 Quel est le concept d'apprentissage par transfert en IA ?
 L'apprentissage par transfert est une technique dans laquelle un modèle développé pour une tâche est réutilisé, avec ou sans formation supplémentaire, pour une tâche différente. Cette technique peut être utilisée pour résoudre un nouveau problème à un coût minimal, en tirant parti de l'expérience acquise à partir de solutions éprouvées à des problèmes connexes. En IA, ce concept a été largement utilisé pour réduire le coût de formation des modèles d'apprentissage automatique et pour augmenter leur précision.