Glossaire du jargon de l’IA : 29 termes d’IA à connaître

Explorer l’intelligence artificielle (IA) peut donner l’impression d’entrer dans un labyrinthe de termes techniques déroutants et de jargon absurde. Il n’est donc pas étonnant que même les personnes familiarisées avec l’IA se retrouvent à se gratter la tête de confusion.

C’est pourquoi nous avons créé un glossaire complet de l’IA afin de vous fournir les connaissances nécessaires. De l’intelligence artificielle elle-même à l’apprentissage automatique et à l’exploration de données, nous décoderons tous les termes essentiels de l’IA dans un langage simple et clair.

Que vous soyez un débutant curieux ou un passionné d’IA, la compréhension des concepts d’IA suivants vous rapprochera de l’exploitation de la puissance de l’IA.

1. L’algorithme

Un algorithme est un ensemble d’instructions ou de règles que les machines suivent pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.

2. Intelligence artificielle

L’IA est la capacité des machines à imiter l’intelligence humaine et à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents.

3. L’intelligence artificielle générale (AGI)

L’AGI, également appelée « IA forte », est un type d’IA qui possède des capacités d’intelligence avancée similaires à celles des êtres humains. Alors que l’intelligence générale artificielle était autrefois essentiellement un concept théorique et un terrain de jeu riche pour la recherche, de nombreux développeurs d’IA pensent aujourd’hui que l’humanité atteindra l’AGI au cours de la prochaine décennie,

4. La rétropropagation

La rétropropagation est un algorithme que les réseaux neuronaux utilisent pour améliorer leur précision et leurs performances. Il fonctionne en calculant l’erreur dans la sortie, en la propageant dans le réseau et en ajustant les poids et les biais des connexions pour obtenir de meilleurs résultats.

5. Biais

Le biais de l’IA fait référence à la tendance d’un modèle à faire certaines prédictions plus souvent que d’autres. Les biais peuvent être dus aux données d’apprentissage d’un modèle ou à ses hypothèses inhérentes.

6. Big Data

Le terme « big data » décrit des ensembles de données trop volumineux ou trop complexes pour être traités à l’aide de méthodes traditionnelles. Il s’agit d’analyser de vastes ensembles d’informations afin d’en extraire des informations et des modèles précieux pour améliorer la prise de décision.

7. Chatbot

Un chatbot est un programme qui peut simuler des conversations avec des utilisateurs humains par le biais de commandes textuelles ou vocales. Les chatbots peuvent comprendre et générer des réponses semblables à celles des humains, ce qui en fait un outil puissant pour les applications de service à la clientèle.

8. L’informatique cognitive

L’informatique cognitive est un domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de systèmes qui imitent les capacités cognitives humaines, telles que la perception, l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.

9. Théorie de l’apprentissage informatique

Branche de l’intelligence artificielle qui étudie les algorithmes et les modèles mathématiques de l’apprentissage automatique. Elle se concentre sur les fondements théoriques de l’apprentissage pour comprendre comment les machines peuvent acquérir des connaissances, faire des prédictions et améliorer leurs performances.

10. Vision par ordinateur

La vision par ordinateur fait référence à la capacité des machines à extraire des informations visuelles à partir d’images et de vidéos numériques. Les algorithmes de vision par ordinateur sont largement utilisés dans des applications telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale, l’imagerie médicale et les véhicules autonomes.

11. Exploration de données

L’exploration de données est le processus d’acquisition de connaissances précieuses à partir de grands ensembles de données. Il utilise des techniques d’analyse statistique et d’apprentissage automatique pour identifier des modèles, des relations et des tendances dans les données afin d’améliorer la prise de décision.

12. Science des données

La science des données consiste à extraire des informations des données à l’aide de méthodes, d’algorithmes et de systèmes scientifiques. Elle est plus complète que l’exploration des données et englobe un large éventail d’activités, y compris la collecte de données, la visualisation des données et la modélisation prédictive pour résoudre des problèmes complexes.

13. L’apprentissage profond

L’apprentissage profond est une branche de l’IA qui utilise des réseaux neuronaux artificiels à couches multiples (nœuds interconnectés au sein du réseau neuronal) pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il permet aux machines d’effectuer des tâches complexes, telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et de la parole.

14. L’IA générative

L’IA générative décrit les systèmes et algorithmes d’intelligence artificielle capables de créer du texte, du son, de la vidéo et des simulations. Ces systèmes d’intelligence artificielle apprennent des modèles et des exemples à partir de données existantes et utilisent ces connaissances pour créer des résultats nouveaux et originaux.

15. L’hallucination

L’hallucination de l’IA fait référence aux cas où un modèle produit des résultats factuellement incorrects, non pertinents ou absurdes. Cela peut se produire pour plusieurs raisons, notamment l’absence de contexte, les limites des données d’entraînement ou l’architecture.

16. Hyperparamètres

Les hyperparamètres sont des paramètres qui définissent la manière dont un algorithme ou un modèle d’apprentissage automatique apprend et se comporte. Les hyperparamètres comprennent le taux d’apprentissage, la force de régularisation et le nombre de couches cachées dans le réseau. Vous pouvez modifier ces paramètres pour affiner les performances du modèle en fonction de vos besoins.

17. Grand modèle linguistique (LLM)

Un LLM est un modèle d’apprentissage automatique formé sur de grandes quantités de données et qui utilise l’apprentissage supervisé pour produire le prochain jeton dans un contexte donné afin de produire des réponses significatives et contextuelles aux entrées de l’utilisateur. Le mot « large » indique l’utilisation de paramètres étendus par le modèle linguistique. Par exemple, les modèles GPT utilisent des centaines de milliards de paramètres pour effectuer un large éventail de tâches NLP.

18. L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un moyen pour les machines d’apprendre et de faire des prédictions sans être explicitement programmées. Cela revient à alimenter un ordinateur avec des données et à lui donner les moyens de prendre des décisions ou de faire des prédictions en identifiant des schémas dans les données.

19. Réseau neuronal

Un réseau neuronal est un modèle informatique inspiré du cerveau humain. Il se compose de nœuds interconnectés, ou neurones, organisés en couches. Chaque neurone reçoit des informations des autres neurones du réseau, ce qui lui permet d’apprendre des modèles et de prendre des décisions. Les réseaux neuronaux sont un élément clé des modèles d’apprentissage automatique qui leur permettent d’exceller dans un large éventail de tâches.

20. Génération de langage naturel (NLG)

La génération de langage naturel traite de la création de texte lisible par l’homme à partir de données structurées. La NLG trouve des applications dans la création de contenu, les chatbots et les assistants vocaux.

21. Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel est la capacité des machines à interpréter, comprendre et répondre à des textes ou des discours lisibles par l’homme. Il est utilisé dans diverses applications, notamment l’analyse des sentiments, la classification des textes et la réponse aux questions.

22. OpenAI

OpenAI est un laboratoire de recherche en intelligence artificielle, fondé en 2015 et basé à San Francisco, aux États-Unis. L’entreprise développe et déploie des outils d’IA qui peuvent sembler aussi intelligents que les humains. Le produit le plus connu d’OpenAI, ChatGPT, a été lancé en novembre 2022 et est annoncé comme le chatbot le plus avancé pour sa capacité à fournir des réponses sur un large éventail de sujets.

23. Reconnaissance des formes

La reconnaissance des formes est la capacité d’un système d’IA à identifier et à interpréter des formes dans les données. Les algorithmes de reconnaissance des formes trouvent des applications dans la reconnaissance faciale, la détection des fraudes et la reconnaissance vocale.

24. Réseau neuronal récurrent (RNN)

Un type de réseau neuronal qui peut traiter des données séquentielles à l’aide de connexions de rétroaction. Les RNN peuvent conserver la mémoire des entrées précédentes et sont adaptés à des tâches telles que le NLP et la traduction automatique.

25. Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un agent d’intelligence artificielle apprend à prendre des décisions grâce à des interactions par essais et erreurs. L’agent reçoit des récompenses ou des punitions de la part d’un algorithme en fonction de ses actions, ce qui le guide pour améliorer ses performances au fil du temps.

26. Apprentissage supervisé

Méthode d’apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à l’aide de données étiquetées avec la sortie souhaitée. Le modèle se généralise à partir des données étiquetées et fait des prédictions précises sur de nouvelles données.

27. Tokenisation

La tokenisation est le processus qui consiste à diviser un document texte en unités plus petites appelées « tokens ». Ces jetons peuvent représenter des mots, des chiffres, des phrases, des symboles ou tout autre élément du texte avec lequel un programme peut travailler. L’objectif de la tokenisation est de donner le plus de sens possible à des données non structurées sans traiter l’ensemble du texte comme une seule chaîne, ce qui est inefficace sur le plan informatique et difficile à modéliser.

28. Test de Turing

Introduit par Alan Turing en 1950, ce test évalue la capacité d’une machine à faire preuve d’une intelligence indiscernable de celle d’un être humain. Le test de Turing implique qu’un juge humain interagisse avec un humain et une machine sans savoir qui est qui. Si le juge ne parvient pas à distinguer la machine de l’humain, la machine est considérée comme ayant réussi le test.

29. Apprentissage non supervisé

Méthode d’apprentissage automatique dans laquelle le modèle fait des déductions à partir d’ensembles de données non étiquetés. Il découvre des modèles dans les données pour faire des prédictions sur des données inédites.

Adopter le langage de l’intelligence artificielle

L’IA est un domaine qui évolue rapidement et qui modifie la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cependant, avec l’émergence constante de nouveaux mots à la mode, il peut être difficile de se tenir au courant des derniers développements dans ce domaine.

Si certains termes peuvent sembler abstraits sans contexte, leur signification devient évidente lorsqu’ils sont associés à une compréhension de base de l’apprentissage automatique. La compréhension de ces termes et concepts peut constituer une base solide qui vous permettra de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l’intelligence artificielle.

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