IA : modèles
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé entraîne un modèle à partir d’exemples associés à une réponse attendue, appelée étiquette ou cible.
Comprendre la notion
Il peut servir à classer un dossier ou à estimer une valeur numérique. La qualité dépend notamment des exemples, de leur représentativité et de la façon dont les réponses ont été établies. Une séparation correcte entre entraînement et évaluation aide à vérifier que le modèle généralise.
Exemple d’utilisation
Un modèle apprend à reconnaître les demandes urgentes à partir de messages classés par une équipe métier.
Point de vigilance
Des étiquettes incohérentes peuvent enseigner des erreurs au modèle. Documenter les cas ambigus et mesurer l’accord entre évaluateurs.
