Apprentissage automatique sans étiquettes : comment l’IA maîtrise les données brutes

L’apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning, SSL) révolutionne l’intelligence artificielle en permettant aux modèles d’apprendre à partir de grandes quantités de données brutes — images, textes ou sons — sans nécessiter d’étiquetage manuel coûteux. Cette approche exploite la structure intrinsèque des données pour créer des tâches d’apprentissage artificielles. Par exemple, dans le cas des images, on peut générer deux versions augmentées d’une même image (via des transformations comme le recadrage aléatoire, le retournement horizontal, le flou de couleur ou le passage en niveaux de gris), puis forcer le modèle à reconnaître que ces deux versions proviennent du même objet. Ce principe repose sur une perte contrastive, comme la NT-Xent, qui pousse les représentations des deux versions d’une même image à se rapprocher, tout en éloignant celles d’images différentes. Dans le code présenté, un modèle d’encodage basé sur ResNet18 est entraîné sur un jeu de données non étiquetées (par exemple, des images de chats et de chiens non classées). Chaque image est transformée deux fois pour produire deux vues, et le modèle apprend à produire des embeddings normalisés similaires pour les deux vues. L’entraînement se fait via une fonction de perte contrastive, qui optimise la distance entre les représentations positives (deux vues d’une même image) et les négatives (représentations d’images différentes). Après quelques époques, le modèle a acquis une compréhension riche des caractéristiques visuelles fondamentales, comme les contours, textures ou structures. Ensuite, cette représentation pré-entraînée est transférée à une tâche de classification binaire (chat ou chien) sur un petit jeu de données étiqueté. Le modèle final consiste en le noyau du modèle pré-entraîné (la partie avant la dernière couche) suivi d’une couche linéaire fine. Ce dernier est entraîné avec des données peu étiquetées, souvent en utilisant un taux d’apprentissage plus faible. Malgré la petite taille du jeu d’apprentissage supervisé, le modèle atteint des performances élevées grâce à la connaissance préalable acquise. Cette méthode illustre un paradigme puissant : l’entraînement préalable sur des données brutes, suivi d’une adaptation rapide à une tâche spécifique. Elle est au cœur du succès de modèles comme GPT (texte) ou Vision Transformers (images), qui sont d’abord pré-entraînés sur des corpus massifs non étiquetés, puis ajustés pour des tâches précises. L’opportunité réside dans l’application de cette approche à des domaines spécialisés — par exemple, l’analyse d’images médicales, la détection de défauts industriels ou la reconnaissance de sons rares — où l’étiquetage est coûteux ou difficile. En utilisant SSL, les entreprises et chercheurs peuvent tirer parti de leurs données brutes existantes, réduire les coûts d’annotation et améliorer la performance des modèles, même avec peu de données étiquetées. L’apprentissage auto-supervisé n’est plus une curiosité académique : c’est un levier stratégique pour l’innovation en IA, accessible à tous ceux qui disposent de données brutes. Ne pas l’expérimenter, c’est renoncer à des gains significatifs en efficacité, précision et rapidité de déploiement.