L'apprentissage zero-shot (zero-shot learning) désigne la capacité d'un modèle IA à accomplir des tâches ou à générer du contenu impliquant des concepts sur lesquels il n'a jamais été explicitement entraîné par exemple, en généralisant à partir de son entraînement plus large. Comprendre le zero-shot learning aide à expliquer à la fois la flexibilité impressionnante des modèles de génération IA modernes et leurs modes d'échec caractéristiques.