" Depuis des décennies, on entraîne des systèmes d’intelligence artificielle à apprendre. Apprendre à faire la différence entre un chat et un chien, apprendre à traduire un texte, ou encore à prédire le coût d’un trajet en taxi. Pourtant, entraîner une machine à apprendre en vérifiant si elle fait ou non des erreurs, ou bien la laisser faire des erreurs jusqu’à ce qu’elle comprenne quelle est la bonne réponse, peut être chronophage et requiert une quantité souvent très importante de données. Dans ce contexte, une approche attire de plus en plus les regards : l’apprentissage auto-supervisé, une approche où le système d’intelligence artificielle est pour ainsi dire à la fois le professeur et l’étudiant.." Lire la suite
