Lexique IA : 15 termes essentiels pour comprendre l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en plein essor qui suscite de plus en plus d’intérêt et d’engouement. Cependant, il peut être difficile de comprendre les concepts et les termes techniques qui font partie de ce vaste domaine. C’est pourquoi nous vous proposons ce lexique IA, qui vous aidera à vous familiariser avec les termes clés de l’IA. Que vous soyez novice ou déjà initié, plongez dans ce lexique IA et découvrez les définitions de 15 termes essentiels qui vous permettront de mieux comprendre et d’appréhender l’intelligence artificielle. Prêt à devenir un expert de l’IA ? Alors, plongeons dans ce lexique fascinant et passionnant !
Sommaire
Algorithme
L’algorithme est une séquence d’étapes permettant de résoudre un problème à partir des données en entrée. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les algorithmes reposent sur des modèles mathématiques complexes. Ils sont « auto-apprenants » grâce à l’analyse d’une grande quantité de données, ce qui leur permet de s’adapter et de fournir des résultats précis.
Chatbot
Un chatbot, ou agent conversationnel, est un programme capable de mener une conversation avec un utilisateur en imitant le comportement humain. Il peut répondre à des requêtes en fonction de scénarios prédéfinis ou en utilisant l’apprentissage automatique.
GPT-4
GPT-4, ou Generative Pre-trained Transformer 4, est un modèle de langage multimodal développé par OpenAI. Il est utilisé pour alimenter l’agent conversationnel ChatGPT.
Machine learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à enseigner à un programme informatique à devenir autonome. Après une phase d’entraînement sur un large ensemble de données, le programme est capable de résoudre des problèmes pour lesquels il n’a pas été spécifiquement développé.
Supervised learning
L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un programme à prédire des résultats en fonction d’exemples préalables. Cette méthode est principalement utilisée pour classifier des données, détecter des anomalies et établir des probabilités. Un exemple courant est la détection des spams.
Unsupervised learning
L’apprentissage non-supervisé permet à un programme de produire des résultats sans supervision à partir de données brutes. Cette méthode repose sur la détection de similarités entre les données étudiées. Elle est souvent utilisée par les algorithmes de recommandation pour prédire le comportement des utilisateurs en fonction de leurs habitudes de navigation.
Reinforcement learning
L’apprentissage par renforcement est similaire au dressage d’un animal. Le programme apprend à fonctionner de manière autonome en étant confronté à des situations et en en tirant des leçons. Au fil du temps, il cherche le comportement décisionnel optimal qui maximise les récompenses.
Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels s’inspirent de la structure du cerveau humain. Ils sont utilisés dans des domaines tels que les voitures autonomes ou les assistants virtuels. Ces réseaux sont constitués de couches de neurones « auto-apprenants » qui interagissent pour résoudre des problèmes ou effectuer des tâches.
IA générative
Les systèmes d’intelligence artificielle générative sont capables de produire du texte, des images et d’autres contenus à partir d’une requête textuelle. Ils utilisent un modèle de langage entraîné sur une grande quantité de données pour générer du contenu plutôt que de classer ou de prédire.
Big Data
Le Big Data fait référence à la volumineuse quantité de données numériques générées par le développement des nouvelles technologies. Il englobe également le domaine du traitement de ces données à l’aide d’algorithmes.
IA faible
L’IA faible correspond au domaine de l’intelligence artificielle actuelle, où les programmes peuvent effectuer des tâches de manière autonome mais dans un cadre défini par l’homme. Contrairement à l’IA forte, qui est de la pure fiction, l’IA faible n’a ni conscience ni sensibilité.
Prompt
Le terme « prompt » désigne les requêtes textuelles adressées aux systèmes d’IA génératives comme ChatGPT, DALL-E ou Midjourney. En fonction de la manière dont la requête est formulée, la réponse peut être plus ou moins complète.
Transformer
Les Transformers sont des réseaux de neurones artificiels développés pour le traitement automatique du langage. Ils sont capables d’apprendre à partir de textes bruts, sans autre information ou annotation sur le contenu.
Modèle de langage
Un modèle de langage est un programme qui est capable de comprendre et d’imiter le langage humain après avoir analysé en profondeur la structure, les règles et les subtilités d’une langue donnée.
PaLM-2
PaLM-2, ou Pathways Language Model-2, est un modèle de langage développé par Google. Entraîné sur plusieurs milliards de paramètres, il est utilisé pour alimenter Google Bard, un générateur de texte lancé en février 2023.
