Définition
Machine Learning (ML)
Apprentissage automatique permettant à un système d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmé.
Publié le 4 mars 2026par ZoneIA
Le machine learning regroupe des méthodes qui permettent à un programme de déduire des règles à partir d’exemples (données), plutôt que de suivre uniquement des règles codées à la main. On parle souvent de modèle : une fonction ajustée pour faire une prédiction ou prendre une décision (classifier, estimer une valeur, détecter une anomalie, etc.).
Comment ça fonctionne
- Collecte et préparation des données : nettoyage, normalisation, encodage, séparation train/validation/test.
- Entraînement : un algorithme ajuste les paramètres du modèle pour minimiser une erreur (fonction de perte).
- Évaluation : on mesure les performances (accuracy, F1, RMSE…) et on vérifie la généralisation.
- Déploiement et suivi : le modèle sert en production et doit être surveillé (dérive des données, biais, ré-entraînement).
Types courants
- Supervisé : données étiquetées (ex. classification d’emails spam).
- Non supervisé : structure sans labels (ex. segmentation client).
- Renforcement : apprentissage par récompense (ex. agent de jeu).
Usages concrets
Recommandation de contenus, prévision de demande, détection de fraude, reconnaissance d’images/texte, maintenance prédictive. Le deep learning est un sous-ensemble basé sur des réseaux de neurones profonds.