Vous avez probablement remarqué toute l'effervescence qui entoure l'intelligence artificielle (IA) ces jours-ci. Il s'agit d'une technologie passionnante, mais le nombre de termes et d'expressions qui circulent est tel qu'il est parfois difficile de s'y retrouver.
Mais ne vous inquiétez pas. Nous sommes là pour vous aider ! Notre glossaire de l'intelligence artificielle est là pour vous aider à naviguer dans le monde en constante évolution de l'IA et à tenir des conversations comme un pro. Qu'il s'agisse d'apprentissage automatique, de réseaux neuronaux ou de traitement du langage naturel, nous décomposons pour vous le jargon et les acronymes.
Alors, plongeons dans le vif du sujet et naviguons ensemble dans les termes de l'IA !
Anthropomorphisme
L'anthropomorphisme désigne la tendance humaine à attribuer des qualités humaines aux chatbots d'IA. Bien qu'ils soient dépourvus d'émotions ou de sensibilité, les gens perçoivent souvent les chatbots comme gentils ou cruels en fonction de leurs réponses. Cela peut être dû au fait que le chatbot est capable d'imiter le langage humain, ce qui fait croire à tort qu'il possède une conscience semblable à celle de l'homme.
Algorithme
Un algorithme est un ensemble de règles qui guident les machines dans la résolution de problèmes et les processus d'apprentissage.
Intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle (IA) implique que des machines effectuent des tâches qui imitent ou reproduisent l'intelligence humaine, avec des capacités allant de la communication à l'échelle humaine aux processus de prise de décision.
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Opérations d'intelligence artificielle (AIOps)
Les opérations d'intelligence artificielle (AIOps) sont l'utilisation de techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour améliorer et automatiser les opérations informatiques. Cela permet une surveillance, un dépannage et une résolution des problèmes ou des anomalies plus efficaces et plus proactifs.
Barde
Google Bard est un chatbot conversationnel qui utilise la ML, le NLP et l'IA générative pour comprendre et répondre aux demandes des utilisateurs. Initialement entraîné avec Google LaMDA, il a été réentraîné avec PaLM 2 en mai 2023, ce qui lui a permis de traiter les informations plus rapidement et avec plus de précision.
En décembre 2023, Gemini a remplacé PaLM 2 et, en février 2024, Bard a été rebaptisé Gemini.
BERT (aka Bidirectional Encoder Representation from Transformers)
BERT est un framework ML introduit par Google en 2018. Il améliore la compréhension des textes non étiquetés dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
Biais
Le biais dans l'apprentissage automatique fait référence aux hypothèses formulées par un modèle pour simplifier le processus d'apprentissage dans le cadre de la tâche qui lui est assignée.
Chatbots
Un chatbot, également connu sous le nom d'agent conversationnel ou d'assistant virtuel, est un système qui engage un dialogue avec les utilisateurs sur la base de réponses pré-écrites.
ChatGPT
ChatGPT est un modèle avancé d'IA conversationnelle développé par OpenAI. Il utilise une grande quantité d'analyses de données rétrospectives, de connaissances préexistantes et de modèles de langage pour générer des réponses semblables à celles des humains et fournir des informations utiles sur divers sujets.
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)
CLIP est un modèle d'IA avancé développé par OpenAI et UC Berkeley. Il peut comprendre à la fois du texte et des images grâce à une méthode d'apprentissage qui met en contraste des paires image-texte.
Informatique cognitive
L'informatique cognitive est un terme souvent utilisé de manière interchangeable avec l'intelligence artificielle (IA) et permet aux équipes marketing de présenter l'IA comme plus accessible, en évitant les connotations négatives potentielles associées à la science-fiction.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine scientifique interdisciplinaire qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter des images numériques ou des vidéos à un niveau plus élevé. Elle vise à automatiser les tâches que les humains peuvent effectuer avec leur système visuel.
L'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est un domaine spécialisé de l'IA qui consiste à créer des systèmes capables de comprendre et de produire un langage semblable à celui des humains pour engager des conversations interactives.
Exploration de données
L'exploration de données consiste à analyser des ensembles de données afin d'identifier de nouveaux modèles de données susceptibles d'améliorer le modèle.
Science des données
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui applique l'analyse statistique, l'informatique et la science de l'information pour résoudre les problèmes liés aux données. Les scientifiques des données analysent de grands ensembles de données pour découvrir des tendances et des idées, ce qui permet de prendre des décisions éclairées.
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Apprentissage profond
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui émule la capacité du cerveau humain à apprendre à partir de structures de données plutôt que de s'appuyer sur des instructions programmées spécifiques. Il implique l'utilisation d'un réseau neuronal à couches multiples pour analyser et extraire des modèles à partir de données complexes.
Annotation d'entité
L'annotation d'entités est la pratique qui consiste à attribuer des étiquettes ou des balises à des phrases non structurées afin de les rendre lisibles par des machines. Il s'agit d'identifier et d'étiqueter des entités spécifiques telles que des personnes, des organisations et des lieux dans un document ou un texte.
Extraction d'entités
L'extraction d'entités est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui consiste à identifier et à extraire des entités spécifiques d'un texte ou de données non structurées, telles que des noms, des dates, des lieux ou des organisations.
Score F
Le score F est une mesure qui combine les valeurs de précision et de rappel d'un système en utilisant leur moyenne harmonique. Il est calculé à l'aide de la formule 2 x [(Précision x Rappel) / (Précision + Rappel)].
IA générative
L'IA générative est une technologie qui génère un contenu original, tel que du texte, des images, des vidéos ou du code informatique, en identifiant des modèles dans de grands ensembles de données d'apprentissage. Par exemple, ChatGPT génère des réponses textuelles, tandis que DALL-E et Midjourney génèrent des images.
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Hallucination
L'hallucination est un phénomène qui se produit dans les grands modèles de langage où le texte généré présente des informations inventées qui semblent plausibles mais qui sont en fait incorrectes. Il peut s'agir de fabrications de données, de références ou de sources.
LangOps (Opérations linguistiques)
LangOps désigne les processus et méthodes utilisés pour développer, former, tester, déployer et gérer les modèles de langage et les solutions de langage naturel.
Grand modèle linguistique (LLM)
Un LLM est un modèle d'apprentissage profond formé sur de nombreuses données textuelles provenant d'Internet pour effectuer des tâches telles que la compréhension et la génération de langage. Les LLM les plus connus sont BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 et le révolutionnaire GPT-4.
Apprentissage automatique (ML)
L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA qui permet aux systèmes de traiter et d'analyser des données automatiquement sans programmation explicite. Il implique l'étude d'algorithmes capables d'améliorer automatiquement et de faire des prédictions sur la base de l'expérience et des données d'entraînement.
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MLOps (Machine Learning Operations)
ML Ops est la pratique de déploiement et d'intégration de modèles expérimentaux d'apprentissage automatique dans les systèmes web de production. Elle implique une collaboration entre les data scientists, les DevOps et les ingénieurs en apprentissage automatique pour assurer une transition en douceur de la phase de développement et de test à l'environnement opérationnel.
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Génération de langage naturel (NLG)
La génération de langage naturel (NLG) consiste à transformer des données structurées en texte ou en discours compréhensibles par des machines. Il s'agit d'une partie du traitement du langage naturel (NLP) qui se concentre sur la génération d'un contenu lisible par l'homme.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (TLN) est un domaine qui vise à permettre aux machines de comprendre le langage humain et d'interagir avec lui. Il s'agit d'analyser et d'interpréter des données orales ou écrites afin d'en extraire le sens et d'y répondre de manière intelligible. Le TAL joue un rôle crucial dans des applications telles que la recherche d'informations, la traduction automatique, la reconnaissance d'images et l'analyse des sentiments, permettant aux machines de communiquer efficacement et d'engager des conversations semblables à celles des humains.
Réseau neuronal
Un réseau neuronal est un modèle d'apprentissage automatique inspiré de la structure et de la fonction du cerveau humain, composé de nœuds artificiels interconnectés appelés neurones. Ce sont les réseaux neuronaux profonds qui peuvent effectuer des tâches telles que la reconnaissance vocale et le traitement d'images en tirant parti de la puissance collective de ces neurones interconnectés.
OpenAI
OpenAI est une organisation de recherche qui a créé ChatGPT et qui se concentre sur le développement d'une intelligence artificielle amicale et responsable. Son modèle GPT-3 est un exemple frappant de modèle linguistique puissant utilisé pour diverses tâches de traitement du langage naturel.
Surajustement
Le surajustement est un problème courant dans l'apprentissage automatique : un algorithme se concentre trop sur les exemples spécifiques sur lesquels il a été formé, ce qui se traduit par de mauvaises performances sur des données nouvelles et inédites.
Paramètres
Les paramètres sont des variables d'un modèle qui lui permettent de faire des prédictions, et leurs valeurs sont généralement estimées à l'aide de données. Dans les grands modèles linguistiques comme le GPT-4, les paramètres sont des valeurs numériques qui façonnent la structure du modèle et guident ses prédictions, les modèles de cette échelle ayant des centaines de milliards de paramètres.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive est une approche analytique combinant l'exploration de données et l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire des événements ou des résultats futurs sur la base de données et de modèles historiques. Elle est largement utilisée dans divers secteurs et domaines comme outil de prise de décision éclairée, permettant aux organisations d'anticiper les performances et les tendances futures.
Prompt
Une invite est essentiellement ce que vous ou un utilisateur donnez à un système d'intelligence artificielle pour obtenir le résultat ou la sortie que vous souhaitez.
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle d'IA apprend à prendre des décisions par essais et erreurs afin de maximiser les récompenses cumulées. Le modèle interagit avec son environnement, reçoit un retour d'information sous forme de récompenses ou de punitions et ajuste ses actions en conséquence. Cette approche peut être renforcée par un retour d'information humain, qui aide le modèle à améliorer ses performances par le biais d'évaluations, de corrections et de suggestions.
L'IA responsable
L'IA responsable fait référence aux pratiques éthiques et responsables adoptées par les organisations lors de la mise en œuvre et de l'utilisation des technologies de l'IA. Il s'agit de garantir la transparence, l'explicabilité, l'équité et la durabilité dans le développement et le déploiement des modèles d'IA.
Automatisation des processus robotiques (RPA)
La RPA est une technologie logicielle qui permet de créer et de gérer des robots logiciels qui imitent les actions humaines lorsqu'ils interagissent avec des systèmes numériques et des logiciels. Ces robots automatisent des tâches telles que le remplissage de formulaires web avec des informations prédéfinies, ce qui simplifie les processus et augmente l'efficacité.
Modélisation des séquences
La modélisation de séquences fait référence à un sous-domaine du NLP qui traite de la modélisation de données séquentielles telles que le texte, la parole ou les données de séries temporelles.
Orientabilité
La dirigeabilité dans l'IA fait référence à la capacité de guider et de contrôler le comportement et les résultats d'un système d'IA sur la base d'intentions humaines ou d'objectifs spécifiques. Il s'agit de concevoir des modèles d'IA avec des mécanismes qui s'alignent sur les préférences de l'utilisateur et évitent les résultats involontaires ou indésirables. L'obtention de la dirigeabilité implique une recherche et un perfectionnement continus, l'utilisation de techniques telles que le réglage fin et les systèmes basés sur des règles, et l'incorporation d'un retour d'information humain continu au cours du développement de l'IA.
Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle apprend à associer des entrées à des sorties sur la base d'exemples étiquetés. Il est couramment utilisé pour les tâches de prédiction et de classification. Le processus d'apprentissage fait appel à l'intervention humaine, qui fournit les données étiquetées à partir desquelles la machine apprend et propose des améliorations à l'apprentissage hiérarchique qui sont validées par les humains avant d'être mises en œuvre.
Données structurées
Les données structurées sont des informations organisées dans un format cohérent et prédéfini, souvent stockées dans des bases de données. Elles suivent un modèle de données spécifique, ce qui les rend facilement accessibles et utilisables à la fois par les humains et les programmes informatiques.
Synthèse vocale (TTS)
La synthèse vocale est une technologie qui convertit un texte écrit en mots parlés à l'aide de voix naturelles. Elle permet aux machines de lire le texte à haute voix, offrant ainsi un moyen de communication et d'accessibilité pour diverses applications.
Test de Turing
Le test de Turing, proposé par Alan Turing, est une évaluation de la capacité d'une machine à imiter le langage et le comportement humains au point de ne plus pouvoir être distinguée d'une personne réelle. Il reste une référence largement acceptée pour évaluer le niveau d'intelligence artificielle atteint par une machine, en particulier en termes de langage et de comportement.
Modèle de transformateur
Le modèle du transformateur est une architecture de réseau neuronal qui a révolutionné la compréhension du langage en permettant l'analyse de phrases entières plutôt que de mots individuels. Il utilise l'auto-attention, une technique qui permet au modèle de se concentrer sur les mots importants pour comprendre le sens de la phrase. Cette architecture, utilisée dans des modèles tels que ChatGPT, a considérablement fait progresser les tâches de traitement du langage naturel.
Données d'entraînement
Les données de formation sont l'ensemble des données utilisées pour enseigner à un algorithme d'apprentissage automatique et lui permettre de faire des prédictions ou des classifications précises. Elles sont distinctes des données de test et jouent un rôle crucial dans l'apprentissage du modèle à reconnaître les modèles et les relations au sein de l'ensemble de données d'apprentissage.
Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé est une approche de l'apprentissage automatique qui permet de découvrir des modèles et des idées dans les données sans avoir besoin d'étiquettes préexistantes ou d'une supervision humaine approfondie. Il applique des règles logiques qui permettent aux machines d'identifier de manière autonome des corrélations cachées et de fournir des recommandations basées sur les connaissances découvertes. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé fonctionne sans validation humaine et s'appuie sur des seuils mathématiques pour guider son exploration et sa compréhension des données.
Données non structurées
Les données non structurées sont des informations qui n'adhèrent pas à un modèle ou à une structure de données prédéfini(e) et peuvent provenir de diverses sources telles que des documents textuels, des images, des vidéos, etc. Contrairement aux données structurées, elles n'ont pas de format rigide, ce qui en fait une représentation des informations du monde réel et un facteur important dans la croissance de la technologie de l'intelligence artificielle.
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