Comprendre les bases de l’apprentissage automatique pour mieux utiliser l’IA
Résumé
La « Fiche #06 IA Data » propose un guide concis sur l’apprentissage automatique, expliquant comment l’intelligence artificielle apprend et les différentes phases d’un projet d’apprentissage. Il détaille les trois principaux types d’apprentissage — supervisé, non supervisé et par renforcement — et explique ce qu’une IA apprend réellement, insistant sur la détection de régularités plutôt que sur une compréhension humaine. L’auteur souligne l’importance cruciale de la préparation des données et aborde les raisons d’utiliser des modèles d’IA tout en mettant en garde contre les questions éthiques telles que les biais et la gestion des données privées. Enfin, la ressource présente un cas d’usage concret pour illustrer l’application de l’IA et énumère les limites à considérer, rappelant que l’IA est un outil d’aide à la décision.
📊 Les 6 phases d’un projet d’apprentissage
Trois grandes familles d’apprentissage
🔧Apprentissage supervisé : on fournit des exemples avec la bonne réponse (ex : « cette entreprise est cotée / non cotée »)
🔧Apprentissage non supervisé : l’IA cherche des patterns (ex : segmentation de portefeuille)
🔧Apprentissage par renforcement : l’IA teste des actions et apprend par essai-erreur (ex : trading algorithmique)
Le type d’apprentissage choisi détermine ce que l’IA peut réellement faire pour vous.
Qu’apprend vraiment une IA ?
- Des poids dans un réseau de neurones
- Des règles statistiques
- Des arbres de décision
Pas de « compréhension » humaine, mais une capacité à détecter des régularités dans les données.
Sans jeu d’entraînement bien préparé => pas de bon modèle.
Nettoyage, équilibrage, anonymisation : des étapes aussi critiques que le modèle lui-même.
Pourquoi c’est utile ?
- Parce que trop de sociétés utilisent des modèles pré-entraînés sans comprendre comment ils ont été construits.
- Pour poser les bonnes questions aux prestataires IA.
- Pour ne pas confondre IA et magie.
Pourquoi ça pose des questions éthiques ?
- Biais d’entraînement = biais d’usage
- Données privées mal traitées = risque juridique (RGPD, SFDR)
- Un modèle IA reste une approximation statistique, pas une vérité
Cas d’usage – Scoring de Deck avec un Agent IA
- Objectif : aider une équipe d’investissement à classer et prioriser l’analyse des dossiers entrants
- Jeu d’entraînement : plusieurs centaines de decks annotés (note d’intérêt, avancement du deal…)
- Extraction de features : taille de marché mentionnée, clarté du Business Plan, ancienneté des fondateurs…
- Entraînement : random forest ou modèle de classification linéaire
- Évaluation : ajustement pour éviter le sur-apprentissage.
Les limites à bien comprendre
- L’IA ne « comprend » pas le fond stratégique du deck, elle apprend des corrélations passées
- Risque de biais sur d’anciens deals jugés bons pour de mauvaises raisons
- Le score doit rester un outil d’aide à la décision, pas un filtre bloquant
Intérêts
- Gain de temps pour pré-filtrer les dossiers
- Homogénéiser la lecture
- Orienter les analystes sur des signaux faibles
💼 Et concrètement ?
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