Les motifs sont des structures ou des séquences récurrentes qu'un
modèle d’IA apprend à identifier lors de son
entraînement avec des ensembles de données (
datasets). Ils permettent de reconnaître des régularités, de faire des prédictions et de prendre des décisions en analysant de nouvelles informations.
Les motifs peuvent se trouver dans tout type de données : nombres, texte, images ou sons. Les
modèles d'IA apprennent à détecter des relations simples comme des caractéristiques complexes qui se répètent dans les données, un peu comme les humains reconnaissent les visages grâce à la combinaison unique de traits.
Par exemple, un modèle peut identifier des motifs dans les comportements d'achat (quels produits sont souvent achetés ensemble), dans les images médicales (indicateurs de maladies), ou dans le trafic urbain (prédire les embouteillages selon les horaires et événements).
La capacité à reconnaître des motifs de plus en plus complexes est ce qui permet à l'IA moderne d'accomplir des tâches avancées telles que la traduction linguistique, la détection de fraudes ou les recommandations personnalisées dans les services de streaming.