Support Vector Machines

Les Support Vector Machines (SVM) sont des algorithmes de Machine Learning utilisés pour la classification et la régression. Ils fonctionnent en trouvant l'hyperplan qui sépare les données en classes distinctes avec une marge maximale.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Dans ce guide

1Comprendre le concept 2L'enjeu en entretien 3Exemple concret 4Les erreurs à éviter

De quoi parle-t-on ?

Les Support Vector Machines (SVM) sont des modèles d'apprentissage supervisé principalement utilisés pour des tâches de classification, mais ils peuvent également être appliqués à des problèmes de régression. L'idée centrale des SVM est de trouver un hyperplan optimal qui sépare les différentes classes de données dans un espace multidimensionnel. L'hyperplan est déterminé de telle sorte qu'il maximise la distance (ou la marge) entre les points de données les plus proches des différentes classes, appelés vecteurs de support.

Les origines des SVM remontent aux travaux de Vladimir Vapnik et Alexey Chervonenkis dans les années 1960. Cependant, ce n’est qu’à la fin des années 1990 que les SVM ont gagné en popularité grâce à leur efficacité et à leur capacité à traiter des données non linéaires grâce à l'utilisation de noyaux. En utilisant des fonctions de noyau, les SVM peuvent transformer les données d'origine dans un espace de dimension supérieure, permettant ainsi de trouver un hyperplan de séparation non linéaire.

Les SVM sont particulièrement efficaces dans des espaces de grande dimension et sont robustes face à des cas de surajustement, surtout lorsqu'ils sont appliqués à des ensembles de données avec un nombre de dimensions supérieur au nombre d'échantillons. Cette capacité à généraliser à partir d'un ensemble de données d'entraînement en fait un outil précieux dans de nombreux domaines, notamment la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la bioinformatique.

Métiers concernés par Support Vector Machines

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Exemple Concret

Pour illustrer l'utilisation des Support Vector Machines, considérons un scénario simple où nous souhaitons classer des iris en fonction de leurs caractéristiques. Nous allons utiliser le jeu de données 'Iris', qui contient trois types d'iris (setosa, versicolor et virginica) avec quatre caractéristiques (longueur et largeur des sépales et des pétales).

Voici un exemple de code Python utilisant la bibliothèque Scikit-learn :

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# Charger le jeu de données Iris
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Créer un modèle SVM avec noyau RBF
model = SVC(kernel='rbf')

# Entraîner le modèle
model.fit(X_train, y_train)

# Prédire les classes sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

# Afficher les résultats
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

Dans cet exemple, nous avons chargé le jeu de données 'Iris', divisé les données en ensembles d'entraînement et de test, puis appliqué un modèle SVM avec un noyau radial (RBF). Enfin, nous avons évalué les performances du modèle en affichant la matrice de confusion et le rapport de classification.

Ce qu'il ne faut pas dire

Lors de l'utilisation des Support Vector Machines, plusieurs erreurs peuvent survenir, surtout pour les débutants. Une erreur fréquente consiste à ne pas normaliser les données avant d'appliquer le modèle. Les SVM sont sensibles à l'échelle des données, et des caractéristiques ayant des échelles très différentes peuvent fausser les résultats. Il est donc essentiel d'appliquer une normalisation ou une standardisation des données.

Une autre erreur courante est de négliger le choix du noyau approprié. Les SVM peuvent utiliser différents types de noyaux (linéaire, polynomial, RBF, etc.), et le choix d'un noyau inadapté peut entraîner une mauvaise performance du modèle. Il est recommandé de tester plusieurs noyaux et d'utiliser la validation croisée pour évaluer leurs performances.

Enfin, un autre piège à éviter est le surajustement. Les SVM ont des hyperparamètres, comme le paramètre de régularisation (C), qui contrôlent la marge. Un paramètre trop élevé peut conduire à un modèle surajusté, tandis qu'un paramètre trop bas peut entraîner un sous-ajustement. Il est crucial de régler ces hyperparamètres avec soin pour obtenir le meilleur compromis entre biais et variance.

L'astuce pour briller

Pour briller lors de vos entretiens et discussions sur les Support Vector Machines, voici quelques conseils pratiques. Premièrement, assurez-vous de bien comprendre les concepts fondamentaux derrière les SVM, notamment la notion de marge, de vecteurs de support et l'importance des noyaux. Être capable d'expliquer ces concepts de manière claire vous aidera à impressionner vos interlocuteurs.

Deuxièmement, familiarisez-vous avec les différentes bibliothèques de Machine Learning, telles que Scikit-learn, qui facilitent l'application des SVM. Montrez votre capacité à implémenter des SVM dans des projets pratiques, en discutant des étapes que vous avez suivies pour l'entraînement, la validation et l'évaluation du modèle.

Enfin, préparez-vous à discuter des avantages et des inconvénients des SVM par rapport à d'autres algorithmes de classification, comme les arbres de décision ou les réseaux de neurones. Avoir des exemples concrets sur la façon dont vous avez choisi d'utiliser un SVM dans un projet passé peut également renforcer votre crédibilité.

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