Pour qu’une IA reconnaisse une image (un chat, une voiture, etc.), on lui montre d’abord des milliers d’images déjà identifiées. Elle analyse les pixels et cherche des motifs récurrents (formes, couleurs, textures).

Grâce à des algorithmes, notamment les réseaux de neurones, elle ajuste ses paramètres à chaque essai pour améliorer ses réponses. Plus elle voit d’exemples, plus elle devient précise, car elle apprend à distinguer ce qui caractérise chaque objet, même s’il est présenté sous des angles différents ou dans des contextes variés.