Couplée au développement des protocoles de communication Internet et à la virtualisation des machines, la révolution numérique a rendu possible la disponibilité de capacités de calcul intensif hautement et facilement évolutives sur le cloud. À partir de là, le flux en croissance exponentielle de données haute résolution produites jour après jour par des humains et des machines connectés pourrait être traité par des algorithmes. Ces contextes ont enfin rendu possible l'épanouissement d'une ancienne branche de la science informatique, appelée apprentissage machine, où les algorithmes sont capables de trier automatiquement les modèles complexes à partir d'ensembles de données très volumineux, soit par l' apprentissage surveillé ou non surveillé. La convergence de deux branches de l'apprentissage automatique en particulier a démontré des résultats impressionnants au cours des cinq dernières années: l'apprentissage profond et l'apprentissage renforcé.
