Reconnaissance de patterns

Reconnaissance des patterns

La reconnaissance de patterns est un domaine dans lequel les algorithmes apprennent à trouver des structures durables dans les données : classes, clusters, formes répétitives, motivations et dépendances. L'objectif est d'identifier automatiquement les « modèles de sens » et de les utiliser pour prédire, trouver des similitudes, détecter des segments et prendre des décisions.

1) Définition des tâches

Classification : attribution d'un objet à une classe (frod/non fred, type d'événement).
Classification multi-mètres/multi-étiquettes : plusieurs classes à la fois.
Clustering et segmentation : regroupement sans étiquettes, sélection de groupes anormaux/niches.
Classement/recherche de similitudes : ordre par pertinence, nearest neighbors.
Segmentation des structures : marquage des parties d'un objet (image, journal, session).
Reconnaissance de séquences : étiquettes pour les séries temporelles/logs/texte.
Extraire les règles et les motifs : jeux/séquences fréquents, règles associatives.
Tâches graphiques : classification des nœuds/côtes, détection des communautés.

• Surveillance (il y a des étiquettes), non fiable (clustering/règles), semi-surveillance (pseudomètres), autoformation (self-supervised : contrastive/augmentations).

2) Données et vues

Tabulaires : caractéristiques numériques et catégoriques ; interactions, statistiques sur les fenêtres.
Séries chronologiques/loges d'événements : lagunes, tendances, saisonnalité, caractéristiques DTW, caractéristiques spectrales.
Texte : jetons/embeddings (Bou-of-Words, TF-IDF, word2vec/fastText, BERT-embeddings), n-grammes, phrases clés.
Images/audio : spectres/mel-fiches, descripteurs locaux (SIFT/HOG), embeddings mondiaux CNN.
Graphes : matrice de contiguïté, node2vec/DeepWalk, embeddings GNN.
Multi-modalité : combinaison d'embedding (late/early fusion), cross-attraction.

Principes clés : exactitude du point-in-time, pas de fuites du futur, standardisation/robast-skaling, codage des catégories (one-hot/target/hash), traitement soigné des passes et des émissions.

3) Méthodes

3. 1 Statistiques classiques et métriques

Modèles linéaires : régression logistique/linéaire avec régularisation (L1/L2/Elastic Net).
Méthodes des voisins les plus proches : kNN, ball-tree/FAISS pour la recherche par embedding.
Méthodes SVM/noyau : RBF/noyau polynomial, one-class SVM (pour « normal »).
Naïve Bayes/hybrides : Basilines rapides pour texte/catégories.
Réduction dimensionnelle : PCA/ICA/t-SNE/UMAP pour la visualisation et le prétraitement.

3. 2 Arbres et ensembles

Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost) : les casinos forts sur la plaque, résistants aux types mixtes de fiches, donnent l'importance des signes.
Empilement/mixage : ensembles de modèles hétérogènes.

3. 3 Réseaux neuronaux par modalités

Séquences : RNN/LSTM/GRU, Temporal Convolutional Networks, Transformers (y compris pour les longues séries).
Vision par ordinateur : CNN/ResNet/BouNeXt, Vision Transformer ; détection/segmentation (Faster/Mask R-CNN, U-Net).
Texte : Encoder-only (classe BERT), Encoder-Decoder (T5), classification/classement/NER.
Graphiques : GCN/GAT/GraphSAGE pour les schémas structurels.

3. 4 Pattern mining et règles

Jeux/séquences fréquents : Apriori/Eclat, FP-Growth, PrefixSpan.
Règles associatives : support/lift/confiance ; filtrage par valeur d'entreprise.
Motifs/modèles de séries chronologiques : Profil matriciel, SAX, segmentation par changement de mode.

4) Validation et expérimentation

Split : i.i.d. K-fold pour les données fixes ; temps CV/rolling-windows pour les séquences.
Stratification et regroupement : contrôle des fuites entre les utilisateurs/sessions/campagnes.
Test out-of-time : vérification finale sur la période « future ».
Basilines : règles naïves, prédictions de fréquence, logreg simple/GBM.

5) Métriques de qualité

Classification : accuracy (au bilan), ROC-AUC, PR-AUC dans les classes rares, logloss, F1, precision/recall @ k, NDCG/Lift pour le classement.
Regroupement : silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz ; externe - ARI/NMI en présence d'un « étalon or ».
Segmentation en images : IoU/Dice.
Séquences/NER : token-/entity-level F1 ; time-to-first-correct pour la reconnaissance en ligne.
Mesures d'affaires : profit incrémental, réduction de la charge manuelle, vitesse de traitement.

6) Interprétabilité et confiance

Global : importance de la fiche (gain/permutation), PDP/ICE, SHAP-summary.
Local : SHAP/LIME/Anchors pour expliquer une solution spécifique.
Pour les règles : mesures transparentes (support/lift), conflits de règles, couverture.
Visualisation d'embedding : UMAP/t-SNE pour les « cartes » de patterns et de clusters.

7) Durabilité et qualité des données

Robasterie : Skylers durables (median/MAD), vinzorisation, protection contre les émissions.
Dérive : surveillance des distributions (PSI/JS/KL), dérive de la cible et de la fiche, recalibrage périodique.
Équité : comparaison des erreurs par segment, limites par RPF/RPT, bias-skill.
Vie privée/conformité : minimisation des champs, pseudonymisation, accès par rôle.

8) Pipline (des données à la production)

1. Définition de la tâche et KPI (et scénarios de vérification « or »).
2. Collecte/préparation de données : schémas, déduplication, zones temporelles, agrégats et embeddings.
3. Basilines : règles simples/logreg/GBM ; sanity-checks.
4. Enrichissement des représentations : traits de domaine, embeddings de modalités, feature store.
5. Formation et sélection : maillage/bayes-optimisation, arrêt précoce, validation croisée.
6. Étalonnage et seuils : Platt/isotonic, sélection des seuils en fonction du coût commercial.
7. Dépliant : REST/gRPC batch/en ligne ; le versioning des artefacts et des schémas.
8. Surveillance : qualité (métriques ML + entreprises), distribution, retards ; alertes et runibooks.
9. Retrening : horaire/par événement de dérive ; A/B/Canaries.

9) Modèles pratiques de scénarios

Fred et risque-scoring (plaque) : GBM/stacking → ajouter des caractéristiques graphiques (communications par périphérique/carte) et GNN ; des restrictions strictes en matière de latitude ; Optimisation PR- AUC/recall@FPR≤x %.
Personnalisation et contenu (classement) : embeddings apprenables utilisateurs/objets + click signal binaire ; loss: pairwise/listwise; mises à jour en ligne.
Analyse logique/séquence : TCN/Transformer, contrastive self-supervised sur les augmentations ; détection des motivations et des changements de modes.
Reconnaissance textuelle des intentions/thèmes : Classe BERT, fin-tuning ; l'interprétabilité via les tokens clés/attraction.
Images/vidéos (contrôle qualité/incidents) : classification des défauts, localisation (Grad-CAM/Mask R-CNN), métriques IoU et règles d'escalade.
Graphes (communautés/chaînes frauduleuses) : GNN + heuristiques des anomalies graphiques (degree/triangles/facteur clast).

10) Choix du modèle : Une matrice de solutions simple

11) Méthodes de réduction des erreurs et overfit

Régularisation (L1/L2/dropout), arrêt précoce, augmentation des données et mixup/cutout (pour CV/audio).
Contrôle des fuites : split temporel strict, coupes de groupe, « gel » des embouteillages sur validation.
Étalonnage des probabilités et seuils stables sous contraintes commerciales.
Ensembling/Model soup pour la résistance aux cisaillements.

12) Chèque-liste avant la sortie

• Split correct (temporal/group), pas de fuites
• Métriques stables sur la fenêtre OOT et les segments clés
• Les probabilités sont calibrées ; des seuils/matrices de cônes ont été définis
• SLO : Qualité, latence, disponibilité
• Inference logs, versions d'artefacts, contrats de données
• Plan de rétrogradation et stratégie de dégradation (fallback)
• Documentation et runibooks (RCA, erreurs, voies d'escalade)

Mini-glossaire

Pattern-mining : recherche d'ensembles/séquences fréquents.
Embedding : représentation vectorielle d'un objet préservant la sémantique/similarité.
Apprentissage contrastif : apprentissage qui rapproche les exemples « similaires » et distribue les « différents ».
Silhouette/NMI/ARI : métriques de qualité de clustering.
IoU/Dice : métriques de qualité de segmentation.

Résultat

La reconnaissance des modèles n'est pas seulement le choix du « modèle X », mais la discipline des représentations, la validation correcte et le cycle d'exploitation. Des représentations fortes (fiches/embeddings), des baselines résistantes (GBM/SVM/CNN simple), des split de qualité et une surveillance rigoureuse de la vente donnent le meilleur rendement. Ajoutez de la complexité (architectures profondes, multi-modalités, graphes) seulement lorsque cela apporte des gains mesurables sur les mesures ML et commerciales.