Apprentissage non supervisé : concepts, méthodes et applications

L’Intelligence Artificielle (IA) impacte de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Elle nous permet d’obtenir des recommandations personnalisées, de traduire en temps réel ou même de générer du texte, des images et d’autres types de contenu. Grâce à l’apprentissage automatique, les machines apprennent à partir des données. Il en existe deux principaux types : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

Qu’est-ce qu’un apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé, en anglais Unsupervised Learning, est une technique de Machine Learning qui fait appel à des algorithmes pour analyser des ensembles de données non étiquetées. Ceux-ci vont pouvoir révéler des motifs intrinsèques et effectuer des regroupements de données en fonction de leurs similitudes.

Quelles différences avec l’apprentissage supervisé ?

Dans l’apprentissage supervisé, les données d’entraînement sont étiquetées. Elles sont associées à des réponses ou des classes connues et le modèle va donc apprendre à partir de ces étiquettes. Comme nous venons de le voir, l’apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées. Les modèles tentent de découvrir de manière autonome des structures dans les données. 

Leurs objectifs sont donc très différents. L’apprentissage supervisé doit créer un modèle capable de prédire précisément en se basant sur les exemples étiquetés fournis pendant l’entraînement. En revanche, dans l’apprentissage non supervisé, l’objectif varie en fonction de la technique utilisée. Il peut s’agir de regrouper des données similaires, de réduire la dimensionnalité des données, de détecter des anomalies, ou simplement de découvrir des structures sous-jacentes.

Quelles sont les méthodes clés de l’apprentissage non supervisé ?

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent être catégorisés en trois types de problématiques : le clustering, l’association et la réduction du dimensionnement.

Les méthodes de clustering

Le clustering, ou regroupement est utilisé pour rassembler des données similaires en ensembles ou en clusters. Pour y parvenir, il existe différents algorithmes et méthodes.

K-Means clustering

Le K-Means clustering est un des algorithmes d’apprentissage non supervisé les plus populaires. Vous devez lui fournir un dataset non étiqueté et le nombre de clusters à obtenir. L’algorithme va démarrer par estimer les K centroïdes, en les générant de manière aléatoire ou en les choisissant directement dans le jeu de donnée. Cet algorithme va alors effectuer des itérations pour converger vers un résultat.

La classification hiérarchique

Cette méthode vise à regrouper des données similaires de manière hiérarchique, pour former un dendrogramme, une structure arborescente de clusters. Chaque point de données est d’abord considéré comme un cluster individuel. Puis, les plus proches fusionnent progressivement, créant ainsi une hiérarchie de clusters. Le processus de classification se répète jusqu’à ce que tous les points soient regroupés dans un seul cluster.

Le clustering par décalage moyen

Aussi appelée Mean Shift Clustering, l’idée principale de cet algorithme est de déplacer itérativement un ensemble de fenêtres, ou kernels, sur les données jusqu’à ce qu’elles convergent vers les modes locaux de la distribution des données.

Les méthodes d’association

Ces techniques visent à découvrir des relations ou des corrélations significatives entre les éléments d’un ensemble de données. 

L’algorithme Apriori

Il s’agit d’une technique de fouille de données utilisée pour extraire des règles d’association à partir de données transactionnelles.

Les méthodes de Corrélation

Elles permettent d’identifier des corrélations entre des éléments ou des variables dans un dataset. On utilise généralement des mesures statistiques comme le coefficient de corrélation de Pearson ou le coefficient de corrélation de rang de Spearman.

Eclat Algorithm

L’algorithme Eclat, pour Énumération de Clusters Latents et de Transformations, a pour objectif d’extraire des motifs fréquents dans les données transactionnelles. Il se base sur une structure de données pour accélérer le processus de découverte des motifs.

Réduction du dimensionnement

Il s’agit d’une technique importante en Machine Learning. Elle vise à réduire le nombre de variables ou de caractéristiques, tout en préservant autant d’informations que possible. 

Les autoencodeurs

Ces réseaux de neurones apprennent à encoder des données en une représentation latente et à décoder pour retrouver les données d’origine. Ils peuvent être utilisés pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant les informations importantes. Les réseaux de neurones facilitent donc la découverte de règles d’association.

t-SNE, pour t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding

Cette méthode non linéaire est utilisée pour réduire la dimensionnalité tout en préservant les relations de proximité entre les points de données.

Quel est le rôle de l’apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé est un composant clé de l’analyse de données et du Machine Learning. Souvent utilisé pour explorer des données brutes, il aide à :

• explorer la structure de l’information et détecter des modèles ; 
• en extraire des informations précieuses ; 
• les intégrer dans son fonctionnement pour accroître l’efficacité du processus de prise de décision de l’IA.

Quels sont les domaines d’application de l’apprentissage non supervisé ?

L’apprentissage non supervisé trouve de nombreuses applications concrètes dans divers domaines.

Marketing et retail

Les algorithmes d’unsupervised learning sont particulièrement utiles pour la segmentation de clientèle. Ils permettent de former des groupes homogènes, en se basant sur le comportement d’achat, les préférences, l’âge ou encore le sexe. Les entreprises disposent ainsi d’insights précieux pour mieux personnaliser leurs offres, optimiser les campagnes publicitaires et donc améliorer leurs résultats. En analysant les habitudes d’achat des clients et leur comportement de navigation, il est également possible de leur recommander des produits ou des articles similaires. 

Traitement du langage naturel (NLP)

L’apprentissage non supervisé est couramment utilisé pour diverses applications de traitement du langage naturel (NLP) :

• le regroupement de documents en fonction de leur similarité ; 
• l’extraction des thèmes clés dans de vastes corpus de texte ; 
• le résumé automatiquement d’articles ; 
• la traduction en temps réel ; 
• la détection de plagiat ; 
• la classification des sentiments exprimés dans un texte ; 
• la génération de texte.

Détection des fraudes

L’apprentissage non supervisé s’avère très utile pour détecter des anomalies, car il est capable de révéler des points de données inhabituels dans de vastes datasets. Il contribue ainsi à découvrir des événements ou des comportements qui s’écartent des schémas normaux dans les données. Dans le domaine financier, il va ainsi révéler des transactions frauduleuses. C’est également un outil majeur de la cybersécurité. En surveillant les journaux d’événements, il parvient à détecter toute activité inhabituelle ou malveillante.

Moteurs de recommandation

Les systèmes de recommandation utilisent des algorithmes d’apprentissage non supervisé pour analyser les données de l’utilisateur et générer des recommandations personnalisées. C’est le cas notamment des plateformes de streaming vidéo comme Netflix.

Vision par Ordinateur

L’apprentissage non supervisé a la capacité de diviser une image en régions ou en objets distincts. L’Intelligence Artificielle ainsi formée pourra reconnaître les objets et comprendre le contexte. La détection automatique d’éléments dans une image ou une vidéo est utilisée dans la sécurité, la surveillance, ainsi que la conduite autonome.

Recherche génétique

Les algorithmes de regroupement hiérarchique sont souvent utilisés pour analyser les modèles d’ADN et révéler les relations évolutives.

Quels sont les avantages et les limites ?

Si l’apprentissage non supervisé offre de nombreux avantages, il présente également certaines limites.

Les avantages de l’Apprentissage non supervisé

L’un des premiers avantages est qu’il n’est pas nécessaire d’étiqueter manuellement les données et les caractéristiques. Dans un contexte Big Data, cette étape s’avère justement coûteuse et chronophage. De plus, comme nous l’avons vu, cette technique très polyvalente a de nombreuses applications. Elle permet d’explorer et de comprendre des données brutes, amenant ainsi à de nouvelles questions et pistes de recherche. Les algorithmes de réduction de la dimensionnalité des données sont des atouts majeurs pour la visualisation et la data analyse.

Les limites de l’Apprentissage non supervisé

En apprentissage non supervisé, la tâche de prédiction n’est pas explicite. Les résultats sont donc parfois difficiles à interpréter. D’autant que les modèles vont découvrir des structures, parmi lesquelles certaines ne sont pas pertinentes. Les performances de l’apprentissage non supervisé sont souvent très dépendantes des paramètres de l’algorithme et sensibles aux données.

La qualité des données d’entrée et les techniques de prétraitement impactent donc directement les résultats. En l’absence de réponse étiquetée et donc d’éléments de comparaison des prédictions, les performances des modèles peuvent s’avérer difficiles à évaluer.

Quel est le futur de l’apprentissage non supervisé ?

L’un des domaines les plus porteurs de la recherche en apprentissage non supervisé est l’évolution des algorithmes. Ces dernières années, les chercheurs ont réalisé d’importants progrès dans le développement d’algorithmes capables d’apprendre à créer des images, des vidéos et même de la musique. Des modèles comme les Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) et les Auto-Encodeurs Variationnels (VAE) représentent un potentiel énorme. En automatisant le processus créatif et en produisant du contenu qualitatif à grande échelle, ils peuvent révolutionner les industries du divertissement, de la publicité et de la mode.

L’émergence de l’apprentissage autosupervisé est également une évolution à suivre de près. Cette approche hybride fusionne des éléments des apprentissages supervisés et non supervisés. L’objectif est que l’IA apprenne à générer les étiquettes de données de manière autonome, en s’autoaméliorant par un processus itératif d’expérimentation et de correction. L’apprentissage auto supervisé s’annonce particulièrement prometteur dans les domaines du NLP et de la vision par ordinateur.

L’apprentissage non supervisé contribue à faire progresser le domaine de l’Intelligence Artificielle et de la Data Science. Il représente également des opportunités de carrière pour celles et ceux qui souhaitent explorer, innover et résoudre des problèmes de plus en plus complexes. Une formation en Machine et Deep Learning est essentielle pour se positionner dans ce secteur en constante évolution.