Dans cet article, Mikhail Vasilyev, expert senior en apprentissage automatique chez Makves (filiale du groupe Garda), poursuit son cycle dédié à la détection d’anomalies. Après une première publication explorant les défis liés à l’identification des données atypiques et analysant les algorithmes HBOS et ECOD, il se concentre ici sur un autre outil puissant : la Forêt d’Isolement (Isolation Forest).
L’algorithme Isolation Forest repose sur un principe original : au lieu de modéliser les données normales pour repérer les écarts, il isole délibérément les anomalies en exploitant leur rareté et leur singularité. Concrètement, il construit un ensemble d’arbres binaires (forêt) où chaque nœud divise aléatoirement les caractéristiques des données. Les anomalies, souvent éloignées des clusters majoritaires, sont isolées plus rapidement (en moins de divisions) que les points normaux, ce qui permet de les identifier via une longueur de chemin anormalement courte.
L’auteur souligne plusieurs avantages de cette méthode : une efficacité accrue sur les jeux de données volumineux, une faible sensibilité aux dimensions élevées, et une capacité à gérer les données bruitées sans nécessiter de prétraitement complexe. Contrairement aux approches classiques comme k-NN ou les modèles probabilistes, Isolation Forest ne dépend pas de mesures de distance ou de distributions sous-jacentes, ce qui le rend robuste face aux données non standardisées.
Pour illustrer son propos, Vasilyev évoque des cas d’usage concrets, comme la détection de fraudes financières ou d’erreurs industrielles, où les anomalies sont rares mais critiques. Il aborde aussi les limites de l’algorithme, notamment sa difficulté à interpréter les résultats ou son efficacité réduite lorsque les anomalies se regroupent en petits clusters. Enfin, il invite à comparer Isolation Forest avec d’autres méthodes, comme One-Class SVM ou les autoencodeurs, en fonction des spécificités des données et des contraintes opérationnelles.
L’article se clôt sur une réflexion plus large : la détection d’anomalies reste un champ en évolution, où le choix de l’algorithme dépend étroitement du contexte. Vasilyev encourage les praticiens à tester plusieurs approches et à adapter les paramètres, tout en rappelant que l’expertise métier reste indispensable pour valider les résultats obtenus.