Les 15 meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique à lire en 2026

Si vous vous intéressez à la science des données, vous avez probablement entendu parler de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre à effectuer des tâches sans avoir été explicitement programmés. 

Des recommandations Spotify aux filtres Instagram, l'apprentissage automatique est intégré dans votre quotidien. L'utilisation croissante des systèmes d'apprentissage automatique entraîne une demande accrue de professionnels des données possédant des compétences en apprentissage automatique.

Si vous souhaitez vous lancer dans ce domaine ou approfondir vos connaissances, nous avons préparé une liste des meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique à lire en 2026. Maintenant, commençons !

Résumé des meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique

Idéal pour les débutants :

• Apprentissage automatique pour débutants par Oliver Theobald

• Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique par Andriy Burkov

• Machine Learning pour les débutants par John Paul Mueller et Luca Massaron

Idéal pour les débutants ayant une expérience de Python :

• Introduction à l'apprentissage automatique avec Python : Guide destiné aux scientifiques des données : « » (La science des données en action) par Andreas C. Müller et Sarah Guido

• Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow par Aurélien Géron

Idéal pour les programmeurs sans connaissances théoriques :

• Apprentissage automatique pour les spécialistes en informatique par Drew Conway et John Myles White

• L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour les développeurs : Guide du programmeur sur l'intelligence artificielle par Laurence Moroney

• L'apprentissage automatique en action, par Peter Harrington

Idéal pour approfondir la théorie :

• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données, par John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy

• Exploration de données : Outils et techniques pratiques d'apprentissage automatique par Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall et Christopher J. Pal

Idéal pour les apprenants avancés :

• Intelligence artificielle : Une approche moderne de l'apprentissage automatique, par Stuart Russell et Peter Norvig 

• Apprentissage automatique : Une perspective probabiliste par Kevin P. Murphy

• Apprentissage automatique avancé avec Pythonpar John Hearty

• Apprentissage par renforcement : Introduction à l'apprentissage par renforcement ( ) par Richard S. Sutton et Andrew G. Barto

• Inférence causale en statistique : Introduction à l', par Judea Pearl, Madelyn Glymour et Nicholas P. Jewell

Les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique pour les débutants

Apprentissage automatique pour débutants par Oliver Theobald

Si vous êtes un débutant absolu et que vous souhaitez acquérir les bases du machine learning, ceci est exactement ce qu'il vous faut. Le cours « Machine Learning for Absolute Beginners » (Apprentissage automatique pour débutants) est destiné aux personnes n'ayant aucune expérience en codage ni aucune formation en mathématiques. Il est également rédigé dans un anglais accessible et simple, ce qui signifie que vous ne serez pas submergé par le jargon technique.

La troisième édition du livre, publiée en 2021, comprend des chapitres enrichis avec des quiz, des tutoriels vidéo supplémentaires gratuits en ligne pour coder des modèles en Python, des exercices de codage téléchargeables et d'autres ressources. En résumé, un excellent ouvrage qui rend l'apprentissage automatique accessible à tous. 

Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique par Andriy Burkov

Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique d'Andry Burkov est l'ouvrage idéal pour découvrir l'apprentissage automatique sans entrer dans les détails techniques. Il n'est pas facile de résumer les éléments fondamentaux d'une discipline aussi complexe et vaste que l'apprentissage automatique. C'est pourquoi le travail d'Andriy Burkov est d'autant plus remarquable. 

Après avoir lu ce livre, vous serez en mesure de discuter de divers sujets liés à l'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé et non supervisé, les algorithmes d'apprentissage automatique les plus populaires, ainsi que les éléments nécessaires pour créer et affiner un modèle. Mathématiques, intuition et illustrations, le tout en seulement cent pages.

Si vous êtes intéressé par les fondements théoriques de l'apprentissage automatique, nous vous recommandons vivement de vous inscrire à notre cours Comprendre l'apprentissage automatique.

Machine Learning pour les débutants par John Paul Mueller et Luca Massaron

C'est toujours une excellente nouvelle que la célèbre série « Pour les nuls » propose un ouvrage sur ce sujet. Rédigé par des scientifiques spécialisés dans les données, Machine Learning for dummies constitue un excellent point de départ pour ceux qui n'ont aucune connaissance en codage et en mathématiques. 

Cet ouvrage présente les concepts et théories clés qui sous-tendent l'apprentissage automatique et son application dans le monde réel, en fournissant de nombreux exemples, notamment la détection des fraudes, les résultats de recherche, les publicités en temps réel, et bien d'autres encore. Il propose également une introduction concise aux langages de programmation et aux outils les plus couramment utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique pour les débutants ayant une expérience en Python

Introduction à l'apprentissage automatique avec Python : Guide destiné aux scientifiques des données par Andreas C. Müller et Sarah Guido

Si vous possédez des compétences en Python et souhaitez développer vos connaissances en apprentissage automatique, cet ouvrage est destiné à vous. Introduction au Machine Learning avec Python est l'une des meilleures ressources pour acquérir les bases nécessaires à l'utilisation du Machine Learning avec Python. 

Co-écrit par Andreas C. Müller et Sara Guido, deux scientifiques de données de renommée mondiale, cet ouvrage enseigne les concepts et algorithmes fondamentaux du machine learning. Il présente également le processus d'apprentissage automatique et fournit les meilleures pratiques pour des tâches allant du nettoyage des données à l'ingénierie des fonctionnalités. Tous les concepts présentés dans cet ouvrage sont illustrés à l'aide d'exemples utilisant scikit-learn, le package Python le plus populaire pour l'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow : Concepts, outils et techniques pour créer des systèmes intelligents par Aurélien Géron

Les praticiens du machine learning Python apprécieront ce livre. Le livre « Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow » constitue une excellente ressource pour acquérir une vue d'ensemble du machine learning et perfectionner vos compétences pratiques.

Chaque chapitre se concentre sur une technique d'apprentissage automatique, fournissant des informations détaillées sur l'intuition qui la sous-tend, son fonctionnement, son utilisation et un grand nombre d'exemples en Python. Cet ouvrage traite non seulement de l'apprentissage automatique, mais également de l'apprentissage profond, et constitue une excellente introduction à Keras et Tensorflow, deux des frameworks Python les plus populaires pour le développement de modèles d'apprentissage profond.

Les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique pour approfondir la théorie

Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données : Algorithmes, exemples pratiques et études de cas par John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy

Ce manuel est particulièrement adapté aux professionnels ayant une formation en analyse. La deuxième édition de Machine Learning for Predictive Data Analytics (Apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données) fournit une introduction complète aux approches d'apprentissage automatique, couvrant à la fois la théorie et la pratique.

Les explications techniques et mathématiques sont étayées par des exemples détaillés illustrant les applications des modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel. Les exemples vont de la prévision des prix et de l'évaluation des risques à la classification des documents et à la prévision du comportement des clients. La deuxième édition comprend également de nouveaux chapitres sur les techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique qui vont au-delà de l'analyse prédictive, notamment l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Exploration de données : Outils et techniques pratiques d'apprentissage automatique par Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall et Christopher J. Pal

Exploration de données : Outil et techniques pratiques d'apprentissage automatique propose une introduction très accessible aux concepts d'apprentissage automatique, ainsi que la théorie mathématique et des conseils pratiques sur l'application de ces techniques dans des situations réelles. 

La quatrième édition de cet ouvrage comprend de nouveaux chapitres qui reflètent les dernières avancées dans le domaine, notamment les méthodes probabilistes et l'apprentissage profond. Il convient également de mentionner que le livre est accompagné du logiciel développé par les auteurs, WEKA, une collection complète d'algorithmes d'apprentissage automatique destinés aux tâches d'exploration de données, présentée dans une interface interactive conviviale.

Les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique pour les programmeurs sans connaissances théoriques

Apprentissage automatique pour les spécialistes en informatique par Drew Conway et John Myles White

L'apprentissage automatique est un sujet complexe, car il nécessite une compréhension approfondie à la fois du codage et des mathématiques. Si vous êtes un programmeur expérimenté qui souhaite se lancer dans l'apprentissage automatique, mais que vous n'êtes pas très à l'aise en mathématiques, ce livre est idéal pour vous.

Le Machine Learning pour les spécialistes en informatique évite la théorie mathématique. Il aborde la discipline à travers des applications pratiques et concrètes, telles que la création d'un système de recommandation basé sur les données Twitter et d'un filtre anti-spam pour les e-mails. À l'aide du langage de programmation R, chaque chapitre se concentre sur un problème spécifique du machine learning, notamment la classification, la prédiction, l'optimisation et la recommandation. Vous pouvez écouter l'un des auteurs, Drew Conway, parler de la constitution d'équipes spécialisées dans la science des données dans le podcast DataFrame. 

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour les développeurs : Guide de l'intelligence artificielle à l'intention des programmeurs, par Laurence Moroney

Êtes-vous un développeur de logiciels souhaitant évoluer dans votre carrière et vous lancer dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ? Ce livre constitue un excellent point de départ. AI and Machine Learning for Coders s'inspire des cours très appréciés de Laurance Monorey sur l'IA et propose une introduction accessible au machine learning grâce à une approche pratique axée sur le code. Chaque chapitre présente un cas d'utilisation pratique pour illustrer les différents scénarios dans lesquels l'apprentissage automatique s'avère utile, par exemple la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et le cloud computing.

L'apprentissage automatique en action, par Peter Harrington

Dans la même veine que les deux ouvrages précédents, Machine Learning in Action de Peter Harrington constitue un excellent guide pour les professionnels de l'informatique désireux d'acquérir les bases du machine learning. Il évite le jargon académique et vous présente directement les techniques que vous utiliserez dans votre travail quotidien. Ce livre contient de nombreux exemples basés sur Python afin de présenter les principaux algorithmes et tâches du machine learning, notamment le prétraitement, l'analyse et la visualisation des données. 

Les meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique pour les apprenants avancés

Intelligence artificielle : Une approche moderne par Stuart Rusell et Peter Norvig 

Si vous ne deviez posséder qu'un seul ouvrage sur l'intelligence artificielle, c'est celui-ci que nous vous recommandons. Considéré comme un ouvrage de référence dans le domaine, Artificial Intelligence d': Une approche moderne de l'intelligence artificielle, rédigée par les experts de renommée mondiale Stuart Russell et Peter Norvig, constitue l'une des introductions les plus complètes et les plus récentes à la théorie et à la pratique de l'. 

La quatrième édition de cet ouvrage propose une couverture nouvelle et élargie de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, de la robotique, du traitement du langage naturel et de nombreux autres concepts techniques, ainsi que d'autres sujets intrinsèquement liés à ce domaine, notamment la confidentialité, l'équité et l'éthique de l'IA. Le livre comprend également des versions en pseudo-code de tous les principaux algorithmes d'IA, présentées de manière claire et uniforme.

Apprentissage automatique : Une perspective probabiliste par Kevin P. Murphy

Publié en 2012 et lauréat du prix DeGroot 2013 décerné par l'International Society for Bayesian Analysis, cet ouvrage est un classique pour ceux qui s'intéressent aux fondements mathématiques de l'apprentissage automatique. 

Machine learning: a probabilistic perspective (Apprentissage automatique : une perspective probabiliste) par Kevin P. Murphy, chercheur chez Google, est un voyage à travers les mathématiques qui sous-tendent les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants. Il fournit une explication informelle mais détaillée de sujets clés tels que la probabilité, l'optimisation et l'algèbre linéaire. Cet ouvrage contient le pseudo-code complet des algorithmes les plus importants, des images et des exemples couvrant les applications du domaine de l'apprentissage automatique en biologie, en vision par ordinateur, en robotique, etc.

Apprentissage automatique avancé avec Python : Résolvez des problèmes liés à la science des données en maîtrisant les techniques de pointe en matière d'apprentissage automatique dans Python, par John Hearty. 

Advanced Machine Learning with Python est un guide qui présente les algorithmes d'apprentissage automatique les plus pertinents et les plus puissants. Le livre contient de nombreux exemples de code détaillés fonctionnant avec des applications concrètes. Couvrant certaines des techniques d'apprentissage automatique les plus innovantes pour traiter toutes sortes de données non structurées, y compris les images, la musique, le texte et les données financières, cet ouvrage constitue une excellente ressource pour les praticiens de l'apprentissage automatique qui souhaitent approfondir leurs compétences. 

Apprentissage par renforcement : Une introduction par Richard S. Sutton et Andrew G. Barto

L'un des domaines de l'apprentissage automatique qui a récemment connu le plus de progrès est l'apprentissage par renforcement, c'est-à-dire une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à effectuer certaines actions dans un environnement qui lui permettent d'obtenir une récompense maximale. Si ce domaine vous intéresse, je vous recommande vivement la lecture de cet ouvrage. 

Bien que le mot « Introduction » apparaisse dans le titre, Reinforcement Learning fournit une description détaillée des concepts et algorithmes clés de l'apprentissage par renforcement. La deuxième édition de cet ouvrage, publiée en 2018, inclut de nouveaux thèmes qui ont émergé au cours des dernières années. Bien que certaines parties soient assez mathématiques, le livre est très clair et agréable à lire.

Inférence causale en statistique : Un manuel rédigé par Judea Pearl, Madelyn Glymour et Nicholas P. Jewell

L'inférence causale est en train de devenir un sujet majeur dans le domaine de l'apprentissage automatique. C'est pourquoi cet ouvrage mérite de figurer dans cette liste. Rédigé par certains des plus grands experts dans ce domaine, Causal Inference in Statistics (Inférence causale en statistique) contient une introduction complète au domaine de la causalité. 

Malgré sa complexité, il s'agit d'un ouvrage passionnant, riche en exemples tirés des statistiques classiques pour illustrer la nécessité de la causalité afin de résoudre les dilemmes décisionnels auxquels les scientifiques des données sont souvent confrontés. 

Parler de victime, c'est aborder la raison pour laquelle les choses se produisent. En ce sens, cet ouvrage est riche en questions stimulantes qui vous inciteront à approfondir votre réflexion sur ce sujet important. 

Devenez un expert en apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'une des compétences les plus utiles dans le domaine de la science des données. Il existe un nombre croissant d'ouvrages sur l'apprentissage automatique qui peuvent vous aider à vous lancer dans ce domaine ou à devenir un expert. En plus des livres, vous pouvez également apprendre de manière interactive sur DataCamp. Veuillez consulter les ressources suivantes :

• Un catalogue complet proposant une variété de cours sur l'apprentissage automatique, à la fois en Python et en R.
• Veuillez consulter notre aide-mémoire sur l'apprentissage automatique.
• Veuillez consulter notre guide sur la manière de devenir ingénieur en apprentissage automatique.
• Inspirez-vous de notre guide sur les questions les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche dans le domaine du machine learning.
• Commencez votre parcours dans le domaine de l'intelligence artificielle grâce à notre plateforme d'apprentissage de l'IA.
• Écoutez le podcast DataFramed