Définition
L'apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) est une méthode d'entraînement en machine learning où un algorithme analyse de manière autonome des données non étiquetées (unlabeled data) afin d'identifier des modèles, des structures ou des regroupements.Explication
Puisqu'il n'y a pas de valeurs cibles ou d'étiquettes prédéfinies en apprentissage non supervisé, le modèle est chargé de découvrir par lui-même les structures latentes au sein des données d'entrée. Les techniques courantes incluent le clustering, qui consiste à regrouper des points de données similaires, et la réduction de dimensionnalité.Dans le marketing B2B et la vente de solutions SaaS, l'apprentissage non supervisé est fréquemment mis à profit pour la segmentation client, permettant de révéler des affinités insoupçonnées dans les comportements d'achat. Il est également précieux pour la détection d'anomalies, permettant d'identifier rapidement des schémas de comportement utilisateur atypiques ou des écarts inattendus dans les pipelines de vente. Les entreprises peuvent ainsi élaborer des stratégies sur mesure pour des segments de clientèle spécifiques, sans avoir à définir de règles rigides au préalable.