Supervised Learning
L’apprentissage supervisé est une méthode d’intelligence artificielle où un modèle est entraîné à partir de données étiquetées (voir notre offre de Data Labeling pour les modèles de Computer Vision, par exemple). Chaque exemple de l’ensemble d’entraînement comprend des caractéristiques (entrées) et une étiquette associée (sortie attendue). L’objectif est que le modèle apprenne la relation entre entrées et sorties afin de pouvoir généraliser à de nouvelles données.
Contexte
Cette approche est la plus répandue dans l’IA moderne. Elle repose sur la disponibilité de grands ensembles de données annotées. Depuis les années 1980, avec l’essor de la puissance de calcul et la disponibilité des bases de données de taille importante, l’apprentissage supervisé est devenu le pilier de nombreuses applications industrielles.
Exemples
- Vision par ordinateur : classification d’images (ex. reconnaître un chat ou un chien).
- NLP : filtrage de spam, analyse de sentiments.
- Finance : détection de fraude à partir de transactions labellisées.
- Santé : diagnostic assisté à partir d’images médicales annotées par des experts.
Avantages et limites
- ✅ Très performant si les données sont nombreuses et de qualité.
- ✅ Permet d’obtenir des modèles explicites pour la prédiction.
- ❌ Coût élevé de l’annotation manuelle (mais les temps ont changé... le volume de données requis est aujourd'hui moins important, et les experts / spécialistes de l'annotation sont qualifiés !).
- ❌ Faible robustesse si le modèle est exposé à des données différentes de l’entraînement (problème de biais).
L’apprentissage supervisé peut être comparé à un enseignement guidé : l’algorithme reçoit des exemples accompagnés de la “bonne réponse”, ce qui lui permet d’apprendre progressivement à généraliser. Le processus consiste à ajuster un modèle de sorte que les prédictions minimisent l’écart entre la sortie attendue et la sortie calculée.
Il s’agit du paradigme dominant de l’intelligence artificielle actuelle, utilisé dans une multitude de domaines pratiques : diagnostic médical, détection de fraude, moteurs de recherche ou encore reconnaissance vocale. Toutefois, son efficacité dépend de l’existence de jeux de données riches et bien annotés, dont la constitution est coûteuse et chronophage.
Un autre défi réside dans les biais des données : si l’échantillon d’entraînement est peu représentatif, les modèles risquent de reproduire ces déséquilibres dans leurs prédictions. Malgré ces limites, l’apprentissage supervisé demeure l’un des piliers de l’IA moderne, reconnu pour sa précision et sa simplicité conceptuelle.
📚 Références
- Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
