Apprentissage supervisé : comment fonctionne le modèle d'IA

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

Le «supervised learning» (apprentissage supervisé)désigne une approche visant à développer l'intelligence artificielle (IA). Comme pour toute forme d'apprentissage automatique, l'IA doit être entraînée à l'aide d'algorithmes et de modèles statistiques afin de tirer des conclusions pertinentes à partir d'un ensemble de données donné. Outre le supervised learning, l'apprentissage automatique distingue également le semi-supervised learning (apprentissage semi-supervisé), l'unsupervised learning (apprentissage non supervisé) et le reinforcement learning (apprentissage par renforcement ). Toutes ces formes servent à développer ou à améliorer de nouveaux produits, processus et services.

Comment fonctionne l'apprentissage supervisé ?

Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, les scientifiques des données entraînent un algorithme informatique et le surveillent pendant son apprentissage. Ils lui fournissent d'abord une multitude de données d'entrée, chacune portant une étiquette pour la sortie requise. Le résultat est donc connu à l'avance. L'algorithme est entraîné jusqu'à ce qu'il puisse reconnaître avec certitude les modèles et les relations sous-jacents entre l'entrée et la sortie.

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La machine passe ensuite par une phase de test avec des données d'entrée sans étiquette apparente. Elle décide alors elle-même quelle est la sortie correcte et compare son résultat avec celui spécifié par les développeurs. Les différences ou les prévisions concrètes sont utilisées pour l'optimisation lors de la phase d'apprentissage suivante. La précision ainsi mesurée de l'algorithme montre donc dans quelle mesure celui-ci a déjà appris et ce à quoi on peut s'attendre dans la pratique. L'objectif : l'algorithme doit fournir une sortie aussi précise que possible lorsqu'il est alimenté par des données inconnues sans étiquette après la phase de test.

Quand utilise-t-on l'apprentissage supervisé ?

Cette forme d'intelligence artificielle est déjà utilisée pour de nombreuses applications dans le commerce électronique. Elle est particulièrement adaptée aux classifications et aux analyses de régression :

• Classifications: l'objectif ici est discret, c'est-à-dire quantifiable. Par exemple, l'IA détermine à quelle catégorie appartient un article de blog, quels e-mails sont classés comme spam et non spam, ou si les commentaires des clients sont positifs ou négatifs.
• Analyses de régression: ici, l'objectif est réaliste. Il s'agit par exemple de prévoir le volume des ventes à une date future ou de déterminer le prix de vente d'un bien immobilier en fonction du code postal.

Avantages du modèle d'IA

L'apprentissage supervisé aide à résoudre des problèmes concrets, tels que la détection des fraudes à la carte de crédit ou le filtrage des spams, en automatisant différents processus. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent à long terme.

Sur la base d'expériences antérieures, la machine peut prédire les développements futurs. Dans le cas du spam, par exemple, elle reconnaît certains mots qui apparaissent dans le texte de l'e-mail, dans l'objet ou dans l'adresse de l'expéditeur. L'entraînement de l'IA aide à obtenir une idée précise des classes d'objets à évaluer. À long terme, cela permet d'automatiser et d'uniformiser l'évaluation et la classification fastidieuses de grands ensembles de données. Une IA bien entraînée surpasse les performances d'un opérateur humain, ce qui permet non seulement de libérer des ressources humaines, mais aussi de réduire le risque d'erreurs.

Défis liés à l'apprentissage supervisé

Pour que la machine puisse reconnaître les corrélations de manière fiable, les données doivent être bien préparées. En effet, des données erronées ou une préparation insuffisante de celles-ci constituent un défi majeur. L'apprentissage non supervisé « compense » cela en laissant un être humain interpréter les résultats, ajuster les paramètres et recalculer. Cependant, comme cela se fait principalement manuellement, cela implique un investissement important en temps et en argent. Les problèmes liés aux données ou à leur traitement insuffisant ne constituent toutefois pas seulement un défi pour l'apprentissage supervisé, mais aussi pour tous les autres processus d'apprentissage. L'apprentissage profond peut compenser en partie ce problème grâce à un temps de calcul et une quantité de données extrêmement importants, mais des données bien préparées sont bien sûr également utiles dans ce processus. C'est ici que s'applique le principe « garbage in, garbage out », car le résultat dépend en grande partie des données saisies.

S'il y a des doublons, des contenus manquants ou des liens manquants dans l'ensemble de données, l'IA ne sait pas quoi en faire. Il en va de même lorsque les données de test diffèrent de l'ensemble de données d'entraînement. En effet, la machine ne doit pas être trop précisément entraînée sur les données d'entraînement. Sinon, on assiste à un effet dit de « surajustement » : ce n'est que lorsqu'une entrée de données correspond exactement aux variables prédéfinies qu'elle peut être classée dans la catégorie correspondante. Le super-apprentissage n'est pas le seul à être confronté à ce défi. Le deep learning n'est pas non plus à l'abri de cet effet.

De plus, il est important de disposer de données variées afin que la machine puisse évaluer autant de scénarios différents que possible. Si elle doit par exemple apprendre à distinguer les humains des animaux sur des images, elle doit voir non seulement des chiens, mais aussi des girafes, des éléphants ou des gorilles. Les scientifiques spécialisés dans les données doivent donc disposer de connaissances suffisantes sur les différentes classes d'objets afin de les distinguer clairement pour l'IA.

L'apprentissage par renforcement est également concerné par les problèmes mentionnés, voire dans une mesure encore plus importante en raison de la nature même de cet apprentissage.

Autres formes d'apprentissage automatique

Outre l'apprentissage supervisé, il existe, comme mentionné précédemment, trois autres formes d'apprentissage automatique : l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Dans le cadre de l'apprentissage non supervisé , la machine reçoit des données qui n'ont pas été préalablement étiquetées. L'IA doit déterminer elle-même les modèles et les similitudes entre les données. Pour cela, elle a besoin d'un nombre suffisamment important de données – bien plus que dans le cas de l'apprentissage supervisé – afin de pouvoir les regrouper de manière fiable et tirer des conclusions logiques.

La création de segments pour l'analyse des groupes cibles est un exemple d'utilisation de cette forme d'intelligence artificielle. Celle-ci peut à son tour être utilisée pour diffuser des contenus personnalisés pour différents segments.

Conclusion : l'apprentissage supervisé offre un grand potentiel aux boutiques en ligne

Vous pouvez utiliser l'intelligence artificielle de nombreuses façons dans votre boutique en ligne afin de susciter l'enthousiasme de vos clients pour votre marque et de générer un chiffre d'affaires plus élevé. Il est nécessaire de choisir le modèle d'IA adapté à chaque cas d'utilisation. L'apprentissage supervisé offre un grand potentiel pour optimiser les processus et les produits de votre boutique en ligne. Utilisez l'IA pour filtrer vos e-mails dans le service clientèle, proposer à vos clients des contenus personnalisés ou obtenir des prévisions sur les ventes futures.