IA : modèles
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé cherche des structures dans des données sans disposer, pour chaque exemple, d’une réponse cible fournie à l’avance.
Comprendre la notion
Il peut regrouper des observations similaires ou réduire le nombre de dimensions d’une représentation. Les groupes obtenus reflètent les variables et les distances choisies ; ils ne constituent pas automatiquement des catégories métier pertinentes. Une interprétation et une validation humaine restent nécessaires.
Exemple d’utilisation
Une startup explore les comportements d’usage afin d’identifier des profils à interroger lors d’entretiens produit.
Point de vigilance
Un groupe statistique ne prouve ni une cause ni une intention des utilisateurs. Éviter les conclusions sociales ou commerciales non vérifiées.
