Classification

La classification est une tâche d’apprentissage supervisé où un modèle est entraîné à attribuer des étiquettes prédéfinies à de nouvelles données. Chaque exemple d’entraînement est associé à une catégorie, ce qui permet au modèle d’apprendre à généraliser et prédire correctement sur des données inédites.

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Types de classification

Binaire : distinguer deux classes (ex. : e-mails spam vs non-spam).
Multiclasse : attribuer une donnée à une classe parmi plusieurs (ex. : reconnaissance d’images avec “chat”, “chien”, “oiseau”).
Multilabel : attribuer simultanément plusieurs étiquettes à une même donnée (ex. : un article de presse classé en “économie” et “politique”).

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Algorithmes courants

Régression logistique
Arbres de décision / forêts aléatoires
Machines à vecteurs de support (SVM)
Réseaux de neurones profonds

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Applications

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La classification est souvent vue comme la porte d’entrée de l’apprentissage supervisé, car elle illustre bien le principe de base : apprendre à partir d’exemples annotés pour généraliser à de nouvelles situations. Elle est omniprésente, qu’il s’agisse de filtrer des courriels, de diagnostiquer une maladie ou de détecter une intrusion informatique.

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Au-delà de ses variantes (binaire, multiclasse, multi-étiquette), un enjeu essentiel est la qualité des données d’entraînement. Des annotations erronées ou biaisées peuvent avoir un impact direct sur les performances et la fiabilité du modèle. C’est pourquoi des procédures de validation, de nettoyage et de contrôle qualité des labels sont indispensables.

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Dans la pratique, la classification ne se limite pas à une prédiction brute. Elle doit souvent s’accompagner d’une estimation de confiance (probabilités ou scores) qui permet à l’utilisateur de savoir à quel point le système est sûr de sa décision. Cet aspect est particulièrement important dans les secteurs sensibles comme la santé ou la justice.

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Référence

Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.