Les 4 formes d’apprentissage de l’IA :

L’intelligence artificielle (IA) peut apprendre à partir de données. Il existe plusieurs façons de lui apprendre à reconnaître des informations ou à prendre des décisions.

1. L’apprentissage supervisé

L’IA apprend avec des exemples déjà corrigés. 👉 On lui montre des données avec la bonne réponse. Exemple : On montre à une IA 1 000 photos de fruits en lui indiquant « pomme », « banane », « orange »… Elle apprend ensuite à reconnaître un fruit sur une nouvelle photo.

2. L’apprentissage non supervisé

L’IA apprend à partir de données sans réponses indiquées. Elle cherche elle-même des points communs ou des groupes. Exemple : On donne à une IA des informations sur des milliers de clients. Elle peut découvrir qu’il existe plusieurs groupes de clients ayant des habitudes similaires.

3. L’apprentissage par renforcement

L’IA apprend en essayant. Elle reçoit une récompense lorsqu’elle fait quelque chose de bien et une pénalité lorsqu’elle fait quelque chose de mauvais. Exemple : Une IA apprend à jouer à un jeu vidéo. 🏆 Elle gagne → récompense 💥 Elle perd → pénalité Au fur et à mesure, elle améliore sa stratégie.

4. L’apprentissage semi-supervisé

L’IA utilise un petit nombre de données avec des réponses et beaucoup de données sans réponses. Exemple : On possède 100 photos de chats et de chiens dont les réponses sont indiquées, mais aussi 10 000 photos sans indication. L’IA utilise les premières photos pour apprendre, puis les autres pour améliorer son apprentissage.

Supervisé = quelqu’un lui donne la réponse.

Non supervisé = elle cherche toute seule.

Semi-supervisé = un peu de réponses + beaucoup de données sans réponses.

Renforcement = elle apprend par essais et erreurs.