## Typologie des Paradigmes et Architectures Profondes

Avant de choisir un modèle, il faut répondre à une question : **qu'est-ce qu'on a comme données, et qu'est-ce qu'on veut faire avec ?** La réponse détermine tout. C'est comme choisir le bon outil avant de commencer un chantier — un marteau ne remplace pas une scie [@bmc_bias_variance].

### Quatre Paradigmes d'Apprentissage

Les modèles d'apprentissage se structurent autour de quatre grands paradigmes, selon la nature des données d'entraînement et le mode d'interaction avec l'environnement :

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🎯 Apprentissage Supervisé
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Apprendre avec un enseignant qui donne les bonnes réponses.

*Metaphore : Un enfant apprend à nommer des animaux à l'aide de cartes d'images portant le nom correct au dos.*

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## 🔍 Détails techniques
L'algorithme s'entraîne sur des couples entrée-sortie étiquetés (contenant la "vérité terrain") et ajuste ses paramètres pour minimiser l'erreur [@delua_supervised_unsupervised].

* **Régression :** Prédire une valeur numérique continue (ex. : prix de l'immobilier, température).
* **Classification :** Prédire une catégorie ou classe discrète (ex. : e-mail indésirable vs légitime) [@lee_classification_regression].

**Cas d'usage :** Détection de fraudes, reconnaissance d'objets, diagnostic médical.
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🧩 Apprentissage Non Supervisé
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Apprendre à trouver des structures par soi-même, sans guide.

*Metaphore : Un explorateur classe des plantes inconnues dans des paniers selon leur ressemblance visuelle, sans connaître leur nom.*

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## 🔍 Détails techniques
L'algorithme reçoit des données brutes sans étiquettes et cherche à découvrir des regroupements naturels ou à réduire la complexité des données [@analystprep_2021_unsupervised].

* **Clustering :** Regroupement d'observations similaires (ex. : segmentation de clients via K-Means) [@google_kmeans].
* **Réduction de dimension :** Simplification des données en ne gardant que l'information essentielle (ex. : PCA) [@shlens_2014_pca].

**Cas d'usage :** Systèmes de recommandation, détection d'anomalies, compression de données.
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🌗 Apprentissage Semi-Supervisé
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Utiliser quelques exemples corrigés pour s'aider à trier une montagne de données brutes.

*Metaphore : Un étudiant a seulement 3 exercices corrigés par son professeur, et doit s'en inspirer pour résoudre et classer 100 exercices non corrigés.*

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## 🔍 Détails techniques
Cette approche hybride associe une petite quantité de données étiquetées à un très grand volume de données brutes pour réduire le coût élevé de l'annotation manuelle [@chapelle_2006_semi].

* **Pseudo-étiquetage :** Le modèle s'entraîne sur les données étiquetées puis étiquette lui-même les données brutes.
* **Graphes de similarité :** Propagation des étiquettes connues aux observations les plus proches.

**Cas d'usage :** Classification de pages web, indexation d'images médicales, reconnaissance de la parole.
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🎮 Apprentissage par Renforcement
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Apprendre par l'action, l'erreur, et la récompense.

*Metaphore : Dresser un chien en lui offrant des friandises (récompenses) pour ses bonnes actions ou en l'ignorant pour ses erreurs.*

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## 🔍 Détails techniques
Un agent autonome interagit avec un environnement dynamique pour maximiser une récompense cumulative au fil du temps [@sutton_2018_reinforcement].

* **Exploration vs Exploitation :** Arbitrage permanent entre tester de nouvelles actions et exploiter les connaissances déjà acquises.
* **Algorithmes clés :** Q-Learning, PPO, SAC.

**Cas d'usage :** Robotique industrielle, voitures autonomes, IA de jeux (AlphaGo, échecs), gestion de portefeuilles financiers.
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**L'impact stratégique :** Le choix entre classification et clustering modifie radicalement l'objectif métier. Là où la classification répond à une question fermée sur une catégorie connue (ex: "ce client va-t-il résilier ?"), le clustering permet la découverte de segments de marché "cachés". Cela offre une opportunité de différenciation par la révélation de niches comportementales jusqu'alors invisibles.

### L'Ère de l'Apprentissage Profond pour les Données Complexes

Les algorithmes classiques sont bons avec des tableaux bien rangés. Mais pour des **données non structurées** — images, sons, textes, vidéos — ils sont dépassés. C'est là qu'entre en jeu le Deep Learning.

Pour le volet supervisé, deux grandes architectures dominent la perception automatisée :

* **Les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN - Convolutional Neural Networks) :** Principalement utilisés pour la vision par ordinateur. Ils utilisent des "filtres" mathématiques et des poids pour balayer une image et en extraire des textures, des contours, puis des sémantiques spatiales complexes [@ficus_weights_biases].
* **Les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN - Recurrent Neural Networks) :** Conçus spécifiquement pour la persistance de l'information. Contrairement aux CNN, ils possèdent une "mémoire" interne qui leur permet de traiter des données séquentielles, comme les séries temporelles (météo, bourse) ou le traitement du langage naturel (NLP).

### Les Architectures Génératives et Non-Supervisées

Si les CNN et les RNN ont excellé dans la classification, de nouvelles architectures ont bouleversé le domaine non-supervisé en rendant les machines capables de **créer** :

* **Les Auto-encodeurs :** Des réseaux qui apprennent à compresser (encoder) la donnée dans un espace très réduit, puis à la reconstruire (décoder). Ils sont excellents pour la détection d'anomalies et la réduction de dimension extrême.
* **Les GANs (Réseaux Antagonistes Génératifs) :** Une architecture fascinante opposant deux réseaux (un Faussaire qui génère des données, et un Détective qui essaie de repérer les fausses données). Cette compétition pousse le réseau à synthétiser du contenu d'un réalisme bluffant [@bmc_bias_variance].
* **Les Transformateurs (Transformers) :** L'architecture derrière les LLM modernes (comme ChatGPT). Ils utilisent des mécanismes d'attention pour comprendre le contexte global d'une séquence de données, généralisant des motifs d'une complexité inédite.

### L'Impact Stratégique de la Perception Automatisée

Ces réseaux ne suivent pas des règles écrites à la main. Ils *apprennent* à reconnaître les choses — un chat de dos, dans l'ombre, stylisé — parce qu'ils ont absorbé des milliers d'exemples. Cette flexibilité vient de l'ajustement de millions de petits paramètres internes, que nous allons explorer dans le chapitre suivant avec la descente de gradient [@ficus_weights_biases].