Introduction aux algorithmes de bases pour l'IA

By Paul Claret

5 minutes read - 09/12/24

Dans le monde de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML), il existe des algorithmes qui servent de fondations solides pour comprendre les concepts plus avancés. Ces algorithmes de base sont non seulement utiles pour résoudre des problèmes simples, mais aussi pour construire des modèles plus sophistiqués.

Dans cet article, on va découvrir les principes clés qui sous-tendent ces algorithmes. Si vous êtes débutant, pas de panique : l’objectif est de poser les bases sans entrer dans trop de complexité. Pour ceux qui sont plus familiers avec la programmation ou le ML, considérez cela comme un échauffement avant d’aborder des sujets plus avancés. De toute façon, j’expliquerai et donnerai du code dans les articles suivants.

Pourquoi commencer par les algorithmes de base ?

Ces algorithmes sont souvent utilisés comme des “outils de premier secours”. Ils sont :

1. Simples à comprendre : Ils permettent d’explorer vos données et de résoudre rapidement des problèmes.
2. Efficaces : Ils offrent des performances correctes sur des problèmes standards, même sans tuning complexe.
3. Intuitifs : Les concepts derrière ces algorithmes aident à mieux comprendre des modèles plus complexes par la suite.

Les trois grandes catégories

Avant de plonger dans les détails, rappelons les grandes catégories d’apprentissage machine :

1. Apprentissage supervisé : Le modèle apprend à partir de données étiquetées (où les réponses sont connues).

• Exemple : Prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille, de son emplacement, etc.

2. Apprentissage non supervisé : Le modèle cherche des structures ou des regroupements dans des données sans réponses connues.

• Exemple : Regrouper des clients en fonction de leurs habitudes d’achat.

3. Apprentissage semi-supervisé et renforcement : Ces approches combinent des éléments des deux premières catégories ou permettent à un modèle d’apprendre par essai-erreur.

Les algorithmes de base que nous allons explorer dans cette série appartiennent principalement aux deux premières catégories.

Ce qu’il faut retenir avant de commencer

1. Les algorithmes sont des outils

Chaque algorithme a ses forces et ses faiblesses. Il n’existe pas de “meilleur” algorithme : tout dépend des données, du problème et des objectifs.

2. La qualité des données est essentielle

Même le meilleur algorithme ne peut pas compenser des données mal préparées ou de mauvaise qualité. Avant de penser “quel algorithme utiliser ?”, posez-vous les questions suivantes :

• Les données sont-elles complètes ?
• Y a-t-il des valeurs aberrantes ou des erreurs ?
• Les données sont-elles équilibrées (par exemple, en termes de classes à prédire) ?

3. Comprendre la notion de surapprentissage

Un modèle qui est trop “intelligent” sur l’ensemble d’entraînement peut échouer lamentablement sur de nouvelles données. Ce phénomène, appelé overfitting, est l’un des défis clés en machine learning.

4. L’importance de l’interprétabilité

Certains algorithmes sont plus faciles à expliquer que d’autres. Pour un projet où la transparence est cruciale (par exemple, en santé ou en finance), opter pour un modèle interprétable est souvent une meilleure idée.

Quels types de problèmes peuvent être résolus ?

Avec ces algorithmes de base, vous pouvez déjà résoudre une variété de problèmes pratiques, comme :

• Classification : Prédire à quelle catégorie appartient un exemple (par exemple, email spam ou non-spam).
• Régression : Prédire une valeur continue (par exemple, le chiffre d’affaires d’une entreprise).
• Clustering : Identifier des groupes dans vos données (par exemple, des segments de clients).

Aperçu des prochaines étapes

Voici ce que nous explorerons dans cette série :

1. Régression linéaire et logistique
   • Comment utiliser des équations simples pour faire des prédictions précises ?
2. k-NN et k-means
   • Découvrir la puissance des voisins proches et du clustering.
3. Arbres de décision et SVM
   • Deux méthodes élégantes pour séparer vos données ou prendre des décisions complexes.
4. Évaluation des modèles
   • Comment savoir si un modèle fonctionne bien ou non ?
5. Courbe ROC, précision, rappel, F1-score
   • Les outils pour mesurer et comparer les performances des modèles.

👀👀👀

Conclusion

Les algorithmes de base ne sont pas juste une introduction : ce sont des piliers. Que vous soyez curieux de comprendre comment fonctionnent les IA modernes ou que vous cherchiez à résoudre un problème pratique, ces concepts vous guideront.

Alors, prêt à plonger dans le monde fascinant du machine learning ? La prochaine étape, c’est de comprendre les bases avec la régression linéaire et logistique. À bientôt dans le prochain article !

Vous voulez apprendre l'IA en autonomie ?

Si vous êtes nouveau sur mon site, je vous invite à aller voir ma page sur Roadmap IA qui regroupe tous mes articles dans l'ordre pour vous facilitez l'apprentissage.