Qu’est-ce que l’Unsupervised Learning ?

L’Unsupervised Learning, ou apprentissage non supervisé, consiste à entraîner un modèle d’IA à l’aide de données non étiquetées afin de découvrir des modèles, des corrélations et des similitudes cachés.

Qu’est-ce que l’Unsupervised Learning ?

L’Unsupervised Learning est une méthode d’analyse des données dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une approche du Machine Learning où les algorithmes explorent des données non étiquetées afin d’en extraire des schémas, des relations et des groupes. Lors de l’apprentissage non supervisé, l’ordinateur essaie de reconnaître de manière autonome des modèles et des structures au sein des valeurs d’entrée.

Dans cette méthode, les développeurs fournissent les données, mais l’algorithme découvre lui-même les structures et les relations entre elles. Contrairement à l’apprentissage supervisé, abordé plus en détail ci-dessous, l’Unsupervised Learning ne nécessite pas de données préalablement étiquetées. En effet, dans l’apprentissage supervisé, les développeurs doivent annoter manuellement les données avant l’entraînement, ce qui permet à l’algorithme d’apprendre à associer chaque entrée à une sortie spécifique. L’apprentissage non supervisé, lui, explore les données de manière autonome pour identifier des tendances et des regroupements sans intervention humaine directe.

Comment fonctionne l’Unsupervised Learning ?

Pour faire simple, cette méthode d’apprentissage repose sur des algorithmes, souvent des réseaux neuronaux artificiels, capables d’analyser de grandes quantités de données afin d’y identifier des contextes, des modèles et des similitudes. Plusieurs processus sont impliqués, notamment le clustering, aussi appelé « partitionnement des données ». Cette technique permet aux algorithmes de regrouper automatiquement les données en clusters (ou grappes) en fonction de leurs caractéristiques communes.

Si les données représentent, par exemple, des photos de chiens et de chats, le programme d’Unsupervised Learning comparerait et regrouperait ces photos en fonction de leurs caractéristiques. Contrairement au Supervised Learning, l’algorithme n’a pas pour instruction explicite de distinguer entre les photos de chiens et celles de chats, mais cela reste possible. Ces algorithmes de Machine Learning regroupent les images en fonction de leurs similarités et différences, par exemple en se basant sur la couleur du pelage de l’animal.

L’association est un autre processus intervenant dans cette méthode. Elle permet de classer les données qui peuvent être liées à d’autres données via certains attributs. La tâche des algorithmes consiste donc à trouver des objets en lien les uns avec les autres, sans pour autant qu’il s’agisse des mêmes objets. Reprenons l’exemple des photos de chiens : lors de l’association, l’algorithme d’Unsupervised Learning ne regrouperait pas tous les chiens ensemble, mais par exemple une laisse avec un chien.

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Dans quels cas l’apprentissage non supervisé est-il utilisé ?

L’Unsupervised Learning trouve de nombreuses applications pratiques, notamment dans l’analyse des marchés financiers. Grâce à cette méthode, les algorithmes peuvent identifier des modèles récurrents dans les fluctuations des cours boursiers, repérer des anomalies et regrouper des actifs financiers selon des caractéristiques communes. Par exemple, en analysant des données brutes sur les variations de prix et les volumes de transactions, un algorithme peut détecter des schémas de comportement des investisseurs ou identifier des événements inhabituels sur les marchés. Ces informations peuvent ensuite être utilisées par des analystes ou intégrées à d’autres modèles prédictifs pour affiner les stratégies d’investissement.

L’intelligence artificielle, en particulier l’Unsupervised Learning, est aussi présente dans de nombreux autres domaines. Le partitionnement des données permet de composer des groupes de personnes qui se révéleront tout particulièrement utiles en marketing. Dans ce domaine, le groupe cible joue en effet un rôle central et sert de base à l’élaboration d’une stratégie publicitaire. Les algorithmes peuvent apprendre à composer de tels groupes de personnes de façon autonome.

L’apprentissage non supervisé est également bien ancré dans le domaine de la reconnaissance vocale. Cette technologie nous permet par exemple d’utiliser des programmes d’assistance comme Siri, Alexa ou le Google Assistant. Dans ce cadre, les programmes apprennent les particularités vocales du propriétaire et peuvent comprendre des énoncés toujours plus précis avec le temps, même si le propriétaire a un tic de langage ou parle un dialecte.

De nombreux smartphones utilisent déjà l’Unsupervised Learning pour organiser automatiquement les galeries de photo. Grâce à un apprentissage autonome et non supervisé, l’appareil est capable d’identifier la même personne sur des photos ou de trouver des lieux de prise identiques dans les métadonnées. Les photos peuvent ainsi être organisées selon le lieu de prise ou selon les personnes apparaissant sur la photo.

L’Unsupervised Learning joue aussi un rôle dans les conversations en ligne, notamment à travers les chatbots utilisés pour gérer les interactions virtuelles. Ces bots sont capables d’analyser les échanges pour repérer certains motifs de langage et adapter leurs réponses. Toutefois, la détection des insultes, du harcèlement ou des discours haineux repose généralement sur des modèles supervisés, qui ont été entraînés sur des exemples annotés. En revanche, l’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour identifier de nouveaux comportements inhabituels ou regrouper les conversations en thématiques.

Les chatbots automatisés, utilisés dans les services client et les systèmes de commande en ligne, fonctionnent de manière similaire. Que ce soit dans une messagerie ou par téléphone, ces bots améliorent progressivement leur compréhension des demandes des utilisateurs, parfois en combinant des approches supervisées et non supervisées pour affiner leurs réponses.

Exemple négatif : les chatbots sur les réseaux sociaux

En 2016, Microsoft a constaté à ses dépens que l’apprentissage non supervisé pouvait également avoir des effets négatifs. Son IA « Tay » avait accès à Twitter et apprenait en communiquant avec d’autres utilisateurs de la plateforme. Au départ, le programme était relativement peu efficace, mais il a rapidement appris à utiliser des smileys et à former des phrases complètes. Toutefois, l’IA ne possédait aucun filtre éthique et a reproduit les discours haineux qu’il apprenait de ses interactions sur Twitter ; il s’est très rapidement mise à propager des propos haineux et des théories du complot, le tout en l’espace de 24 heures. En soi, le programme n’avait d’opinion ni raciste ni politique mais il a simplement appris des utilisateurs humains.

Exemple positif : la recherche génétique

L’Unsupervised Learning est particulièrement utile dans le domaine de la recherche génétique. Il permet d’analyser et de regrouper de grandes quantités de séquences génétiques afin d’identifier des modèles et des corrélations entre certaines mutations et des pathologies. En utilisant des techniques de clustering et d’analyse des similarités, ces algorithmes facilitent la classification des gènes et l’identification de marqueurs génétiques associés à des maladies héréditaires.

Grâce à l’IA et aux méthodes d’apprentissage automatique, l’analyse des données biologiques s’est accélérée de manière significative, permettant aux chercheurs d’explorer plus rapidement les interactions génétiques et d’optimiser le développement de traitements personnalisés. Par exemple, ces avancées aident à mieux comprendre des maladies comme la drépanocytose ou certaines formes de cécité héréditaire, ouvrant la voie à de nouvelles approches thérapeutiques et à une médecine plus prédictive.

Avantage de l’apprentissage non supervisé par rapport à d’autres méthodes

Le Machine Learning ne se limite pas aux avancées technologiques, il facilite aussi la vie quotidienne, l’économie et la recherche. Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’Unsupervised Learning ne nécessite pas d’annotation humaine préalable, ce qui permet d’explorer librement les structures cachées dans les données. Cela représente un gain de temps, mais aussi un avantage majeur : il permet d’identifier des modèles et des corrélations complexes que l’analyse humaine ne pourrait pas détecter aussi efficacement. Grâce à lui, les algorithmes peuvent révéler des structures inédites dans les données, ouvrant la voie à de nouvelles applications et innovations.

Différences avec le Supervised et le Semi-Supervised Learning

En plus de l’Unsupervised Learning, il existe également le Supervised Learning et le Semi-supervised Learning, qui présentent tous deux quelques différences avec l’apprentissage non supervisé. Nous abordons brièvement ces différences dans les paragraphes suivants.

Unsupervised vs Supervised Learning

Dans le Supervised Learning, contrairement à l’Unsupervised Learning, les données d’entrée et les sorties correspondantes sont connues dès le départ. De plus, ses objectifs sont différents : étant donné qu’il existe déjà une réponse « correcte » pour chaque point de données, ce procédé d’apprentissage vise à ce que l’IA puisse répondre « correctement » après l’entraînement.

En plus de leurs utilisations et de leurs objectifs différents, ces deux types d’apprentissage sont aussi très différents en termes d’efficacité et de clarté. L’apprentissage non supervisé ne nécessite que des données brutes pour l’entraînement et la reconnaissance de modèles. En revanche, les résultats sont souvent très abstraits par rapport à l’apprentissage supervisé, et doivent parfois être analysés manuellement. En revanche, les coûts initiaux de l’apprentissage supervisé sont très élevés, car l’entraînement ne peut se faire qu’avec des données entièrement étiquetées. L’avantage de cette méthode est que les objectifs de la formation sont très clairement définis par l’étiquetage des données et que les résultats finaux sont généralement très compréhensibles.

Unsupervised vs. Semi-Supervised Learning

Dans le cas du Semi-Supervised Learning, des données étiquetées et non étiquetées sont utilisées pour l’apprentissage. Le modèle apprend d’abord à partir des données étiquetées afin de créer un modèle de classification rudimentaire. Ce modèle est ensuite utilisé pour faire des prédictions pour les données non étiquetées. Ensuite, le modèle est à nouveau entraîné, cette fois avec les données étiquetées et les prédictions utilisées comme étiquettes. Ce processus peut ensuite être poursuivi de manière itérative.

Étant donné que l’apprentissage semi-supervisé, comme l’apprentissage supervisé, est plutôt adapté aux problèmes de classification, cette méthode est fondamentalement différente de l’apprentissage non supervisé, qui est principalement utilisé pour le clustering et l’association. Toutefois, le Semi-Supervised Learning présente une similitude avec l’Unsupervised Learning : ses coûts initiaux relativement faibles.

Autres méthodes d’apprentissage de l’IA : le Reinforced Learning

Il existe une autre méthode d’apprentissage : dans le cas du Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement), les développeurs définissent un système de récompenses permettant aux algorithmes d’apprendre par essais et erreurs. Pour chaque décision, l’ordinateur reçoit un feedback positif ou négatif de l’environnement d’entraînement. Ainsi, l’intelligence artificielle peut reconnaître les relations à long terme et développer des stratégies afin d’obtenir le plus de feedbacks positifs possible.

Par exemple, on pourrait utiliser l’apprentissage par renforcement pour entraîner un robot à trouver un objet dans une pièce, en le plaçant à chaque fois à un endroit différent. Le robot recevrait un feedback négatif pour les collisions et le temps perdu. À long terme, le robot développerait des stratégies pour optimiser son processus de recherche.