L'apprentissage auto-supervisé avec intelligence collective combine les principes de l'apprentissage auto-supervisé avec des techniques inspirées des comportements collectifs dans les essaims.
Dans de tels systèmes, plusieurs agents ou modèles collaborent de manière décentralisée pour reconnaître des structures latentes dans les données grâce à un échange d'informations mutuel et à la coordination.
Les agents génèrent de manière autonome des pseudolabels ou des tâches qu'ils utilisent mutuellement pour améliorer leurs représentations.
Les mécanismes typiques sont la communication, la recherche de consensus et les processus décisionnels collectifs, qui créent un environnement d'apprentissage robuste et adaptatif.
Ces approches sont particulièrement utiles lorsque les données sont distribuées ou hétérogènes et que les annotations centrales font défaut.