La rétropropagation du gradient est l'algorithme qui entraîne les réseaux de neurones en calculant la part de responsabilité de chaque poids dans l'erreur et en l'ajustant en conséquence, couche par couche de la sortie vers l'entrée. C'est ce qui rend le deep learning possible : sans lui, les réseaux ne pourraient pas apprendre de leurs erreurs. C'est comme un étudiant qui rend une copie, reçoit les corrections et remonte chaque mauvaise réponse au concept mal compris, puis ajuste sa compréhension.