L'apprentissage contrastif est une approche auto-supervisée où le modèle apprend en comparant des paires similaires et dissimiles, rapprochant les représentations similaires dans l'espace d'embedding. CLIP l'utilise pour associer images et texte sans étiquettes. Il a permis des avancées majeures en apprentissage de représentations visuelles.