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Le sous-apprentissage (underfitting) se produit lorsqu'un modèle d'IA est trop simple pour capturer les motifs sous-jacents dans les données. Il en résulte des performances médiocres aussi bien sur les données d'entraînement que sur les nouvelles données. Le modèle n'apprend pas suffisamment et fait des prédictions incorrectes.
