L’apprentissage automatique est un domaine de l’intelligence artificielle dans lequel des algorithmes apprennent à reconnaître des modèles à partir de données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions, plutôt que de suivre des règles programmées de manière fixe. Au lieu de règles rigides, les machines analysent de grandes quantités de données, y identifient des modèles, des corrélations et des structures, et améliorent leurs performances sur la base de ces expériences.
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) constituent une classe particulière de modèles d’apprentissage automatique inspirés de la structure du cerveau humain. Ils se composent de « neurones » interconnectés, organisés en couches. Ils constituent la colonne vertébrale de l’apprentissage automatique en identifiant des modèles complexes dans de grandes quantités de données, permettant ainsi de nombreuses applications.
