Machine Learning : apprentissage, algorithmes et évaluation
Le machine learning est la famille de méthodes qui fait tourner à peu près tout ce qu'on appelle « IA » aujourd'hui. Ce cours gratuit vous en donne la carte complète : ce qui s'apprend, avec quoi, et comment on sait que ça marche.
Ce que ce cours se propose de faire : vous rendre capable de lire une proposition de projet, de dire si l'approche est raisonnable, et de repérer une évaluation malhonnête.
Ce que ce cours ne fait pas : vous faire entraîner un modèle. Aucun code. La pratique est l'objet des cours premium.
Ce que vous allez découvrir
Contenu du cours
| # | Leçon | Objectif principal | Durée |
|---|---|---|---|
| 1 | Les types d'apprentissage | Supervisé, non supervisé, par renforcement : ce que chacun exige et permet | 9 min |
| 2 | Les familles d'algorithmes | Six familles, leurs forces, leurs faiblesses, et quand les employer | 10 min |
| 3 | Les variables explicatives | Pourquoi elles comptent plus que l'algorithme, et comment on les construit | 9 min |
| 4 | L'évaluation | Découpage, validation croisée, métriques, et le piège du jeu de test | 10 min |
| 5 | Pourquoi les modèles échouent | Fuites, décalage, dérive : les trois causes réelles, et comment les reconnaître | 9 min |
| 6 | Récapitulatif et FAQ | Synthèse, glossaire et 12 questions fréquentes | 6 min |
| 7 | Quiz et attestation | Valider vos acquis avec 5 questions corrigées | 3 min |
Ce cours est-il fait pour vous ?
- Vous avez compris ce qu'est l'IA et vous voulez maintenant savoir comment on fabrique un modèle.
- Vous encadrez un projet data et vous devez juger si ce qu'on vous présente tient debout.
- Vous avez suivi un tutoriel qui vous a fait recopier
model.fit()sans expliquer ce qui se passait. - Vous préparez un entretien et vous voulez pouvoir défendre un choix de métrique.
Aucun prérequis technique. Aucun code.
Le cours en un coup d'œil
Ce que vous saurez faire à la fin
- Classer un problème dans le bon type d'apprentissage, et dire quelles données il exige.
- Choisir une famille d'algorithmes avec un argument, pas par mode.
- Expliquer pourquoi le travail sur les variables produit plus de gain que le changement de modèle.
- Concevoir une évaluation honnête, et repérer celles qui ne le sont pas.
- Nommer les trois causes pour lesquelles un modèle excellent en test s'effondre en production.
- Poser les bonnes questions devant une présentation de résultats.
Temps estimé
Environ 50 à 60 minutes de lecture. Les leçons 4 et 5 sont les plus utiles en situation professionnelle.
Prérequis et suite recommandée
Prérequis : Introduction à l'IA recommandé. Mathématiques pour l'IA aide beaucoup sur les leçons 4 et 5.
Suite naturelle :
- Deep Learning — quand les données ne sont pas tabulaires
- MLOps — ce qui arrive au modèle après le notebook
- Éthique et IA responsable — les biais que l'évaluation ne montre pas
Questions fréquentes, répondues en une ligne
Machine learning et IA, quelle différence ?
L'IA est l'objectif, le machine learning est la méthode dominante pour l'atteindre : le modèle déduit ses règles d'exemples au lieu de les recevoir. La leçon 3 du cours d'introduction trace les frontières.
Combien de données faut-il ?
Sur données tabulaires, quelques centaines à quelques milliers de lignes suffisent souvent. La bonne question n'est pas le volume mais la variété : mille exemples couvrant tous les cas de figure valent mieux que cent mille exemples quasi identiques.
Faut-il toujours utiliser le modèle le plus complexe ?
Non, et c'est l'erreur la plus fréquente. Un modèle simple qui atteint 88 % et que vous savez expliquer bat un modèle opaque à 89 % dans la quasi-totalité des contextes professionnels réels.
Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
Un troisième régime, où l'on n'a pas d'exemples étiquetés mais un environnement qui renvoie des récompenses. C'est ce qui a produit les systèmes qui battent les humains aux jeux, et c'est aussi le régime le plus coûteux et le plus fragile. La leçon 1 en délimite l'usage réel.
Ce cours donne la théorie utile. Les cours premium donnent les notebooks, les jeux de données réels, les projets corrigés et un certificat vérifiable après un examen de 40 questions.
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