Algorithmes et mises à jour en Self-Supervised Learning (Apprentissage auto-supervisé) : concept, pratiques et applications

Sommaire de l'article

Introduction

L’apprentissage auto-supervisé (Self-Supervised Learning, SSL) est une approche de machine learning dans laquelle un modèle apprend à partir de données non étiquetées en générant lui-même un signal de supervision à partir de ces données. Plutôt que de dépendre entièrement de larges jeux de données annotées manuellement, le modèle crée des pseudo-étiquettes ou des tâches de prétexte qui lui permettent d’apprendre des représentations utiles et réutilisables.

Cette approche se situe à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Elle exploite la structure inhérente des données pour produire un signal de supervision artificiel, ce qui réduit fortement la dépendance aux données annotées tout en conservant des performances élevées sur les tâches en aval (classification, détection, segmentation, recommandation, etc.).

Dans cet article, nous allons :

présenter les concepts fondamentaux de l’apprentissage auto-supervisé,
détailler les principaux algorithmes et familles de méthodes modernes,
décrire les bonnes pratiques pour concevoir et entraîner des modèles SSL performants,
passer en revue les outils et bibliothèques les plus utilisés,
illustrer le tout par des cas d’usage concrets dans la vision, le langage, l’audio, la santé et la robotique,
répondre aux questions fréquentes à propos de ce paradigme d’apprentissage.

L’objectif est de proposer un guide complet, à jour et orienté pratique, pour comprendre comment intégrer efficacement l’apprentissage auto-supervisé dans vos projets d’intelligence artificielle.

Concepts clés de l’apprentissage auto-supervisé

Pour bien maîtriser l’apprentissage auto-supervisé, il est important de clarifier les notions suivantes.

Données non étiquetées et pseudo-étiquettes

Dans le SSL, le point de départ est un large volume de données non étiquetées : textes, images, vidéos, signaux audio, séries temporelles, données de capteurs, etc. Le modèle ne dispose pas d’étiquettes fournies par des annotateurs humains (par exemple, des catégories d’images ou des sentiments pour des textes), mais il va :

transformer ou masquer une partie des données d’entrée,
utiliser la partie non masquée comme contexte,
tenter de prédire la partie masquée ou une propriété dérivée.

Les cibles à prédire sont alors des pseudo-étiquettes générées automatiquement à partir des données elles-mêmes, sans supervision humaine directe. Ce mécanisme permet de transformer un problème non supervisé en une suite de tâches supervisées artificielles.

Tâches de prétexte et tâches en aval

Une notion centrale est celle de tâche de prétexte (pretext task) : il s’agit d’une tâche artificielle conçue uniquement pour forcer le réseau de neurones à apprendre des représentations internes riches. Quelques exemples :

prédire des mots masqués dans une phrase (langage),
prédire la rotation appliquée à une image (vision),
prédire la prochaine image d’une séquence vidéo,
prédire un futur segment audio à partir d’un segment passé.

Une fois ces représentations apprises, elles sont réutilisées sur des tâches en aval (downstream tasks) telles que :

classification d’images,
reconnaissance d’objets,
analyse de sentiments,
reconnaissance automatique de la parole,
prédiction d’événements dans des séries temporelles,
analyse d’images médicales ou de données moléculaires.

Réduction de la dépendance aux données étiquetées

Le principal avantage du SSL est de réduire drastiquement le besoin en données annotées. L’entraînement en deux étapes est typique :

Pré-entraînement auto-supervisé sur un très grand volume de données non étiquetées afin d’apprendre des représentations générales.
Affinage supervisé (fine-tuning) sur un plus petit jeu de données étiquetées, spécifique à la tâche cible.

Ce schéma a permis des progrès spectaculaires en traitement automatique du langage naturel, en vision par ordinateur et dans d’autres domaines, notamment en réduisant les coûts d’annotation et le temps nécessaire à la constitution de jeux de données supervisés de grande taille.

Domaines d’application principaux

L’apprentissage auto-supervisé est aujourd’hui utilisé dans de nombreux domaines :

Vision par ordinateur : classification, détection, segmentation, recherche d’images par similarité, vision 3D.
Traitement du langage naturel (NLP) : modèles de langage, compréhension de texte, génération de contenu, résumé automatique, traduction.
Audio et parole : reconnaissance automatique de la parole, classification de sons, biométrie vocale.
Santé et imagerie médicale : analyse d’IRM, de scanners, d’images histologiques, détection d’anomalies.
Robotique et apprentissage par renforcement : apprentissage de représentations d’états, planification, contrôle continu.
Données industrielles et IoT : maintenance prédictive, détection d’anomalies sur signaux de capteurs, optimisation de procédés.

Algorithmes et grandes familles de méthodes en Self-Supervised Learning

Plusieurs grandes familles de méthodes ont émergé en apprentissage auto-supervisé. Les algorithmes mentionnés dans la version initiale de l’article sont corrects, mais la liste peut être enrichie et structurée pour être plus utile.

Apprentissage auto-prédictif

Les méthodes auto-prédictives consistent à prédire une partie des données à partir d’autres parties. Quelques exemples majeurs :

Masked Language Modeling (MLM) : utilisé dans BERT et de nombreux modèles de langage. Une proportion des tokens d’entrée est masquée, et le modèle doit prédire les tokens manquants à partir du contexte. Ce type de pré-entraînement a permis d’énormes gains en compréhension du langage naturel.
Auto-encodage : les auto-encodeurs et auto-encodeurs variationnels reconstruisent l’entrée à partir d’une représentation compacte, ce qui force le modèle à extraire des caractéristiques pertinentes.
Contrastive Predictive Coding (CPC) : méthode qui apprend à prédire des éléments futurs dans une séquence (texte, audio, vidéo, signaux) à partir d’un contexte, en distinguant les vrais futurs d’exemples négatifs tirés d’ailleurs.

Apprentissage contrastif

Les méthodes contrastives apprennent des représentations en rapprochant les exemples similaires (paires positives) et en éloignant les exemples dissemblables (paires négatives) dans l’espace latent. Parmi les algorithmes les plus connus :

SimCLR : exploite de fortes augmentations de données (recadrage, couleur, flou, etc.) et un projection head pour apprendre des représentations visuelles robustes. Deux vues augmentées d’une même image sont considérées comme positives, les autres comme négatives.
MoCo (Momentum Contrast) : utilise une file de mémoire et un encodeur à mise à jour lente (momentum encoder) pour disposer d’un grand nombre d’exemples négatifs stables au cours de l’entraînement.
InfoNCE et variantes : fournissent une fonction de perte largement utilisée pour les tâches contrastives, basée sur la maximisation d’une borne inférieure de l’information mutuelle.

Méthodes sans négatifs (BYOL, SimSiam, VICReg, etc.)

Une évolution importante des méthodes contrastives est l’apparition de méthodes sans exemples négatifs explicites, qui apprennent en ne considérant que des paires positives :

BYOL (Bootstrap Your Own Latent) : entraîne deux réseaux jumeaux (en ligne et cible) pour rapprocher les représentations de deux augmentations différentes d’une même image, avec un mécanisme de mise à jour lente du réseau cible. Aucun négatif n’est utilisé.
SimSiam : repose sur une architecture symétrique avec un prédicteur et une fonction d’arrêt de gradient pour éviter le collapse (toutes les représentations devenant identiques).
VICReg : impose trois contraintes (variance, invariance, covariance) pour empêcher l’effondrement et encourager des représentations informatives.

Tâches de transformation d’images

Les tâches basées sur des transformations simples des images ont longtemps été un point de départ efficace en vision par ordinateur :

Rotation Prediction : une image est tournée de 0°, 90°, 180° ou 270°. Le modèle doit prédire l’angle de rotation. Cette tâche l’incite à comprendre la structure globale des objets.
Jigsaw / Puzzle : une image est découpée en plusieurs blocs dont l’ordre est mélangé. Le réseau doit reconstituer l’ordre correct.
Colorisation : à partir d’une image en niveaux de gris, le modèle doit prédire la version colorisée.

Pré-entraînement de modèles de langage

Dans le NLP moderne, la majorité des grands modèles de langage (LLM) utilisent des formes d’apprentissage auto-supervisé :

Modèles de type BERT : s’appuient principalement sur le Masked Language Modeling (MLM) et parfois sur la prédiction de la relation entre phrases. Il s’agit bien d’apprentissage auto-supervisé, même si une deuxième phase supervisée peut suivre sur des tâches spécifiques.
Modèles de type GPT : apprennent en prédiction auto-régressive, c’est-à-dire en prédisant chaque token à partir des tokens précédents dans d’énormes corpus non annotés. Cette tâche est également auto-supervisée, les données brutes servant de vérité terrain.

Modèles multimodaux

Le SSL est également au cœur des modèles multimodaux :

Modèles texte-image : comme CLIP, qui apprennent à aligner représentations visuelles et textuelles en rapprochant les paires image-texte correspondantes et en éloignant les paires non correspondantes.
Texte-audio ou texte-vidéo : pour la recherche multimédia, la description automatique de vidéos, la génération de sous-titres, etc.

Bonnes pratiques pour optimiser les performances en Self-Supervised Learning

La réussite d’un projet d’apprentissage auto-supervisé dépend autant du choix de l’algorithme que de la qualité des données et de la configuration de l’entraînement.

Qualité et diversité des données

Même si les étiquettes ne sont pas nécessaires, la qualité des données brutes reste déterminante :

les données doivent être représentatives du domaine ciblé,
une forte diversité (sujets, langues, contextes, angles de vue, conditions de prise de vue, etc.) améliore la robustesse,
la présence de bruit massif ou de biais extrêmes dans les données peut être apprise et amplifiée par le modèle.

Conception de la tâche de prétexte

Une bonne tâche de prétexte doit être :

non triviale : si la tâche est trop simple, le modèle n’apprend pas de représentations utiles ;
liée sémantiquement aux tâches en aval : par exemple, prédire des mots masqués est pertinent pour de nombreuses tâches de compréhension de texte ;
adaptée au type de données (images, texte, audio, séries temporelles, graphes, etc.).

Stratégie d’augmentations de données

En vision, mais aussi dans d’autres domaines, les augmentations de données jouent un rôle crucial :

elles doivent être suffisamment fortes pour forcer le modèle à apprendre des invariances utiles (variation de couleur, recadrage, bruit, masquage, etc.),
mais pas au point de détruire l’information sémantique nécessaire à la tâche.

Le choix des transformations et leur intensité est une composante clé de l’ingénierie des systèmes SSL, en particulier pour les méthodes contrastives et les approches sans négatifs.

Choix de l’architecture de modèle

L’apprentissage auto-supervisé est généralement appliqué à des architectures de réseaux de neurones profonds :

Vision : réseaux convolutionnels (ResNet, EfficientNet, etc.) et de plus en plus Vision Transformers (ViT).
Texte : architectures transformer de type BERT, GPT, T5, etc.
Audio : CNN 1D, transformers temporels, architectures spécifiques aux signaux audio.
Données tabulaires ou séries temporelles : combinaisons de CNN, RNN, transformers ou modèles hybrides.

Régularisation et prévention de l’effondrement des représentations

Un danger classique en SSL est le collapse : le modèle peut apprendre une solution triviale où toutes les représentations sont identiques. Plusieurs techniques sont utilisées pour éviter ce phénomène :

utilisation de paires négatives (apprentissage contrastif classique),
contraintes explicites sur la variance et la covariance (VICReg et dérivés),
architectures asymétriques et arrêt de gradient (BYOL, SimSiam),
régularisation par dropout, bruit de données, normalisation appropriée.

Suivi des performances sur tâches en aval

Comme il n’existe pas de métrique universelle de la qualité des représentations, il est recommandé de :

définir un ensemble de tâches en aval représentatives de l’usage final,
évaluer régulièrement les représentations apprises sur ces tâches (par exemple avec un classifieur linéaire ou un fine-tuning léger),
surveiller l’évolution des performances au fil du pré-entraînement pour éviter un surcoût de calcul inutile.

Mises à jour et veille technologique

Les techniques d’apprentissage auto-supervisé évoluent rapidement. Il est donc crucial de :

suivre les publications récentes (conférences IA majeures, journaux spécialisés),
tester régulièrement de nouvelles bibliothèques et implémentations open source,
adapter vos pipelines d’entraînement en fonction des dernières avancées (architectures, fonctions de perte, stratégies d’augmentation, outils de monitoring).

Outils et ressources pour l’implémentation du Self-Supervised Learning

La partie précédente de l’article mélangeait des outils de SEO (Google Search Console, Google Analytics) avec les outils d’implémentation de modèles SSL, ce qui n’est pas cohérent avec le sujet. Nous rectifions ici pour nous concentrer sur les outils pertinents pour le développement de modèles auto-supervisés.

Bibliothèques de deep learning

PyTorch : très largement utilisé pour la recherche et le développement de modèles SSL. De nombreuses implémentations de SimCLR, MoCo, BYOL, SimSiam ou VICReg sont disponibles sous forme de projets open source.
TensorFlow / Keras : offre également des outils puissants pour construire des architectures complexes, gérer la distribution sur plusieurs GPU et TPU, et expérimenter des tâches de prétexte.
JAX / Flax : de plus en plus utilisé pour les grands modèles et les expérimentations avancées, notamment dans des contextes où la performance et la flexibilité des transformations de fonctions sont essentielles.

Frameworks spécialisés Self-Supervised Learning

Plusieurs frameworks facilitent la mise en place de pipelines SSL complets :

frameworks de vision par ordinateur proposant des modules pour les pertes contrastives, la gestion des augmentations, les têtes de projection et l’évaluation linéaire,
bibliothèques pour le NLP intégrant des tâches comme le MLM, la prédiction auto-régressive ou le pré-entraînement de transformeurs sur de grands corpus,
outils pour l’audio et la parole, incluant le pré-traitement des signaux, le découpage en segments et les objectifs de prédiction à long terme.

Outils de gestion des données

En SSL, le goulot d’étranglement est souvent la gestion de grands volumes de données non étiquetées. Il est donc utile d’utiliser :

des systèmes de stockage évolutifs (data lakes, stockages objet),
des pipelines de pré-traitement et d’augmentation efficaces (par exemple, via des bibliothèques de traitement d’images, de texte ou de signaux),
des outils de suivi des expériences (gestion des versions de données, des configurations de modèles, des métriques).

Ressources éducatives et formation

Pour monter en compétence sur l’apprentissage auto-supervisé, plusieurs ressources sont pertinentes :

cours en ligne sur le deep learning, le NLP avancé et la vision par ordinateur,
tutoriels dédiés aux algorithmes contrastifs, aux tâches de prétexte et au pré-entraînement de transformeurs,
codes exemples de projets open source permettant de reproduire des résultats d’articles récents.

Applications concrètes du Self-Supervised Learning

Vision par ordinateur

En vision, l’apprentissage auto-supervisé est utilisé pour :

pré-entraîner des réseaux de vision sur de vastes collections d’images non étiquetées,
réduire la quantité d’annotations nécessaires pour atteindre un niveau de performance donné sur des tâches de classification ou de détection,
améliorer la généralisation à de nouveaux domaines (nouvelles conditions d’éclairage, nouveaux environnements, nouveaux appareils).

Des méthodes comme SimCLR, MoCo, BYOL ou VICReg atteignent des performances comparables au supervisé intégral sur certains jeux de données de référence, tout en utilisant beaucoup moins de données étiquetées pour la phase d’affinage.

Traitement du langage naturel (NLP)

Dans le NLP, l’apprentissage auto-supervisé est devenu la norme pour le pré-entraînement des modèles de langage :

les modèles sont entraînés sur d’énormes corpus textuels issus du web, de livres, d’articles, etc.,
les tâches comme le MLM (BERT) ou la prédiction auto-régressive (GPT et dérivés) servent de tâches de prétexte,
ces modèles pré-entraînés sont ensuite spécialisés sur des tâches en aval : classification de texte, réponses à des questions, résumé, traduction, extraction d’entités, etc.

Audio et reconnaissance de la parole

En audio, l’apprentissage auto-supervisé permet de :

apprendre des représentations robustes de signaux audio sans transcription,
réduire le volume d’enregistrements annotés nécessaires pour entraîner des systèmes de reconnaissance automatique de la parole,
améliorer la performance sur des langues ou dialectes disposant de peu de données annotées.

Santé et imagerie médicale

En santé, le SSL est particulièrement pertinent car les annotations médicales (par des radiologues, pathologistes, etc.) sont coûteuses et rares. Il permet :

d’exploiter de grands volumes d’images médicales non étiquetées (IRM, scanners, rayons X),
d’apprendre des représentations génériques des structures anatomiques,
d’améliorer la détection de lésions ou d’anomalies en aval avec peu d’annotations.

Robotique et apprentissage par renforcement

En robotique, l’apprentissage auto-supervisé est utilisé pour :

apprendre des représentations d’états à partir des caméras, capteurs et interactions avec l’environnement,
accélérer l’apprentissage par renforcement en fournissant un espace d’états plus compact et plus informatif,
mieux généraliser à de nouveaux environnements et tâches.

Limites et défis actuels du Self-Supervised Learning

Malgré ses avantages, l’apprentissage auto-supervisé présente plusieurs défis.

Coût computationnel

Le pré-entraînement auto-supervisé sur de très grands volumes de données est souvent très coûteux en calcul, notamment en vision et pour les grands modèles de langage. La réduction de la consommation de ressources (GPU, TPU, mémoire, énergie) et l’amélioration de l’efficience sont des sujets de recherche majeurs.

Évaluation des représentations

Il n’existe pas de métrique simple et universelle permettant de mesurer directement la qualité intrinsèque des représentations apprises. Les évaluations se font généralement :

par des benchmarks sur des tâches en aval,
par des protocoles d’évaluation linéaire (entraînement d’un simple classifieur linéaire sur des représentations gelées),
par des tests de robustesse et de généralisation hors distribution.

Biais de données et généralisation

Comme les modèles apprennent à partir de données non étiquetées, ils peuvent absorber et amplifier les biais présents dans ces données (biais de représentation, de langue, de contexte, etc.). La généralisation hors distribution (vers de nouveaux domaines ou de nouvelles populations) reste un défi, particulièrement critique dans des domaines sensibles comme la santé ou la justice.

Interprétabilité et contrôle

Les représentations apprises par les modèles auto-supervisés restent souvent difficiles à interpréter. Comprendre ce que le modèle encode réellement, comment il prend ses décisions et comment contrôler ses comportements indésirables est un champ de recherche actif, à la croisée de l’IA explicable, de l’éthique et de la robustesse des modèles.

Foire aux questions (FAQ)

Qu’est-ce que l’apprentissage auto-supervisé ?

L’apprentissage auto-supervisé est une méthode de machine learning dans laquelle un modèle apprend à partir de données non étiquetées en générant ses propres tâches de supervision (pseudo-étiquettes, masquages, transformations). Il se situe entre l’apprentissage supervisé et non supervisé et permet de réduire la dépendance aux données annotées.

Quelle est la différence entre apprentissage supervisé, non supervisé et auto-supervisé ?

En apprentissage supervisé, chaque exemple d’entraînement est accompagné d’une étiquette fournie par un humain. En apprentissage non supervisé, le modèle tente de découvrir la structure des données sans aucune étiquette (clustering, réduction de dimension, etc.). En apprentissage auto-supervisé, les données sont initialement non étiquetées, mais le modèle génère lui-même un signal de supervision à partir de ces données.

Le self-supervised learning remplace-t-il complètement l’apprentissage supervisé ?

Non. Dans la plupart des cas, le SSL est utilisé en complément de l’apprentissage supervisé. Il permet de pré-entraîner un modèle sur de grandes quantités de données non étiquetées, avant de l’affiner avec un plus petit jeu de données annotées pour des tâches spécifiques.

Quels sont les principaux algorithmes d’apprentissage auto-supervisé ?

Parmi les méthodes les plus connues, on trouve Contrastive Predictive Coding (CPC), SimCLR, MoCo, BYOL, SimSiam, VICReg, ainsi que les tâches comme le Masked Language Modeling (MLM) pour le texte ou la prédiction de rotation d’images en vision.

BERT et GPT utilisent-ils l’apprentissage auto-supervisé ?

Oui. Les modèles de type BERT utilisent principalement le MLM, tandis que les modèles de type GPT reposent sur la prédiction auto-régressive de tokens successifs. Dans les deux cas, les données textuelles brutes fournissent automatiquement la vérité terrain, ce qui relève de l’apprentissage auto-supervisé.

Quels sont les avantages concrets du self-supervised learning pour un projet IA ?

Les principaux bénéfices sont : la réduction du besoin en données annotées, une meilleure réutilisabilité des modèles sur de multiples tâches, une amélioration de la robustesse et de la généralisation, et la possibilité d’exploiter de grands volumes de données déjà disponibles mais non étiquetées.

Quels sont les inconvénients ou limites à connaître ?

Le pré-entraînement auto-supervisé peut être coûteux en calcul, l’évaluation de la qualité des représentations est indirecte, les modèles peuvent apprendre et amplifier des biais présents dans les données, et les représentations restent souvent difficiles à interpréter.

Dans quels cas d’usage le self-supervised learning est-il particulièrement intéressant ?

Le SSL est particulièrement utile lorsque les données non étiquetées sont abondantes mais les données annotées rares ou coûteuses : vision industrielle, imagerie médicale, NLP multilingue, audio sur des langues peu dotées, robotique dans des environnements complexes, ou encore analyse de grandes bases de documents ou d’enregistrements historiques.

Comment débuter avec l’apprentissage auto-supervisé dans un projet existant ?

Une approche pragmatique consiste à partir d’un modèle pré-entraîné auto-supervisé disponible publiquement (en vision ou en NLP), à l’adapter à vos données (fine-tuning) et à évaluer les gains par rapport à un modèle entraîné uniquement de manière supervisée sur vos données annotées. Vous pouvez ensuite expérimenter des tâches de prétexte spécifiques à votre domaine pour aller plus loin.