Explication détaillée
Le modèle apprend une fonction qui mappe des entrées à des labels. C'est l'approche la plus répandue pour la classification (spam vs non-spam) et la régression (prédire un prix). Sa qualité dépend du volume et de la qualité des labels.
Exemples
Classification d'images chien / chat
Détection de fraude
Prédiction du prix d'un bien immobilier
Questions fréquentes
Faut-il beaucoup de données labellisées ?
Oui, c'est le coût principal. Les techniques semi-supervisées ou le transfer learning permettent d'en limiter le besoin.
Termes associés
Machine Learning
Branche de l'IA dans laquelle les modèles apprennent des motifs à partir de données plutôt que de suivre des règles explicites.
Dataset
Ensemble structuré de données utilisé pour entraîner, valider ou évaluer un modèle d'IA.
Apprentissage par renforcement
Méthode d'apprentissage où un agent apprend à agir par essais et erreurs en maximisant une récompense.
Apprentissage non supervisé
Apprentissage à partir de données sans labels, où le modèle découvre lui-même des structures.
Dernière mise à jour : 15/07/2026