Mémorisation

La mémorisation de données d’entraînement par un modèle d’IA a lieu lorsque le modèle apprend des informations spécifiques à l’ensemble ou à une partie des données d’entraînement de manière accidentelle (surapprentissage) ou non. La mémorisation est caractérisée par la possibilité de reconstruire, au moins partiellement, des données d’entraînement par une attaque (tel qu’une attaque par inférence d’appartenance), ou par son utilisation normale (comme dans le cas de la régurgitation pour les IA génératives)