L'apprentissage auto-supervisé avec intelligence collective est une méthode où de nombreux petits ordinateurs ou programmes travaillent ensemble pour apprendre à partir des données, sans recevoir d'instructions précises ni de nombreux exemples.
Imagine un essaim d'oiseaux qui vole ensemble et s'entraide pour trouver le meilleur chemin.
De la même manière, les programmes apprennent ensemble en partageant leurs propres expériences et découvrent ainsi des motifs importants, sans que personne ne leur dise ce qui est juste ou faux.
Cette collaboration aide les programmes à apprendre mieux et plus rapidement, même avec peu d'informations.