# Apprentissage Non Supervisé

> Entraînement d'un modèle sur des données non étiquetées pour y découvrir des structures sous-jacentes.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/apprentissage-non-supervise
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

L’apprentissage non supervisé regroupe des méthodes qui analysent des données **sans labels** (pas de “bonne réponse” fournie) afin d’identifier des **patterns** : groupes, similarités, dimensions importantes ou anomalies. Il est souvent utilisé en amont, quand on dispose de beaucoup de données mais peu d’annotations, ou quand on cherche à explorer un domaine.

## Comment ça fonctionne
Le modèle optimise un objectif qui ne dépend pas d’étiquettes. Selon l’approche, il peut :
- **regrouper** des points proches (clustering) en minimisant la distance intra-groupe ;
- **réduire la dimension** en conservant l’essentiel de l’information (PCA, autoencodeurs) ;
- **estimer la densité** des données pour détecter ce qui est rare (anomalies).

Les données sont généralement vectorisées (features numériques) puis normalisées. Le résultat n’est pas une “prédiction” au sens classique, mais une **structure** (clusters, composantes, embeddings).

## À quoi ça sert
- **Segmentation** d’utilisateurs ou de produits (marketing, recommandations).
- **Détection d’anomalies** (fraude, capteurs industriels, cybersécurité).
- **Exploration et visualisation** de grands jeux de données (UMAP/t-SNE).
- **Prétraitement** pour améliorer un modèle supervisé (features, embeddings).

## Exemples courants
K-means, DBSCAN, modèles de mélanges gaussiens, PCA, autoencodeurs, modèles de topics (LDA).

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/apprentissage-non-supervise)