La fusion de modèles consiste à intégrer les prédictions de plusieurs modèles d’apprentissage automatique afin d’améliorer la précision, la robustesse ou la fiabilité. L’apprentissage multimodal consiste à combiner des données provenant de différents canaux sensoriels, modalités ou formats afin d’extraire des informations complémentaires et de construire des modèles complets.

Les méthodes de fusion reposent généralement sur trois stratégies principales : l’intégration précoce, l’intégration tardive et l’intégration hybride, selon que les caractéristiques, les décisions ou les deux sont combinées respectivement aux niveaux d’entrée, de sortie ou intermédiaire.

Ces approches visent à tirer parti des synergies entre des sources disparates et à exploiter des modèles transversaux afin d’obtenir une compréhension globale et d’améliorer la prise de décision.