{"id":4696,"date":"2026-08-13T14:51:08","date_gmt":"2026-08-13T12:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4696"},"modified":"2026-08-13T14:51:08","modified_gmt":"2026-08-13T12:51:08","slug":"optimisation-bayesienne","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/en\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","title":{"rendered":"Bayesian Optimization"},"content":{"rendered":"

C\u2019est un renversement de m\u00e9thode. Au lieu de r\u00e9aliser un plan complet puis de mod\u00e9liser, on alterne<\/strong> : quelques essais, un mod\u00e8le, les essais suivants choisis par le mod\u00e8le, un mod\u00e8le meilleur, et ainsi de suite. \u00c0 chaque tour, le logiciel d\u00e9signe les r\u00e9glages qui apportent le plus.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019outil est le\u00a0processus gaussien<\/strong>\u00a0: il pr\u00e9dit la r\u00e9ponse\u00a0et son incertitude<\/strong>\u00a0en tout point du domaine. C\u2019est cette incertitude qui permet de choisir intelligemment le prochain essai, un point est int\u00e9ressant s\u2019il promet une bonne r\u00e9ponse, ou si on n\u2019en sait rien.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udca1 C\u2019est l\u2019alternative moderne au\u00a0simple<\/strong>, et le module l\u2019assume : m\u00eames usages : proc\u00e9d\u00e9s co\u00fbteux, essais longs, mesures bruit\u00e9es mais le processus gaussien exploite\u00a0toute<\/strong>\u00a0l\u2019information accumul\u00e9e \u00e0 chaque it\u00e9ration, l\u00e0 o\u00f9 le simplexe ne regarde que ses derniers sommets.<\/p>\n\n\n\n

1. R\u00e9gler l’\u00e9tude<\/h2>\n\n\n\n
    <\/ol>\n\n\n\n

    Le panneau de gauche,\u00a0Param\u00e8tres de l\u2019\u00e9tude<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n
    R\u00e9glage<\/strong><\/td>R\u00f4le<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
    Nom de l\u2019\u00e9tude<\/strong><\/td>Identifie l\u2019\u00e9tude, enregistr\u00e9e dans le projet.<\/td><\/tr>
    R\u00e9ponse \u00e0 optimiser<\/strong><\/td>Son nom et son unit\u00e9.<\/td><\/tr>
    Objective<\/strong><\/td>Maximiser<\/strong> or Minimiser la r\u00e9ponse<\/strong>.<\/td><\/tr>
    Factors<\/strong><\/td>Un nom, un minimum, un maximum par facteur. \u00ab + Ajouter un facteur \u00bb, et la corbeille pour en retirer.<\/td><\/tr>
    Essais du plan initial (Audze-Eglais)<\/strong><\/td>Le nombre d\u2019essais de d\u00e9part, r\u00e9partis uniform\u00e9ment dans le domaine.<\/td><\/tr>
    Essais propos\u00e9s par it\u00e9ration<\/strong><\/td>La taille du lot propos\u00e9 \u00e0 chaque tour.<\/td><\/tr>
    Strat\u00e9gie d\u2019optimisation<\/strong><\/td>Prudente, \u00c9quilibr\u00e9e, Exploratoire (voir ci-dessous).<\/td><\/tr>
    Bruit attendu du proc\u00e9d\u00e9<\/strong><\/td>Faible, Moyen, \u00c9lev\u00e9.<\/td><\/tr>
    Qualit\u00e9 de recherche<\/strong><\/td>Rapide, Standard, Approfondi.<\/td><\/tr>
    Graine al\u00e9atoire<\/strong><\/td>Rend les propositions reproductibles.<\/td><\/tr>
    Mode d\u00e9mo (simulateur de proc\u00e9d\u00e9)<\/strong><\/td>Simule les r\u00e9sultats, pour s\u2019approprier le module.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Le bouton\u00a0G\u00e9n\u00e9rer le plan initial<\/strong>\u00a0cr\u00e9e les premiers essais. Les facteurs sont ensuite\u00a0verrouill\u00e9s<\/strong>\u00a0: on ne change pas le domaine en cours d\u2019\u00e9tude sans repartir de z\u00e9ro c\u2019est \u00e0 cela que sert\u00a0R\u00e9initialiser l\u2019\u00e9tude<\/strong>. La session s\u2019exporte en\u00a0JSON<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    La strat\u00e9gie<\/strong> r\u00e8gle l\u2019arbitrage exploiter \/ explorer :<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Prudente<\/strong>\u00a0= reste proche des zones d\u00e9j\u00e0 bonnes, prend peu de risques. Id\u00e9al quand les essais co\u00fbtent cher <\/li>\n\n\n\n
    • \u00c9quilibr\u00e9e<\/strong>\u00a0= compromis entre exploiter les zones prometteuses et explorer l\u2019incertain. Le bon choix par d\u00e9faut <\/li>\n\n\n\n
    • Exploratoire<\/strong>\u00a0= teste aussi des zones incertaines pour mieux comprendre le domaine. Utile en d\u00e9but d\u2019\u00e9tude.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Le bruit attendu<\/strong> encadre le bruit que le mod\u00e8le s\u2019autorise \u00e0 estimer :<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Low<\/strong>\u00a0= mesures pr\u00e9cises, proc\u00e9d\u00e9 stable : le mod\u00e8le interpole finement (bruit \u2264 ~5 % de la variance) ; <\/li>\n\n\n\n
      • Moyen<\/strong>\u00a0= cas g\u00e9n\u00e9ral, bruit plafonn\u00e9 \u00e0 ~25 % ; <\/li>\n\n\n\n
      • \u00c9lev\u00e9<\/strong>\u00a0= mesure ou proc\u00e9d\u00e9 tr\u00e8s variables : le mod\u00e8le n\u2019interpole pas \u00e0 travers le bruit (jusqu\u2019\u00e0 ~60 %).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        La qualit\u00e9 de recherche<\/strong> \u00e9largit le vivier de candidats examin\u00e9s \u00e0 chaque proposition. Approfondi<\/strong> est recommand\u00e9 au-del\u00e0 de 6 facteurs ; il calcule plus longtemps.<\/p>\n\n\n\n

        \u26a0\ufe0f Le bruit attendu<\/strong> est le r\u00e9glage qui change le plus les r\u00e9sultats, et il se r\u00e9\u00e9value en cours d\u2019\u00e9tude. D\u00e9clarer un proc\u00e9d\u00e9 stable alors qu\u2019il ne l\u2019est pas conduit le mod\u00e8le \u00e0 prendre chaque fluctuation de mesure pour un effet r\u00e9el, et \u00e0 envoyer les essais suivants sur de fausses pistes. Si l\u2019avertissement \u00ab bruit \u00e9lev\u00e9 \u00bb appara\u00eet dans le diagnostic, il faut y revenir.<\/p>\n\n\n\n

        2. Le plan d’essais<\/h2>\n\n\n\n

        C\u2019est l\u2019onglet de travail. Un tableau, une ligne par essai :<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        Colonne<\/strong><\/td>Contenu<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        N\u00b0<\/strong><\/td>L\u2019ordre de r\u00e9alisation.<\/td><\/tr>
        Les facteurs<\/td>Les valeurs \u00e0 appliquer.<\/td><\/tr>
        La r\u00e9ponse<\/td>\u00c0 saisir<\/strong> apr\u00e8s l\u2019essai.<\/td><\/tr>
        Status<\/strong><\/td>Mesur\u00e9<\/strong> or \u00c0 r\u00e9aliser<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Origine<\/strong><\/td>Plan initial<\/strong>, BO it. n<\/em><\/strong> (propos\u00e9 \u00e0 l\u2019it\u00e9ration n<\/em>) ou Manuel<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Pourquoi ce point ? (analyse du mod\u00e8le)<\/strong><\/td>L\u2019explication de la proposition.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        Le mod\u00e8le s\u2019ajuste \u00e0 partir de 4 essais mesur\u00e9s<\/strong>. En dessous, le bouton de proposition est d\u00e9sactiv\u00e9 et l\u2019explique. Il l\u2019est aussi tant que des essais propos\u00e9s attendent leur r\u00e9sultat : on ne propose pas un nouveau lot sans avoir exploit\u00e9 le pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n\n\n\n

        Le bouton Proposer les n<\/em> prochains essais<\/strong> lance le calcul. En mode d\u00e9mo, Simuler les r\u00e9sultats des essais en attente<\/strong> remplit les r\u00e9ponses.<\/p>\n\n\n\n

        Lire les propositions<\/strong>\u00a0= chaque essai propos\u00e9 porte une \u00e9tiquette et un\u00a0gain esp\u00e9r\u00e9<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

        \u00c9tiquette<\/strong><\/td>Meaning<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Prometteur<\/strong><\/td>Le mod\u00e8le y pr\u00e9dit potentiellement mieux que le meilleur essai actuel. C\u2019est le point qui apporte le plus \u00e0 la recherche de l\u2019optimum.<\/td><\/tr>
        Exploitation<\/strong><\/td>Proche du meilleur essai actuel : affine et fiabilise l\u2019optimum en r\u00e9duisant l\u2019incertitude locale.<\/td><\/tr>
        Exploration<\/strong><\/td>Zone encore mal connue, forte incertitude. Renseigne les r\u00e9gions inexplor\u00e9es et peut r\u00e9v\u00e9ler un meilleur optimum ailleurs.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 Deux essais propos\u00e9s tr\u00e8s proches ne sont pas une erreur.<\/strong> Le module le signale explicitement : le mod\u00e8le concentre l\u2019effort sur une zone jug\u00e9e porteuse, pour confirmer la mesure et s\u00e9parer le signal du bruit. C\u2019est le comportement attendu sur un proc\u00e9d\u00e9 bruit\u00e9, et l\u2019erreur serait de \u00ab corriger \u00bb ces doublons \u00e0 la main.<\/p>\n\n\n\n

        Quand le gain esp\u00e9r\u00e9 des prochains essais devient tr\u00e8s faible, un bandeau annonce que la convergence est probable<\/strong>: on peut arr\u00eater l\u2019\u00e9tude, ou poursuivre pour confirmer.<\/p>\n\n\n\n

        3. Les onglets de lecture<\/h2>\n\n\n\n
        Onglet<\/strong><\/td>Ce qu\u2019il montre<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Convergence<\/strong><\/td>Le meilleur r\u00e9sultat atteint en fonction du num\u00e9ro d\u2019essai. La courbe qui s\u2019aplatit, c\u2019est la convergence. Deux essais mesur\u00e9s minimum.<\/td><\/tr>
        Position des points<\/strong><\/td>La surface de r\u00e9ponse pr\u00e9dite sur deux facteurs au choix, les autres fig\u00e9s, avec les essais r\u00e9alis\u00e9s et les propositions. Une case bascule l\u2019affichage sur l\u2019incertitude<\/strong> au lieu de la r\u00e9ponse.<\/td><\/tr>
        3D<\/strong><\/td>\u00c0 partir de 2 facteurs. Idem machine learning<\/td><\/tr>
        5D<\/strong><\/td>\u00c0 partir de 4 facteurs. Idem machine learning<\/td><\/tr>
        Pr\u00e9vision<\/strong><\/td>La r\u00e9ponse pr\u00e9dite en un point saisi. Idem machine learning<\/td><\/tr>
        Diagnostic (fiabilit\u00e9)<\/strong><\/td>Voir \u00a7 4.4.<\/td><\/tr>
        Facteurs & mod\u00e8le<\/strong><\/td>Voir \u00a7 4.5.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 L\u2019affichage de l\u2019incertitude<\/strong>\u00a0sur la carte des points est le meilleur outil de d\u00e9cision de tout le module : il montre o\u00f9 le mod\u00e8le ne sait rien. Une zone rouge d\u2019incertitude au bord du domaine explique \u00e0 elle seule pourquoi les propositions y partent.<\/p>\n\n\n\n

        3.1 Onglet convergence : <\/h3>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        3.2 Onglet Surface :<\/h3>\n\n\n\n

        Les points noirs sont les points d\u2019essais r\u00e9alis\u00e9s, les points marrons sont les points propos\u00e9s<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        4. Diagnostic : puis-je faire confiance au mod\u00e8le ?<\/h2>\n\n\n\n

        C\u2019est la question que l\u2019onglet pose litt\u00e9ralement, et il y r\u00e9pond par une validation crois\u00e9e leave-one-out<\/strong> : chaque essai est pr\u00e9dit comme s\u2019il n\u2019avait pas \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9<\/strong>. On teste ainsi la capacit\u00e9 r\u00e9elle \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser, et non l\u2019aptitude du mod\u00e8le \u00e0 repasser par ses propres points.<\/p>\n\n\n\n

        Un verdict d\u2019ensemble :<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Mod\u00e8le globalement fiable<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Mod\u00e8le exploitable avec prudence<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Mod\u00e8le encore peu fiable<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Puis quatre indicateurs :<\/p>\n\n\n\n

          Indicator<\/strong><\/td>Reading<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
          R\u00b2 pr\u00e9dictif (Q\u00b2)<\/strong><\/td>La qualit\u00e9 de pr\u00e9diction : bonne, moyenne ou faible.<\/td><\/tr>
          RMSE (LOO)<\/strong><\/td>L\u2019erreur type de pr\u00e9diction, dans l\u2019unit\u00e9 de la r\u00e9ponse.<\/td><\/tr>
          MAE (LOO)<\/strong><\/td>L\u2019erreur absolue moyenne.<\/td><\/tr>
          Couverture 95 %<\/strong><\/td>La part des essais tombant dans l\u2019intervalle annonc\u00e9.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

          Deux graphiques compl\u00e8tent : observ\u00e9 vs pr\u00e9dit<\/strong> and r\u00e9sidus vs pr\u00e9dit<\/strong> avec l\u2019intervalle \u00e0 95 %, chaque point \u00e9tant marqu\u00e9 bien ou mal pr\u00e9dit.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f La couverture<\/strong> est l\u2019indicateur le plus important et le moins regard\u00e9. En dessous de 95 %, le mod\u00e8le sous-estime sa propre incertitude<\/strong> : ses intervalles sont trop \u00e9troits, donc ses propositions trop confiantes. Le module conseille alors d\u2019augmenter le bruit attendu ou d\u2019ajouter des essais.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Sur tr\u00e8s peu d\u2019essais, la validation leave-one-out est elle-m\u00eame peu robuste \u2014 le module le signale. \u00c0 r\u00e9interpr\u00e9ter apr\u00e8s quelques it\u00e9rations plut\u00f4t qu\u2019\u00e0 prendre au pied de la lettre au troisi\u00e8me essai.<\/p>\n\n\n\n

          5. Facteurs et mod\u00e8le<\/h2>\n\n\n\n

          L\u2019onglet expose le mod\u00e8le lui-m\u00eame :\u00a0noyau Mat\u00e9rn 5\/2 anisotrope<\/strong>, log-vraisemblance marginale, et l\u2019\u00e9cart-type du bruit estim\u00e9<\/strong>, la variabilit\u00e9 de mesure et de proc\u00e9d\u00e9 que le mod\u00e8le absorbe.<\/p>\n\n\n\n

          Il affiche surtout la sensibilit\u00e9 indicative du mod\u00e8le (ARD)<\/strong> : un facteur dont la longueur de corr\u00e9lation est courte est un facteur qui, aux yeux du mod\u00e8le, fait beaucoup varier la r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Le module est explicite l\u00e0-dessus, et il faut le r\u00e9p\u00e9ter : cette sensibilit\u00e9 est une lecture du mod\u00e8le, pas un test de significativit\u00e9 ni une analyse de variance<\/strong>. Elle d\u00e9signe des pistes ; c\u2019est une analyse statistique d\u00e9di\u00e9e qui les confirme.<\/p>\n\n\n\n

          Des avertissements apparaissent selon l\u2019\u00e9tat de l\u2019\u00e9tude : trop peu d\u2019essais au regard du nombre d\u2019hyperparam\u00e8tres \u00e0 estimer, bruit estim\u00e9 \u00e9lev\u00e9 ou notable, longueur de corr\u00e9lation d\u2019un facteur au minimum (risque de surajustement) ou au maximum (le mod\u00e8le ne d\u00e9tecte quasiment aucun effet).<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":40,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4696","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nOptimisation bay\u00e9sienne - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/en\/users-guide\/optimisation-bayesienne\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/en\/users-guide\/optimisation-bayesienne\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"578\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"588\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"8 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\",\"name\":\"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\",\"datePublished\":\"2026-08-13T12:51:08+00:00\",\"description\":\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/optimisation-bayesienne\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Accueil\",\"item\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Optimisation bay\u00e9sienne\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\",\"name\":\"Ellistat\",\"description\":\"La suite qualit\u00e9 de l'industrie m\u00e9canique\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"en-US\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat","description":"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/ellistat.com\/en\/users-guide\/optimisation-bayesienne\/","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat","og_description":"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.","og_url":"https:\/\/ellistat.com\/en\/users-guide\/optimisation-bayesienne\/","og_site_name":"Ellistat","og_image":[{"width":578,"height":588,"url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Est. reading time":"8 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","url":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","name":"Optimisation bay\u00e9sienne - Ellistat","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","datePublished":"2026-08-13T12:51:08+00:00","description":"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#primaryimage","url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png","contentUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Capture-decran-2026-08-13-a-14.26.44.png"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Accueil","item":"https:\/\/ellistat.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Optimisation bay\u00e9sienne"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website","url":"https:\/\/ellistat.com\/","name":"Ellistat","description":"The quality suite for the mechanical engineering industry","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/ellistat.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur\/4696","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur"}],"about":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guide-dutilisateur"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"menu-guide-dutilisateur","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/menu-guide-dutilisateur?post=4696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}