Les arbres de décision, très utilisés en apprentissage supervisé s’appuient généralement sur des algorithmes nés dans les années 80. Mais avec l’IA, ils ont explosé, car pour des problèmes de classification surtout, ils donnent d’excellents résultats, sont rapides à exécuter et n’induisent pas de tâches trop lourdes dans la préparation des données. Ils constituent aujourd’hui l’un des piliers majeurs du « machine learning ».