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Apprendre par l’exemple est l’une des facultés les plus naturelles de l’intelligence humaine, et l’apprentissage supervisé transpose cette capacité aux machines avec un succès spectaculaire : reconnaissance vocale, diagnostic médical, trading algorithmique. Pourtant, cette apparente simplicité masque des défis redoutables qui transforment 80% des projets prometteurs en échecs coûteux : surapprentissage, biais d’étiquetage, data leakage,… Poursuivre la lecture Apprentissage Supervisé : les modèles qui apprennent par l’exemple

Les SVM sont des algorithmes d’apprentissage supervisé qui trouvent la frontière optimale entre différentes classes de données en maximisant la marge de séparation. Autrement dit, elles cherchent non pas n’importe quelle ligne de séparation, mais celle qui garde le maximum de « sécurité » de chaque côté. Mais pourquoi ces algorithmes des années 90 résistent-ils encore à… Poursuivre la lecture SVM : Qu’est-ce qu’une machine à vecteurs de support ?

Imaginez que vous ouvrez Netflix ce soir. Instantanément, la plateforme vous suggère ce nouveau thriller coréen qui correspond exactement à vos goûts du moment. Comment cette machine peut-elle vous connaître si bien ? Vous parlez à votre smartphone dans le métro bruyant, et il comprend parfaitement votre message vocal malgré les annonces et les conversations… Poursuivre la lecture Machine Learning : qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Ce module se concentre sur la régression logistique avec Scikit-Learn, un algorithme fondamental de classification en apprentissage supervisé. Malgré son nom qui contient le terme « régression », il s’agit en réalité d’une méthode de classification permettant de prédire des catégories discrètes plutôt que des valeurs continues. Vous découvrirez pourquoi cet algorithme est considéré comme la pierre angulaire de… Poursuivre la lecture Scikit-Learn : la régression logistique

Ce cours vous présente Scikit-Learn, la bibliothèque Python de référence pour le machine learning, en se concentrant sur les modèles de classification. Vous découvrirez les fondements théoriques de l’apprentissage supervisé et comment implémenter différents modèles de classification avec Scikit-Learn. Ce que vous allez apprendre : Ce que vous devez maîtriser : Comprendre les bases de… Poursuivre la lecture Scikit-Learn et la classification

L’info en 30 secondesFondée en 2015 comme organisation à but non lucratif par des figures comme Elon Musk et Sam Altman, OpenAI est devenue un géant de l’IA valorisé à 300 milliards de dollars après une récente levée de 40 milliards. Passée à un modèle à « profit plafonné » en 2019, l’entreprise a révolutionné l’IA avec… Poursuivre la lecture OpenAI

Llama 4 débarque – révolution ou déception annoncée ? L’info en 30 secondesMeta a lancé deux nouveaux modèles d’IA open-weight: Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick. Les deux utilisent une architecture Mixture of Experts (MoE) avec 17 milliards de paramètres actifs, mais différent en taille totale (109B vs 400B) et en spécialisation. – Scout… Poursuivre la lecture Llama 4 : que vaut réellement l’IA ?

Dans la course effrénée à la suprématie de l’intelligence artificielle, Meta (anciennement Facebook) s’est positionné comme un acteur majeur, notamment avec sa série de modèles de langage open-weight Llama. Le lancement de Meta Llama 4, annoncé hypothétiquement autour du 5 avril 2025 selon certaines sources, était très attendu. Cette nouvelle génération promettait des avancées significatives avec… Poursuivre la lecture Llama 4 : Enquête sur le scandale des benchmarks et les accusations contre Meta