Apprentissage supervisé

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est une méthode de machine learning dans laquelle un algorithme apprend à partir d’un jeu de données étiquetées, c’est-à-dire des exemples pour lesquels on connaît déjà la bonne réponse. Le but est de prédire une valeur ou une catégorie pour de nouvelles données similaires.

Comment ça fonctionne ?

L’algorithme reçoit :

• Des entrées (ex. : la taille, le poids, l’âge)
• Et une sortie attendue (ex. : « malade » ou « en bonne santé »)

Il apprend à établir une relation entre les deux pour ensuite généraliser à de nouveaux cas.

Exemples concrets

• Marketing : prédire si un prospect va convertir ou non
• RH : classer des CV selon leur adéquation à un poste
• E-commerce : estimer le panier moyen en fonction du comportement de navigation
• Finance : évaluer le risque de défaut d’un client

Les algorithmes courants utilisés

Régression linéaire

Utilisé pour prédire une valeur numérique continue à partir d’une ou plusieurs variables.
Exemple : prédire le chiffre d’affaires en fonction du nombre de visiteurs sur un site.
L’algorithme trace une droite qui s’ajuste au mieux aux données.

Arbres de décision

Méthode intuitive qui prend des décisions en suivant une série de règles « si… alors… ».
Exemple : classifier automatiquement un client comme « à fidéliser » ou « à relancer » en fonction de son comportement.
L’arbre divise les données en sous-groupes de plus en plus homogènes.

Forêts aléatoires (Random Forest)

Un ensemble d’arbres de décision générés aléatoirement, dont les résultats sont agrégés pour une meilleure précision et robustesse.
Très utilisé pour améliorer la performance de classification ou de prédiction.
Exemple : améliorer la détection de churn en combinant plusieurs modèles.

Réseaux de neurones supervisés

Inspirés du fonctionnement du cerveau, ces modèles sont composés de couches successives de « neurones » artificiels.
Très puissants pour traiter des données complexes (texte, image, voix).
Exemple : reconnaissance vocale, analyse d’image, prédiction du comportement utilisateur complexe.

Machines à vecteurs de support (SVM)

Algorithme de classification qui cherche la meilleure frontière possible entre plusieurs catégories.
Très efficace quand les données sont bien séparées.
Exemple : détecter les e-mails frauduleux ou non.

Pourquoi utiliser l’apprentissage supervisé ?

L’apprentissage supervisé est idéal lorsque :

• Tu disposes de données historiques bien structurées
• Tu veux prédire un résultat connu (binaire, multiple ou numérique)
• Tu veux automatiser des prises de décision sur la base de critères objectifs.