{"id":27617,"date":"2019-07-18T09:25:20","date_gmt":"2019-07-18T07:25:20","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/apprentissage-supervise\/"},"modified":"2025-11-27T11:47:56","modified_gmt":"2025-11-27T10:47:56","slug":"apprentissage-supervise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/fr\/apprentissage-supervise\/","title":{"rendered":"Apprentissage Supervis\u00e9"},"content":{"rendered":"\t\t
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Le choix du syst\u00e8me d’apprentissage automatique appropri\u00e9 pour un probl\u00e8me<\/h5>

Avant d’utiliser l’apprentissage automatique, il convient de se demander quel type de probl\u00e8me il s’agit de r\u00e9soudre. Comme il existe de nombreuses variantes de syst\u00e8mes d’apprentissage automatique, il est judicieux de les classer en cat\u00e9gories plus larges selon les crit\u00e8res suivants : <\/p>

Selon que l’on souhaite ou non qu’une personne intervienne dans le processus d’apprentissage, on choisira une approche d’apprentissage supervis\u00e9, non supervis\u00e9, semi-supervis\u00e9 ou par renforcement.<\/p>

Le mod\u00e8le du syst\u00e8me doit-il apprendre par \u00e9tapes ou en cours de fonctionnement (en ligne vs par lots) ?<\/p>

Est-il suffisant de comparer simplement de nouveaux points de donn\u00e9es avec des points de donn\u00e9es connus ou est-il plut\u00f4t n\u00e9cessaire de reconna\u00eetre des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es d’entra\u00eenement et de cr\u00e9er un mod\u00e8le pr\u00e9dictif (apprentissage bas\u00e9 sur les instances vs bas\u00e9 sur les mod\u00e8les) ?<\/p>

L’une des t\u00e2ches les plus courantes de l’apprentissage supervis\u00e9 est la classification, telle qu’elle est utilis\u00e9e dans l’exemple du filtre anti-spam. Celui-ci apprend continuellement en utilisant, par exemple, un r\u00e9seau neuronal profond qui est entra\u00een\u00e9 sur des exemples. Il s’agit donc d’un syst\u00e8me d’apprentissage supervis\u00e9 en ligne bas\u00e9 sur un mod\u00e8le. Le filtre anti-spam est entra\u00een\u00e9 avec de nombreux exemples d’e-mails et les classes correspondantes pour d\u00e9terminer s’il s’agit de spam ou de ham. Le mod\u00e8le du filtre anti-spam apprend ainsi \u00e0 classer les nouveaux e-mails. <\/p>

Une autre t\u00e2che typique des mod\u00e8les d’apprentissage supervis\u00e9 consiste \u00e0 pr\u00e9dire des valeurs num\u00e9riques concr\u00e8tes, comme le prix d’un objet sp\u00e9cifique. Cette pr\u00e9diction peut \u00eatre effectu\u00e9e dans le cadre d’une r\u00e9gression dite en sp\u00e9cifiant une s\u00e9rie de caract\u00e9ristiques, \u00e9galement appel\u00e9es pr\u00e9dicteurs. Pour une pr\u00e9diction des prix des voitures, les caract\u00e9ristiques suivantes pourraient \u00eatre prises en compte dans le mod\u00e8le d’apprentissage : kilom\u00e9trage, \u00e2ge, marque, ann\u00e9e du mod\u00e8le. La quantit\u00e9 et la qualit\u00e9 des donn\u00e9es d’entra\u00eenement ont g\u00e9n\u00e9ralement beaucoup plus d’influence sur la pr\u00e9cision du mod\u00e8le que le choix et l’ajustement de l’algorithme. Par cons\u00e9quent, un nombre suffisant d’exemples pour les objets souhait\u00e9s (par exemple, les voitures) avec leurs pr\u00e9dicteurs et les \u00e9tiquettes correspondantes sont n\u00e9cessaires pour pouvoir bien entra\u00eener le syst\u00e8me. <\/p>

Le flux de travail de l’apprentissage supervis\u00e9<\/h5>

Le graphique suivant d\u00e9crit le processus d’apprentissage supervis\u00e9 dans la pratique.<\/p>

\"Flux<\/p>

Flux de travail de l’apprentissage supervis\u00e9<\/p>

Avant de commencer le processus, il est d’abord n\u00e9cessaire d’identifier le probl\u00e8me afin de pouvoir poursuivre avec une approche de solution appropri\u00e9e. Ensuite, on commence par collecter l’ensemble de donn\u00e9es. Pour ce faire, l’avis d’un expert peut \u00eatre n\u00e9cessaire. Celui-ci doit \u00e9valuer quels param\u00e8tres ont le plus d’influence sur la sortie et sont donc les plus pertinents. Cependant, il ne sera pas possible de trouver un expert correspondant pour tous les cas afin d’aider \u00e0 analyser les propri\u00e9t\u00e9s \u00e0 importer. Dans ce cas, la m\u00e9thode la plus simple consiste \u00e0 recourir \u00e0 la m\u00e9thode dite de force brute. Dans ce contexte, cela signifie analyser toutes les donn\u00e9es disponibles dans l’espoir d’isoler les propri\u00e9t\u00e9s correctes et pertinentes. Cependant, un ensemble de donn\u00e9es collect\u00e9 avec cette m\u00e9thode doit \u00eatre nettoy\u00e9 et pr\u00e9trait\u00e9, car il contient souvent du bruit ou des valeurs de propri\u00e9t\u00e9s manquantes. Par bruit, on entend des valeurs aberrantes extr\u00eames qui ne se situent pas dans la plage des cas moyens et peuvent donc fausser les r\u00e9sultats de l’algorithme. <\/p>

La deuxi\u00e8me \u00e9tape consiste en la pr\u00e9paration et le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es. Pour le traitement des donn\u00e9es manquantes dans l’ensemble de donn\u00e9es, diverses m\u00e9thodes peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es, telles que la s\u00e9lection d’instances. Celle-ci est utilis\u00e9e pour g\u00e9rer le bruit dans les donn\u00e9es et pour faire face \u00e0 la difficult\u00e9 d’apprendre \u00e0 partir de tr\u00e8s grands ensembles de donn\u00e9es, en aidant \u00e0 \u00e9liminer les donn\u00e9es non pertinentes. Le fait que de nombreuses caract\u00e9ristiques soient interd\u00e9pendantes affecte souvent la pr\u00e9cision des mod\u00e8les de classification d’apprentissage supervis\u00e9. Ce probl\u00e8me peut \u00eatre r\u00e9solu par le d\u00e9veloppement de nouvelles fonctionnalit\u00e9s \u00e0 partir de l’ensemble de fonctions de base. Cette approche est appel\u00e9e construction \/ transformation de caract\u00e9ristiques. Les nouvelles caract\u00e9ristiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9es peuvent conduire \u00e0 la cr\u00e9ation de classificateurs plus pr\u00e9cis et plus exacts. \u00c0 titre d’exemple, on peut imaginer une liste de personnes o\u00f9 certaines n’ont pas indiqu\u00e9 leur poids. Pour pouvoir inclure ces personnes, on peut simplement prendre la moyenne de tous les poids et la leur attribuer. En outre, la d\u00e9couverte de caract\u00e9ristiques significatives contribue \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension du classificateur g\u00e9n\u00e9r\u00e9 et \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension du concept appris. <\/p>

L’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 s\u00e9lectionner l’algorithme d’apprentissage requis. Cette \u00e9tape est la plus critique. Une fois que le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 avec les ensembles de donn\u00e9es de test pr\u00e9c\u00e9demment cr\u00e9\u00e9s et que le r\u00e9sultat est satisfaisant, le classificateur est pr\u00eat pour l’\u00e9valuation finale avant son d\u00e9ploiement en routine. L’\u00e9valuation peut \u00eatre bas\u00e9e, par exemple, sur la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction, c’est-\u00e0-dire le pourcentage de pr\u00e9dictions correctes divis\u00e9 par le nombre total de pr\u00e9dictions. Les approches suivantes peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour calculer la pr\u00e9cision : <\/p>

Une approche consiste \u00e0 diviser l’ensemble de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, en utilisant deux tiers pour l’entra\u00eenement. Le tiers restant est utilis\u00e9 pour l’ensemble de test, o\u00f9 l’on essaie de d\u00e9terminer la performance de l’algorithme sur des entr\u00e9es inconnues. <\/p>

Une autre technique bien connue est la validation crois\u00e9e. Dans ce cas, l’ensemble de donn\u00e9es d’entra\u00eenement est divis\u00e9 en sous-ensembles mutuellement exclusifs de taille \u00e9gale, et pour chaque sous-ensemble, le classificateur est entra\u00een\u00e9 sur l’ensemble de tous les autres sous-ensembles. La moyenne du taux d’erreur de chaque sous-ensemble est donc une estimation du taux d’erreur du classificateur. <\/p>

Si, apr\u00e8s l’\u00e9valuation du mod\u00e8le, il est constat\u00e9 que le taux d’erreur est insatisfaisant, il faut revenir \u00e0 la phase pr\u00e9c\u00e9dente du flux de travail d’apprentissage supervis\u00e9. Il convient alors d’examiner diff\u00e9rents facteurs : Des caract\u00e9ristiques non pertinentes sont-elles utilis\u00e9es pour le probl\u00e8me ? Un ensemble d’entra\u00eenement plus grand est-il n\u00e9cessaire ? La dimensionnalit\u00e9 du probl\u00e8me est-elle trop \u00e9lev\u00e9e (Trop d’attributs sont-ils utilis\u00e9s) ? L’algorithme choisi est-il inappropri\u00e9 ? Les param\u00e8tres doivent-ils \u00eatre ajust\u00e9s ? Ou peut-\u00eatre l’ensemble de donn\u00e9es est-il d\u00e9s\u00e9quilibr\u00e9 ? <\/p>

Comment appliquer le flux de travail d\u00e9crit \u00e0 un probl\u00e8me r\u00e9el ?<\/p>

Cas d’utilisation pour l’apprentissage supervis\u00e9<\/h5>

Pour ce cas d’utilisation, le probl\u00e8me est d\u00e9fini dans la premi\u00e8re \u00e9tape comme la pr\u00e9vision d’un forecast de projet. Ensuite, il s’agit de commencer \u00e0 collecter l’ensemble de donn\u00e9es. Pour ce faire, on recueille les pr\u00e9visions de projets internes ant\u00e9rieures, qui sont d\u00e9j\u00e0 disponibles dans l’outil de gestion de projet propre \u00e0 digatus, car les chefs de projet y documentent toutes les informations pertinentes sur les projets. En outre, il faut extraire les caract\u00e9ristiques n\u00e9cessaires et pertinentes pour la pr\u00e9vision et pr\u00e9parer l’ensemble de donn\u00e9es. Pour cette \u00e9tape, il est recommand\u00e9 de faire appel aux chefs de projet exp\u00e9riment\u00e9s afin de conna\u00eetre les attributs les plus importants de l’ensemble de donn\u00e9es \u00e0 transmettre au mod\u00e8le d’entra\u00eenement (par exemple, le nombre d’employ\u00e9s, les taux horaires, les jours f\u00e9ri\u00e9s, les mod\u00e8les de cong\u00e9s des employ\u00e9s des ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes, etc.). Vient ensuite une \u00e9tape particuli\u00e8rement critique, \u00e0 savoir le choix du mod\u00e8le d’apprentissage automatique. Plusieurs mod\u00e8les sont disponibles parmi lesquels on peut choisir. Voici quelques exemples des mod\u00e8les les plus r\u00e9pandus en apprentissage supervis\u00e9 : <\/p>

1) Support Vector Machines
2) Linear regression
3) Logistic regression
4) naive Bayes
5) decision trees
6) Random Forest
7) k-nearest neighbour algorithm
8) Neural Networks (Multilayer perceptron)<\/p>

Pour ce cas d’utilisation, l’approche Random Forest est choisie. Il s’agit d’un ensemble d’arbres de d\u00e9cision capable de r\u00e9soudre \u00e0 la fois des probl\u00e8mes de r\u00e9gression et de classification avec de grands ensembles de donn\u00e9es. Il aide \u00e9galement \u00e0 identifier les variables les plus importantes parmi des milliers de variables d’entr\u00e9e. Random Forest est hautement \u00e9volutif pour n’importe quel nombre de dimensions et offre des performances tout \u00e0 fait acceptables. Enfin, il existe des algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques qui s’adaptent extr\u00eamement bien \u00e0 toute dimension et \u00e0 toutes les donn\u00e9es avec une connaissance minimale des donn\u00e9es elles-m\u00eames, l’impl\u00e9mentation la plus minimale et la plus simple \u00e9tant l’algorithme g\u00e9n\u00e9tique microbien. Cependant, avec Random Forest, l’apprentissage peut \u00eatre lent (selon le param\u00e9trage) et il n’est pas possible d’am\u00e9liorer it\u00e9rativement les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. <\/p>

Il est \u00e0 pr\u00e9sent opportun de proc\u00e9der \u00e0 l’entra\u00eenement du jeu de donn\u00e9es sur le mod\u00e8le s\u00e9lectionn\u00e9. Subs\u00e9quemment \u00e0 la phase d’entra\u00eenement, une phase de test sera entreprise. L’analyse des r\u00e9sultats des tests permettra de d\u00e9terminer si le r\u00e9sultat est acceptable ou si une modification ult\u00e9rieure des param\u00e8tres s’av\u00e8re n\u00e9cessaire afin d’obtenir une pr\u00e9cision et un r\u00e9sultat optimaux. Il est \u00e9galement envisageable qu’un autre mod\u00e8le d’apprentissage automatique doive \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\tSimon Brunner\t\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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En tant que d\u00e9veloppeur full-stack et chef d'\u00e9quipe, il se concentre sur la philosophie DevOps et la mise en \u0153uvre de pipelines CI\/CD. Il utilise des technologies telles que C# et Terraform pour cr\u00e9er une infrastructure automatis\u00e9e et \u00e9volutive. Avec ArgoCD, il assure un d\u00e9ploiement efficace et fiable des applications. Dans son r\u00f4le d'architecte logiciel, il planifie et con\u00e7oit des solutions logicielles robustes et flexibles qui r\u00e9pondent aux exigences des clients et am\u00e9liorent l'efficacit\u00e9 de l'\u00e9quipe de d\u00e9veloppement. En appliquant des m\u00e9thodes agiles telles que SCRUM et Kanban, il s'assure que les projets sont achev\u00e9s dans les d\u00e9lais et avec une haute qualit\u00e9. <\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tSimon sur LinkedIn\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En tant que l’une des quatre approches de l’apprentissage automatique, l’apprentissage supervis\u00e9 est utilis\u00e9 pour cr\u00e9er d’abord un mod\u00e8le \u00e0 partir de donn\u00e9es d’exemple, puis pour classer ind\u00e9pendamment de nouvelles donn\u00e9es. L’apprentissage supervis\u00e9 est particuli\u00e8rement adapt\u00e9 \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es ou \u00e0 l’identification de relations entre plusieurs caract\u00e9ristiques. Cela peut r\u00e9duire les erreurs potentielles et am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 des syst\u00e8mes et des concepts de machines. Le flux de travail et notre cas d’utilisation illustratif montrent comment cela fonctionne en d\u00e9tail. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":27618,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[164],"tags":[170,185],"class_list":["post-27617","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article-fr","tag-developpement-de-logiciels","tag-intelligence-artificielle"],"yoast_head":"\nApprentissage Supervis\u00e9<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Introduction \u00e0 l'apprentissage supervis\u00e9 : approche et cas pratique.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/digatus.com\/fr\/apprentissage-supervise\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" 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