# Apprentissage Supervisé

> Entraînement d'un modèle sur un ensemble de données étiquetées (où la réponse attendue est connue).

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

L’apprentissage supervisé consiste à apprendre à un modèle à **prédire une sortie** à partir d’exemples où la **bonne réponse est déjà fournie**. Chaque donnée d’entraînement est composée d’entrées (features) et d’une étiquette (label). L’objectif est de généraliser : bien répondre sur de nouvelles données jamais vues.

## Comment ça fonctionne
On divise souvent les données en **jeu d’entraînement** et **jeu de test** (voire validation). Le modèle produit une prédiction, puis une **fonction de perte** mesure l’écart entre la prédiction et l’étiquette. Un algorithme d’optimisation (souvent la descente de gradient) ajuste les paramètres pour minimiser cette perte. On suit des métriques comme l’accuracy, le F1-score (classification) ou le MAE/MSE (régression), et on surveille le **surapprentissage** (overfitting).

## À quoi ça sert
C’est la base de nombreux usages industriels quand on dispose d’historiques étiquetés : automatiser des décisions, classer, détecter ou estimer des valeurs.

## Exemples
- **Classification** : spam vs non-spam, fraude vs légitime, diagnostic à partir d’images médicales.  
- **Régression** : prédire un prix immobilier, une demande, un temps de livraison.  
- Modèles courants : régression logistique, SVM, arbres/forêts, réseaux de neurones.

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