Il existe une variété de scénarios d'adaptation de domaine (DA) en fonction des ensembles d'étiquettes et des configurations de domaine, notamment l'adaptation de domaine à ensemble fermé et partiel, ainsi que l'adaptation de domaine multi-sources et multi-cibles. Il est important de noter que les méthodes d'adaptation de domaine existantes sont généralement conçues pour un scénario spécifique et peuvent sous-performer dans des scénarios pour lesquels elles ne sont pas adaptées. Dans ce contexte, cet article étudie l'Adaptation de Domaine Polyvalente (VDA), où une méthode peut gérer plusieurs scénarios différents d'adaptation de domaine sans aucune modification. Pour atteindre cet objectif, il convient d'explorer un biais inductif plus général que l'alignement de domaine. Nous nous penchons sur un élément manquant des méthodes existantes : la confusion des classes, c'est-à-dire la tendance d'un classifieur à confondre les prédictions entre les classes correctes et ambiguës pour les exemples cibles, phénomène courant dans différents scénarios d'adaptation de domaine. Nous révélons que la réduction de cette confusion entre paires de classes entraîne des gains significatifs en transfert. À partir de cette constatation, nous proposons une fonction de perte générale : Minimum Class Confusion (MCC). Elle peut être caractérisée par (1) une méthode d'adaptation de domaine non-antagoniste qui ne déploie pas explicitement l'alignement de domaine, offrant une vitesse de convergence plus rapide ; (2) une approche polyvalente capable de gérer quatre scénarios existants : Adaptation de Domaine à Ensemble Fermé, Adaptation de Domaine à Ensemble Partiel, Adaptation de Domaine Multi-Sources et Adaptation de Domaine Multi-Cibles, surpassant les méthodes actuelles dans ces scénarios, particulièrement sur l'un des plus grands et difficiles jeux de données à ce jour (7,3 % sur DomainNet). Sa polyvalence est encore justifiée par deux scénarios proposés dans cet article : Adaptation de Domaine Multi-Sources Partielle et Adaptation de Domaine Multi-Cibles Partielle. De plus, elle peut également être utilisée comme régulariseur général qui est orthogonal et complémentaire à diverses méthodes d'adaptation de domaine existantes, accélérant la convergence et améliorant ces méthodes déjà compétitives pour en faire des méthodes encore plus performantes. Le code est disponible sur https://github.com/thuml/Versatile-Domain-Adaptation.