Les méthodes d'apprentissage: supervisé, non supervisé, semi supervisé, par renforcement

By Paul Claret

5 minutes read - 09/12/24

Quand on parle d’intelligence artificielle (IA), on entend souvent le terme “apprentissage”. Mais en réalité, il existe plusieurs façons pour une machine d’apprendre en fonction du type de données et des objectifs. Chaque méthode a ses spécificités, ses forces, et ses limites.

Voyons ensemble les différents types d’apprentissage en IA pour mieux comprendre comment les machines deviennent “intelligentes”.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est le type le plus courant et probablement celui auquel on pense instinctivement quand on parle d’IA. ### Comment ça marche ?

On donne à la machine un jeu de données étiqueté. Cela signifie que chaque exemple de données est associé à une réponse ou un résultat attendu. La machine apprend à relier les données d’entrée aux bonnes sorties en minimisant les erreurs.

Exemples :

• Prédire le prix d’une maison à partir de ses caractéristiques (surface, localisation, etc.).
• Classifier des emails comme “spam” ou “non spam”.
• Reconnaître des objets dans une image, comme des chats ou des chiens.

Forces :

• Très précis quand il est bien entraîné avec des données de qualité.
• Idéal pour des tâches où les résultats sont bien définis.

Limites :

• Nécessite beaucoup de données étiquetées, ce qui peut être coûteux ou difficile à obtenir.

Apprentissage non supervisé

Contrairement à l’apprentissage supervisé, ici, il n’y a pas d’étiquettes dans les données. La machine doit trouver elle-même des structures ou des motifs cachés.

Comment ça marche ?

L’algorithme analyse les données et essaie de les regrouper ou de détecter des anomalies. C’est particulièrement utile pour explorer des bases de données sans savoir exactement ce qu’on cherche.

Exemples :

• Regrouper des clients ayant des comportements d’achat similaires (segmentation de clientèle).

• Identifier des anomalies dans un réseau informatique (détection de fraudes). Forces :

• Utile pour explorer et comprendre des données non structurées.

• Ne nécessite pas de jeu de données étiqueté.

Limites :

• Plus difficile à évaluer : comment savoir si les groupes créés par la machine sont pertinents ?

Apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage semi-supervisé combine le meilleur des deux mondes : un petit jeu de données est étiqueté, mais la majorité des données ne l’est pas.

Comment ça marche ?

La machine commence par apprendre à partir des données étiquetées, puis utilise ce qu’elle a appris pour analyser et tirer parti des données non étiquetées.

Exemples :

• Améliorer une application de reconnaissance faciale avec un petit ensemble de visages identifiés.
• Identifier des maladies rares en médecine à partir d’un petit nombre de cas confirmés.

Forces :

• Moins coûteux que l’apprentissage supervisé pur, car il nécessite moins de données étiquetées.
• Plus précis que l’apprentissage non supervisé.

Limites :

• Nécessite tout de même un jeu de données initial avec des étiquettes.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un peu différent : la machine apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions. Vous avez surement déjà vu une de ces vidéos ou le créateur code le jeux dino de chrome et entraine une IA à battre des records fous. Bah c’est du reinforcement learning.

#### Comment ça marche ?

L’algorithme est comme un joueur dans un jeu. Il essaie différentes actions pour maximiser sa “récompense cumulative”. Avec le temps, il découvre la meilleure stratégie pour réussir.

Exemples :

• Les systèmes qui jouent aux échecs ou au Go, comme AlphaZero.
• Les robots qui apprennent à marcher ou à attraper des objets.
• Optimisation de la gestion de l’énergie dans des bâtiments intelligents.

Forces :

• Très puissant pour résoudre des problèmes complexes où il faut apprendre par essais et erreurs.
• Peut fonctionner avec peu ou pas de données initiales, car il apprend par expérience.

Limites :

• Lent : nécessite beaucoup de simulations ou d’interactions.
• Peut être imprévisible ou instable si mal configuré.

Apprentissage auto-supervisé (un champ émergent)

L’apprentissage auto-supervisé est une technique récente et de plus en plus populaire, notamment grâce aux progrès réalisés dans le traitement du langage naturel.

Comment ça marche ?

La machine crée ses propres étiquettes en utilisant des relations implicites dans les données. Par exemple, pour un texte, l’algorithme peut apprendre à prédire les mots manquants dans une phrase.

Exemples :

• Les modèles comme GPT (de OpenAI), qui apprennent à partir de milliards de textes sans étiquettes explicites.

Forces :

• Énorme potentiel, car il permet de tirer parti de données non étiquetées en grande quantité.
• À la base des modèles IA modernes et des architectures avancées comme les Transformers.

Limites :

• Très gourmand en calcul et en données.
• Peut nécessiter des ajustements complexes pour atteindre des performances optimales.

Conclusion

Chaque type d’apprentissage en IA a ses forces et ses limites, et le choix de la méthode dépend toujours du problème à résoudre et des données disponibles.

• Vous avez des données bien étiquetées ? L’apprentissage supervisé est parfait.
• Vous explorez un nouveau domaine ou n’avez pas d’étiquettes ? Essayez l’apprentissage non supervisé.
• Vous voulez un mix des deux ? L’apprentissage semi-supervisé peut être la solution.
• Vous travaillez sur des tâches complexes où il faut apprendre par essais et erreurs ? L’apprentissage par renforcement est votre allié.

L’IA est riche de ses différentes approches, et bien les comprendre permet de mieux les utiliser pour relever les défis de demain. Si vous suivez ce cours depuis la roadmap, dans les prochains articles, nous allons voir les algorithmes de bases implémentant ces méthodes d’entrainement. Si vous êtes tenté de sauter cette étape et passer directement au deeplearning et algorithmes plus avancés, je vous le déconseille à moins que vous ne les connaissiez déjà.

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.