Learning Graph
Une courbe d’apprentissage est une représentation graphique qui illustre l’évolution des performances d’un modèle d’intelligence artificielle (par exemple la précision, la perte ou l’erreur) en fonction du temps ou des epochs d’entraînement.
Contexte
Cet outil est crucial pour comprendre comment un modèle apprend à partir des données. En comparant les courbes d’entraînement et de validation, les chercheurs peuvent identifier rapidement deux phénomènes fréquents :
- le sous-apprentissage (underfitting), quand le modèle n’arrive pas à capter les motifs des données et affiche des résultats médiocres ;
- le surapprentissage (overfitting), quand il mémorise trop bien les données d’entraînement mais échoue sur de nouvelles données.
Exemples
- En vision par ordinateur, suivre la diminution de la perte (loss) d’un CNN sur des images médicales.
- En traitement du langage, comparer précision et rappel d’un modèle de traduction automatique au fil des epochs.
- En finance, vérifier qu’un modèle prédictif converge sans dérives.
Avantages et limites
- ✅ Donne une vue intuitive et rapide sur le comportement du modèle.
- ✅ Permet d’ajuster les hyperparamètres (learning rate, taille du batch).
- ❌ Peut être trompeur si les métriques ne sont pas bien choisies.
- ❌ Nécessite une bonne séparation train/test pour être pertinent.
Une courbe d’apprentissage agit comme un stéthoscope du modèle : elle permet d’écouter la façon dont il apprend au fil du temps. En observant simultanément la courbe d’entraînement et celle de validation, on peut identifier rapidement si le modèle est en train de s’améliorer de manière saine ou s’il tombe dans les pièges classiques du sous-apprentissage et du surapprentissage.
Dans la pratique, ces graphes aident énormément au réglage des hyperparamètres. Par exemple, un taux d’apprentissage trop élevé se traduit souvent par des oscillations instables dans la courbe de perte. À l’inverse, un taux trop faible peut produire une courbe plate qui progresse trop lentement.
Les limites existent néanmoins. Si la répartition des données entre entraînement et validation est mal faite, la courbe peut donner une impression trompeuse de performance. De plus, se concentrer uniquement sur la précision ou la perte est réducteur : il est souvent nécessaire de combiner plusieurs indicateurs pour obtenir une vision fidèle de la qualité du modèle.
📚 Références
- Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
