Qu’est-ce qu’un SVM ?
Un SVM, ou "Support Vector Machine", est un algorithme d’intelligence artificielle. Il est utilisé en apprentissage automatique pour classer ou prédire des données.
Cet outil est particulièrement apprécié pour sa précision dans les tâches de classification. Il est souvent utilisé quand il faut séparer clairement deux groupes de données.
À quoi sert un SVM ?
Un SVM permet d’interpréter des données complexes et de prendre des décisions automatisées. Il est souvent utilisé pour distinguer des objets, reconnaître des visages ou détecter des fraudes.
Dans le domaine médical, un SVM peut aider à identifier des maladies à partir d’analyses. En finance, il peut repérer des anomalies dans les transactions. En RH, il peut filtrer des CV selon des critères précis.
En cybersécurité, il sert aussi à détecter des comportements suspects en analysant les connexions réseau.
Comment fonctionne un SVM ?
Un SVM traite d’abord un ensemble de données d’exemple. Ces données sont associées à des catégories, comme “client solvable” ou “non solvable”.
L’algorithme trace une “frontière” appelée hyperplan qui sépare ces groupes. L’objectif est de maximiser la distance entre les groupes le plus nettement possible.
Le SVM choisit les points les plus proches de cette frontière, appelés “vecteurs de support”, pour déterminer le meilleur découpage.
Si les données ne sont pas clairement séparables, le SVM peut utiliser une transformation mathématique. Cette technique permet de projeter les informations dans un espace plus facile à diviser.
Différences avec des notions proches
Le SVM est parfois confondu avec la régression logistique ou les réseaux de neurones. Ces outils servent aussi à classer ou prédire des données.
La régression logistique fonctionne bien avec de nombreuses données simples, mais elle est moins précise quand les données sont difficiles à séparer.
Les réseaux de neurones peuvent gérer des volumes plus importants ou des données non structurées. Ils sont plus flexibles mais plus complexes à former.
Le SVM, en comparaison, est efficace quand les données sont peu nombreuses mais structurées. Il a aussi l’avantage d’être plus rapide à entraîner dans certains cas.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce peut utiliser un SVM pour classer ses avis clients selon leur tonalité : positif ou négatif.
Une banque peut l’utiliser pour évaluer si une demande de prêt est risquée, à partir de critères comme le revenu ou les antécédents bancaires.
Dans le recrutement, un SVM peut classer automatiquement des CV selon leur adéquation avec un poste.
En cybersécurité, il peut signaler en temps réel des activités anormales sur un réseau d’entreprise.