Les réseaux de neurones modernes, dotés de milliards de paramètres, sont si surparamétrés qu’ils peuvent « surapprendre » même des données aléatoires sans structure. Pourtant, entraînés sur des jeux de données ayant une structure, ils en apprennent les caractéristiques sous-jacentes. Comprendre pourquoi la surparamétrisation n’annule pas leur efficacité est un enjeu fondamental de l’Intelligence Artificielle…