Le domaine de l’IA est vaste et regorge de termes parfois compliqués à cerner, souvent ce sont des anglicismes. Pas de panique, je vous ai rédigé un lexique aux petits oignons, après ça vous serez un as. Dans cet article, je parle de deep learning, ChatGPT, modèle LLM, algorithme, prompt.
Avant tout de choses, rappelons ce qu’est une IA. C’est la reproduction de processus d’intelligence humaine par des machines, notamment des systèmes informatiques. Ces processus englobent l’apprentissage (l’obtention d’informations et de directives pour l’usage de ces informations), le raisonnement (l’emploi des directives pour parvenir à des conclusions approximatives ou finales) et l’auto-correction.
Algorithme
Un algorithme est une séquence d’instructions claire et non ambiguë permettant de résoudre un problème donné. Dans l’IA, un algorithme est
Algorithme génétique
Se dit d’une méthode d’optimisation inspirée de la sélection naturelle et du processus d’évolutions des êtres vivants. Cette méthode a été développée par le scientifique américain John Henry Holland dans les années 1970. Elle est utilisée pour trouver des solutions approximatives à des problèmes d’optimisation et de recherche.
Analyse prédictive
On parle d’analyse prédictive lorsque l’on utilise de données statistiques dans le but de produire des résultats futurs.
Apprentissage automatique (Machine Learning)
Le machine learning est un sous-domaine de l’IA qui permet aux machines d’apprendre de leurs expériences et d’améliorer leurs performances sans programmation explicite.
Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning)
L’apprentissage non supervisé est un type d’apprentissage automatique où le modèle apprend sans étiquettes de données fournies, en découvrant des structures cachées dans les données.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
L’apprentissage par renforcement, ou Reinforcement Learning, est un type d’apprentissage où l’agent apprend comment se comporter dans un environnement en exécutant des actions et en observant les récompenses de ces actions.
Apprentissage profond (Deep Learning)
Le deep learning est un sous-domaine de l’apprentissage automatique, utilisant des réseaux de neurones profonds pour analyser divers niveaux d’abstraction des données.
Apprentissage supervisé (Supervised Learning)
Le Supervised Learning est un type d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées.
Big data
Ce terme désigne l’ensemble de données volumineux et complexes qu’ils nécessitent des outils analytiques avancés pour leur traitement.
Chatbot
Programme informatique conçu pour simuler une conversation humaine.
Chat GPT
Chatbot qui utilisent les modèles de langage GPT conçue pour fournir des réponses conversationnelles.
Pour en savoir plus sur ce chatbot, nous avons écrit un guide complet sur ChatGPT.
Éthique de l’IA
Étude des implications morales et éthiques associées à l’utilisation de l’IA
Intelligence augmentée
Utilisation de l’IA pour améliorer les capacités cognitives humaines
GPT-4
GPT-4 est la version la plus avancée du modèle de langage GPT créé par OpenAI et sortie en mars 2023.
LLM
Les Large Language Models (LLMs) est un modèle linguistique qui repose sur des réseaux neuronaux exploitant d’immenses quantités de données afin de comprendre le langage humain.
PaLM-2
PaLM-2 signifie Pathways Language Model-2. C’est un modèle élaboré par Google et formé sur plusieurs milliards de paramètres. Il est conçu pour propulser Google Bard, le créateur de texte introduit par la compagnie en février 2023. C’est le rival de GPT-4.
Prompt
Instruction ou question donnée à un modèle d’IA pour obtenir une réponse ou une action spécifique
Prompt enginer
Professionnel qui possède une expertise dans la création et l’optimisation des prompts. L’art de parler aux IA.
Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels ou Neural Network sont des structures de traitement de l’information inspirées des réseaux neuronaux biologiques, utilisées dans l’apprentissage automatique.
Réseau neuronal convolutif (Convolutional Neural Network, CNN)
Type de réseau de neurones artificiels spécialisé dans le traitement des données ayant une topologie en grille, comme les images.
Réseau neuronal récurrent
Type de réseau de neurones avec des connexions de boucle permettant le traitement de séquences de données.
Robotique
Science et technologie des robots, y compris leur conception, fabrication et utilisation.
IAN
Intelligence Artificielle Étroite (IAN) – Artificial Narrow Intelligence (ANI) : Désigne des systèmes informatiques spécialement conçus et entraînés pour exécuter une tâche précise. Également appelée Intelligence Artificielle Faible (IAF).
IAG
Intelligence Artificielle Générale (IAG) – Artificial General Intelligence (AGI) : Il s’agit d’un type d’intelligence artificielle dotée de la faculté de comprendre, d’apprendre, et d’utiliser ses acquis dans divers champs intellectuels, à un degré comparable à celui d’un individu humain.
Traitement du langage naturel
Sous-domaine de l’IA et de la linguistique, concernant les interactions entre les ordinateurs et le langage humain.
Vision par ordinateur
Sous-domaine de l’IA permettant aux machines de « voir » et d’interpréter des images et des vidéos de la même manière que les humains.
