Binary Classification
La classification binaire est une tâche d’apprentissage supervisé où un modèle d’IA attribue chaque donnée à l’une de deux catégories possibles. C’est l’une des formes les plus simples et les plus fondamentales de classification.
Exemples courants
- Détection de spams : spam vs non-spam.
- Médecine : malade vs sain.
- Finance : transaction frauduleuse vs légitime.
- Vision par ordinateur : chat vs chien.
Défis principaux
- Classes déséquilibrées : lorsqu’une classe est beaucoup plus représentée que l’autre (ex. : peu de fraudes dans un grand volume de transactions).
- Choix des seuils de décision : trouver l’équilibre entre rappel (recall) et précision (precision).
- Surapprentissage : risque d’un modèle trop spécialisé qui généralise mal.
Applications
- Détection d’intrusions en cybersécurité.
- Systèmes biométriques (authentification faciale ou vocale).
- Prédiction de churn (clients qui quittent vs qui restent).
La classification binaire est un cas d’école en apprentissage supervisé, mais derrière sa simplicité apparente se cachent de nombreuses subtilités. C’est le socle de nombreuses applications concrètes, comme la détection de spams, les diagnostics médicaux ou la reconnaissance vocale.
Un aspect clé est la gestion du déséquilibre des classes. Dans des contextes comme la détection de maladies rares, la classe positive peut représenter moins de 1 % des données. Dans ce cas, l’exactitude globale devient trompeuse : il faut privilégier des indicateurs comme le rappel, la précision et la courbe ROC.
La valeur interprétative des modèles est également cruciale. Dans des secteurs sensibles comme la santé ou la finance, il ne suffit pas qu’un modèle prédise correctement : il doit aussi être en mesure d’expliquer pourquoi une décision a été prise. Les méthodes d’explicabilité (LIME, SHAP) permettent d’analyser l’influence des variables et renforcent la confiance des utilisateurs.
Référence
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
