# Qu'est-ce que Zero-shot Learning ?

C’est la capacité de l’intelligence artificielle à prédire quelque chose pour lequel elle n’a aucune formation.

## Définition
L’apprentissage sans échantillon est la capacité de l’intelligence artificielle à faire une prédiction sur un sujet pour lequel elle n’a jamais été formée ni vu d’exemple auparavant. Grâce à sa connaissance générale du monde, le modèle résout une tâche qu’il n’a jamais vue par le raisonnement.

## Comment ça marche
Le modèle utilise les relations conceptuelles apprises lors de sa formation. Par exemple, s'il connaît les concepts de « chat » et de « chien », il peut identifier un type d'animal qu'il n'a jamais vu lorsqu'il est décrit.

## Où est-ce utilisé
Il est fréquemment utilisé dans les chatbots occasionnels, où les utilisateurs posent des questions directement au modèle sans donner d'exemples.

## Souvent confondu avec
Il est confondu avec l'apprentissage en quelques étapes ; Ici, le modèle ne contient aucun indice ni exemple.

## Questions fréquentes
**Comment le modèle peut-il faire des prédictions ?**
Il raisonne en utilisant les similitudes entre les concepts de l’immense pool de données qu’il a appris au cours de ses études.

**Le tir zéro est-il toujours précis ?**
Non, il existe un risque plus élevé d’halluciner des choses qui échappent à la connaissance du modèle.


## Termes liés
- [Few-shot Learning](/fr/dictionary/few-shot-learning/)
- [Prompt Engineering](/fr/dictionary/prompt-engineering/)
- [Hallucination](/fr/dictionary/hallucination/)
- [LLM](/fr/dictionary/llm/)

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Source : TreScout Glossaire · https://trescout.com/fr/dictionary/zero-shot-learning/