Apprentissage Supervisé

Utilisons une analogie que nous connaissons tous : l'apprentissage humain. Apprenez à un enfant à reconnaître les fruits. Au début, vous lui montrez une pomme et vous lui dites "ceci est une pomme". Puis vous lui montrez une banane en disant "ceci est une banane". Vous répétez ce processus avec différents fruits. Petit à petit, l'enfant apprend à reconnaître ces fruits par lui-même, même quand il voit une nouvelle pomme qu'il n'a jamais vue auparavant.

L'apprentissage supervisé fonctionne exactement de la même manière. "Supervisé" signifie qu'on apprend à la machine en lui donnant des exemples déjà étiquetés, comme lorsque vous dites à l'enfant "ceci est une pomme".

Si on voulait créer un système qui détecte automatiquement si un email client exprime de la satisfaction ou de l'insatisfaction. Voici comment cela fonctionnerait :

1. D'abord, vous rassemblez des milliers d'emails clients que vos équipes ont déjà classés comme "satisfait" ou "insatisfait". C'est ce qu'on appelle les données d'entraînement.

2. Vous "nourrissez" l'algorithme avec ces emails étiquetés. Pour chaque email, la machine analyse les mots utilisés, la ponctuation, la longueur du message, etc.

3. Au fil des exemples, l'algorithme commence à repérer des patterns : par exemple, les mots "déçu" ou "problème" apparaissent souvent dans les emails insatisfaits, tandis que "merci" et "excellent" sont plus fréquents dans les emails satisfaits.

4. Une fois l'entraînement terminé, vous pouvez donner à la machine un nouvel email qu'elle n'a jamais vu, et elle pourra prédire si le client est satisfait ou non.’

La clé de l'apprentissage supervisé est donc la qualité et la quantité de vos données d'entraînement. Un point important à comprendre est que l'algorithme ne "comprend" pas réellement le concept de satisfaction comme nous le faisons. Il a simplement appris à reconnaître des patterns statistiques dans les données. C'est pourquoi la qualité des données d'entraînement est cruciale : si vos exemples sont biaisés ou mal étiquetés, votre algorithme apprendra ces biais.

Cet exemple de classification d'emails n'est qu'une application parmi tant d'autres. L'apprentissage supervisé peut être utilisé pour prédire des ventes futures, détecter la fraude, recommander des produits à vos clients, et bien plus encore. La clé est d'avoir des données historiques où vous connaissez déjà la réponse que vous voulez que la machine apprenne à prédire.