 Expliquer le concept d'apprentissage par transfert dans l'intelligence artificielle.
 L'apprentissage par transfert est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui exploite les connaissances acquises lors d'une tâche et les utilise pour en résoudre une autre. Cela permet à la fois d'accélérer le processus de formation d'un modèle d'IA et d'améliorer la précision globale de ses prédictions. Par exemple, un modèle formé sur la classification d'images pourrait être utilisé pour identifier des objets dans une vidéo ou un modèle de langage formé sur un type de corpus de texte pourrait être utilisé pour un autre.