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title: "Qu'est-ce que l'overfitting (surapprentissage) ? Définition"
date: 2026-06-25
category: mlops
description: "Définition de l'overfitting : quand un modèle d'IA apprend trop par cœur ses données d'entraînement et perd sa capacité à généraliser sur de nouvelles données."
canonical: https://o137.ai/blog/overfitting-surapprentissage-definition
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# Qu'est-ce que l'overfitting (surapprentissage) ? Définition

**L'overfitting, ou surapprentissage, survient lorsqu'un modèle d'IA apprend « par cœur » ses données d'entraînement — y compris leur bruit — et devient incapable de bien généraliser sur des données nouvelles.**

Symptôme typique : d'excellents résultats à l'entraînement, médiocres en production. On le combat par la régularisation, la validation croisée, plus de données, ou des modèles moins complexes. C'est un enjeu central de fiabilité en machine learning.

→ Des modèles fiables en production : [expertise systèmes prédictifs](/expertise/systemes-predictifs).