Autoencodeurs
Un autoencodeur est un réseau de neurones qui apprend à compresser une donnée puis à la reconstruire à l’identique, via deux blocs : un encodeur qui réduit l’information à sa représentation essentielle, et un décodeur qui la reconstitue à partir de cette version compressée. C’est une technique d’apprentissage non supervisé.
En RH, usage indirect mais réel : détection d’anomalies dans les données de paie ou de présence (un profil qui ne se « reconstruit » pas bien signale une anomalie), et réduction de dimension pour simplifier des jeux de données RH complexes avant analyse.
Ce n’est pas une technique récente : l’idée date des années 1980, mais elle reste une brique de référence pour auditer ou diagnostiquer des systèmes d’IA plus modernes.
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Sources : IA Technologie (26/04/2026).