Introduire le machine learning, c'est faire comprendre comment une machine apprend des motifs à partir de données, avec scikit-learn et une démarche rigoureuse plutôt que des recettes.
Points clés
- Distinguer les grands types d'apprentissage
- Mener un premier projet avec scikit-learn
- Évaluer correctement et éviter le surapprentissage
Distinguer les grands types d'apprentissage
Posez la typologie fondatrice : apprentissage supervisé (prédire une étiquette connue, classification et régression), non supervisé (découvrir des structures, clustering), et un mot sur le renforcement. Illustrez chaque type par des exemples concrets : prédire un prix, détecter du spam, segmenter des clients. Cette carte mentale aide à choisir la bonne approche selon le problème. Elle structure toute la suite de l'apprentissage.
Mener un premier projet avec scikit-learn
Faites pratiquer le flux standard avec scikit-learn : séparation train/test, entraînement d'un modèle simple (régression logistique, arbre de décision), prédiction et évaluation. Présentez l'API cohérente fit/predict qui rend scikit-learn idéal pour débuter. Insistez sur la séparation des données pour ne pas évaluer sur les données d'entraînement. Ce premier projet démystifie le ML et donne confiance.
Évaluer correctement et éviter le surapprentissage
Le cœur de la rigueur en ML est l'évaluation : choisir les bonnes métriques (accuracy, précision, rappel, F1, RMSE) selon le problème, et comprendre le surapprentissage où le modèle mémorise au lieu de généraliser. Introduisez la validation croisée et le compromis biais-variance. Montrez qu'un modèle parfait sur l'entraînement et mauvais en test est inutile. Cette lucidité distingue un praticien d'un bricoleur.
En pratique
Scénario. Sur deux jours (12h), les apprenants mènent un premier projet de classification avec scikit-learn sur un jeu de données réel (survie Titanic ou churn) : exploration, séparation train/test, entraînement de plusieurs modèles, évaluation comparée avec les bonnes métriques et validation croisée. Livrable : un notebook complet avec comparaison de modèles et interprétation honnête des performances.
Questions fréquentes
Quel premier algorithme enseigner ?
La régression logistique et l'arbre de décision sont d'excellents points de départ : simples à comprendre, interprétables et suffisants pour saisir le flux complet du machine learning.
Faut-il des maths avancées pour débuter le ML ?
Non pour la pratique avec scikit-learn, mais comprendre les statistiques de base et la notion d'évaluation est indispensable pour éviter les erreurs d'interprétation.
Pour aller plus loin
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