{"id":3477,"date":"2025-10-05T00:00:00","date_gmt":"2025-10-04T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/hiperparametro\/"},"modified":"2026-08-05T11:09:20","modified_gmt":"2026-08-05T09:09:20","slug":"hyperparametre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecnologia.euroinnova.com\/fr\/hiperparametro","title":{"rendered":"Hyperparam\u00e8tre"},"content":{"rendered":"

En parlant de <\/span>apprentissage automatique<\/span><\/a>, Les hyperparam\u00e8tres sont les param\u00e8tres que l'on d\u00e9finit pour contr\u00f4ler le processus d'apprentissage d'un mod\u00e8le.<\/strong> Alors que les param\u00e8tres du mod\u00e8le sont appris automatiquement au cours du processus d'entra\u00eenement (\u00e0 l'instar des coefficients dans une r\u00e9gression lin\u00e9aire), les hyperparam\u00e8tres sont des param\u00e8tres qui doivent \u00eatre d\u00e9finis avant de lancer l'entra\u00eenement du mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n

Ces hyperparam\u00e8tres ont une incidence directe sur la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es et \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser \u00e0 de nouveaux ensembles de donn\u00e9es. Parmi les exemples courants d'hyperparam\u00e8tres, on peut citer notamment le taux d'apprentissage dans les algorithmes d'optimisation et la profondeur maximale d'un arbre de d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n

Si les hyperparam\u00e8tres sont correctement choisis, le mod\u00e8le offrira de meilleures performances<\/strong>, tandis qu'un mauvais choix se traduira par un mod\u00e8le qui ne s'adaptera pas bien aux donn\u00e9es ou dont les performances seront m\u00e9diocres sur des donn\u00e9es non observ\u00e9es. Dans la pratique, trouver les meilleures valeurs pour les hyperparam\u00e8tres n\u00e9cessite de l'exp\u00e9rience et des essais exp\u00e9rimentaux afin de les affiner au fil du temps.<\/span><\/p>\n

Diff\u00e9rence entre un param\u00e8tre et un hyperparam\u00e8tre<\/span><\/h2>\n

On confond tr\u00e8s souvent les param\u00e8tres et les hyperparam\u00e8tres, mais il s'agit en r\u00e9alit\u00e9 de deux \u00e9l\u00e9ments du machine learning qui ont des fonctions tr\u00e8s diff\u00e9rentes. Dans l'apprentissage automatique, les param\u00e8tres sont des variables internes du mod\u00e8le<\/strong> qui s'ajustent automatiquement pendant l'entra\u00eenement afin que le mod\u00e8le puisse accomplir la t\u00e2che pour laquelle il a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u.<\/span><\/p>\n

De son c\u00f4t\u00e9, Les hyperparam\u00e8tres sont des valeurs externes au mod\u00e8le <\/strong>qui sont d\u00e9finis avant l'entra\u00eenement et qui influencent la mani\u00e8re dont le mod\u00e8le apprend \u00e0 partir des donn\u00e9es, en contr\u00f4lant certains aspects du processus d'entra\u00eenement tels que la vitesse d'apprentissage, la complexit\u00e9 du mod\u00e8le ou le nombre d'it\u00e9rations.<\/span><\/p>\n

Pour faire simple, l'algorithme s'appuie sur les r\u00e8gles dict\u00e9es par les hyperparam\u00e8tres pour apprendre d'une mani\u00e8re d\u00e9termin\u00e9e en fonction de ces param\u00e8tres.<\/strong><\/span><\/p>\n

Exemples d'hyperparam\u00e8tres<\/span><\/h2>\n

Voici quelques exemples d'hyperparam\u00e8tres couramment utilis\u00e9s :<\/span><\/p>\n