Apprentissage automatique (machine learning)

L'apprentissage automatique (machine learning) est l'approche de l'intelligence artificielle dans laquelle un système apprend à partir d'exemples au lieu que quelqu'un écrive chaque règle à la main. On lui montre beaucoup de données — images, textes, chiffres — et le modèle ajuste ses paramètres jusqu'à reconnaître des motifs qu'il applique ensuite à de nouveaux cas. Par exemple, après avoir vu des milliers d'e-mails marqués comme spam, il apprend à en reconnaître un qu'il n'avait jamais vu auparavant. On distingue l'apprentissage supervisé (avec des exemples étiquetés), non supervisé (il trouve lui-même une structure) et par renforcement (il apprend par essai et récompense). Presque toute l'IA moderne, y compris les grands modèles de langage, repose sur ce principe. Sa qualité dépend directement de la quantité et de la qualité des données d'entraînement.