Les méthodes d'apprentissage contrastif sont des techniques dans le domaine de l'apprentissage automatique, où un ordinateur apprend à reconnaître les différences et les similitudes entre les données.
L'objectif est de rapprocher les choses similaires et d'éloigner les choses différentes.
On peut l'imaginer comme reconnaître différents animaux et apprendre lesquels se ressemblent et lesquels sont très différents.
Ces méthodes aident les ordinateurs à comprendre les motifs sans avoir besoin de nombreux exemples avec des étiquettes précises.
L'apprentissage contrastif est souvent utilisé avec des images, des textes ou de la parole pour produire de meilleures représentations des données.