des prédictions au niveau des nœuds de la feuille.
  6. Forêts aléatoires : Les forêts aléatoires sont une méthode d’ensemble qui combine les résultats de plusieurs arbres de décision afin d’améliorer la précision des prédictions et d’éviter l’ajustement excessif.
  7. Réseaux neuronaux : Les réseaux neuronaux s’inspirent de la structure du cerveau humain et se composent de couches interconnectées de neurones artificiels. Ils peuvent apprendre des modèles et des relations complexes au sein des données, ce qui les rend adaptés à des tâches telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, etc.

Formation du modèle d’IA : Un processus itératif

Une fois qu’un algorithme d’apprentissage supervisé approprié a été choisi, l’étape suivante consiste à entraîner le modèle d’IA à l’aide des données étiquetées. Ce processus est généralement itératif et consiste en plusieurs cycles de formation et d’optimisation. Au cours de chaque cycle, le modèle d’IA traite les données d’entrée, fait des prédictions basées sur sa compréhension actuelle, puis compare ces prédictions avec les étiquettes de sortie réelles fournies dans l’ensemble de données.

La différence entre la sortie prédite et la sortie réelle (appelée erreur) aide le modèle à identifier les domaines à améliorer. L’algorithme d’apprentissage ajuste les paramètres du modèle afin de minimiser cette erreur, améliorant ainsi progressivement la précision des prédictions du modèle. Ce processus itératif se poursuit jusqu’à ce que le modèle atteigne un niveau de performance satisfaisant ou qu’un critère d’arrêt prédéfini soit rempli.

Évaluation des performances des modèles d’apprentissage supervisé

Une fois le modèle d’IA formé, il est essentiel d’évaluer ses performances afin de s’assurer qu’il peut faire des prédictions précises sur de nouvelles données inédites. Plusieurs mesures d’évaluation sont couramment utilisées pour évaluer l’efficacité des modèles d’apprentissage supervisé :

  • Précision : Cet indicateur mesure la proportion de prédictions correctes faites par le modèle par rapport au nombre total de prédictions.
  • Précision : La précision évalue la manière dont le modèle identifie les instances pertinentes par rapport au nombre total d’instances extraites (c’est-à-dire les vrais positifs divisés par les vrais positifs plus les faux positifs).
  • Rappel : Le rappel calcule la proportion de vrais positifs qui ont été correctement identifiés par le modèle (c’est-à-dire les vrais positifs divisés par les vrais positifs plus les faux négatifs).
  • Score F1 : Le score F1 est la moyenne harmonique de la précision et du rappel, fournissant une mesure unique qui équilibre les deux paramètres.
  • Erreur quadratique moyenne (EQM) : Pour les tâches de régression, l’erreur quadratique moyenne mesure la différence quadratique moyenne entre la valeur réelle et la valeur prédite. Une valeur MSE plus faible indique une meilleure performance de prédiction.

En conclusion, les algorithmes d’apprentissage supervisé jouent un rôle essentiel en apprenant aux modèles d’IA à faire des prédictions et à prendre des décisions précises sur la base de données étiquetées. En comprenant les principes fondamentaux de l’apprentissage supervisé, nous pouvons apprécier la façon dont ces puissants algorithmes ont contribué au développement rapide des technologies de l’IA et à leurs applications dans le monde réel dans diverses industries.