L'intégration neuro-symbolique est une approche qui combine deux types différents d'intelligence artificielle : les réseaux neuronaux et les systèmes symboliques.
Les réseaux neuronaux sont doués pour reconnaître des motifs dans les données, comme par exemple des images ou la parole.
Les systèmes symboliques fonctionnent avec des règles et de la logique, de manière similaire à un humain qui travaille avec des instructions claires.
La combinaison de ces deux méthodes aide les ordinateurs à apprendre à la fois à partir d'exemples et à tirer des conclusions logiques.
Ils peuvent ainsi mieux comprendre et résoudre des tâches plus complexes.