Les méthodes d’apprentissage supervisé disposent de labels prédéfinis. Souvent ces labels ont été attribués grâce à l’intervention humaine. Or ce travail d'étiquetage est souvent assez chronophage et coûteux, les données étiquetées sont rares de ce fait. D’autant plus que les algorithmes d’apprentissage automatique nécessitent souvent une quantité massive de données au préalable, pour permettre de fournir des résultats précis.