EN Définitions simples des termes en IA que tout débutant et expert devrait connaître
Nous sommes à l'ère de l'intelligence artificielleCette technologie connaît une croissance rapide et impacte tous les domaines. Tout le monde est concerné.
Mais cela est souvent perçu comme déroutant ou trop technique.
Dans cet article de blog, vous trouverez des définitions simples de termes importants de l'IA que les débutants et les experts devraient connaître.
C'est un glossaire d'IA avec des définitions simples, avec des exemples si nécessaire.
La version anglaise de cet article est classée par ordre alphabétique, mais ce n'est pas nécessairement le cas pour la version française. Nous mettons régulièrement cette liste à jour.
S'il y a des mots que vous souhaitez que nous ajoutions, faites-le nous savoir dans la section commentaires. AIBusinessLift fera toujours de son mieux pour vous fournir la meilleure formation en IA.
– Algorithme
Un algorithme est un ensemble d'instructions qu'un ordinateur suit pour résoudre un problème ou accomplir une tâche. C'est un guide étape par étape qui indique précisément quoi faire, dans quel ordre, pour atteindre le résultat souhaité. L'IA utilise des algorithmes pour traiter les données, apprendre des schémas et exécuter des tâches.
– API (interface de programmation d'applications)
Une API est un ensemble de règles permettant à différents logiciels ou applications de communiquer entre eux. En IA, elle permet de connecter des modèles d'IA à d'autres logiciels ou applications.
– Intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est la capacité des machines ou des programmes informatiques à simuler l'intelligence humaine afin d'effectuer des tâches.
– Automatisation par l'IA
L'automatisation par l'IA consiste à utiliser l'IA pour effectuer des tâches sans intervention humaine. Elle connecte des processus entiers et simplifie les flux de travail.
Exemple: ManyChat peut automatiser les DM Instagram, répondre instantanément aux messages, répondre aux questions ou guider les utilisateurs dans les ventes, le tout sans votre présence.
– Influenceur IA
Un influenceur IA, également connu sous le nom d'influenceur virtuel, est un personnage généré par l'IA conçu pour ressembler et interagir avec le public sur les plateformes de médias sociaux comme les influenceurs humains.
Exemples: Shudu Gram, Petite Miquela, Je suis, Noonoouri
- Biais
On parle de biais de l’IA lorsqu’un système d’IA prend des décisions injustes ou inexactes parce que les données sur lesquelles il a été formé contiennent des préférences cachées, des stéréotypes ou des déséquilibres.
Exemple: Si une IA de recrutement est formée principalement sur des CV d’hommes, elle pourrait injustement favoriser les candidats masculins par rapport aux femmes.
– Chatbots
Les chatbots sont des outils d'IA qui communiquent avec les utilisateurs en simulant les interactions humaines. Ils sont souvent utilisés pour répondre aux questions, assurer le service client ou mener divers types de conversations en ligne.
- Nuage
Le Cloud fait référence à un réseau de serveurs distants qui stockent, gèrent et traitent des données sur Internet, plutôt que de s'appuyer sur un ordinateur ou un serveur local.
Exemple: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure
– Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui aide les machines à voir et à comprendre des images ou des vidéos, leur permettant de prendre des décisions basées sur des données visuelles.
Exemple: Les voitures autonomes utilisent la vision par ordinateur pour « voir » la route, détecter les obstacles et prendre des décisions comme s’arrêter aux feux de circulation.
– Data Mining
Exploration de données est le processus d’analyse de grands ensembles de données pour découvrir des modèles, des corrélations ou des tendances qui peuvent être utilisés pour améliorer un modèle.
– Dataset
Un Dataset est un ensemble de données (texte, images, audio, etc.) utilisé pour former ou tester un modèle d'IA.
– Apprentissage profond
L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux pour analyser de grandes quantités de données et prendre des décisions.
Exemple: Détecter les visages dans les vidéos de surveillance ou recommander des publicités en fonction de l'activité en ligne.
– Deepfake
Le deepfake est une technologie qui utilise l'IA générative (image, vidéo, audio) pour créer du contenu très réaliste, semblant réel. Son utilisation peut être positive, mais elle est souvent utilisée pour manipuler ou tromper les gens.
Exemple: Une vidéo ou une image IA qui montre une personne réelle (comme une personne célèbre) parlant ou faisant quelque chose et qui semble réelle.
– L’éthique en IA
L'éthique de l'IA est l'ensemble des principes moraux qui régissent le développement et l'utilisation de l'IA pour garantir l'équité, la transparence, la sécurité et le respect des droits des personnes, tout en évitant tout préjudice ou toute utilisation abusive.
- Fine-tuning
Le réglage fin est le processus consistant à prendre un modèle d'IA pré-entraîné et à l'entraîner un peu plus sur votre propre ensemble de données pour le rendre plus performant dans votre tâche spécifique.
– IA générale
L'Intelligence Artificielle Générale (IAG), également appelée IA forte, est une intelligence artificielle capable de comprendre, d'apprendre, de résoudre des problèmes dans n'importe quel domaine, de s'adapter et d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut faire.
Cela n’existe pas encore, mais c’est l’objectif de nombreux chercheurs en IA.
– IA générative
L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de nouveaux contenus tels que du texte, des images, de la musique, des vidéos ou du code, en apprenant des modèles à partir des données sur lesquelles elle est formée.
Exemple: ChatGPT, Midjourney, Gemini, Copilot.
– Transformateur pré-entraîné génératif (GPT)
Un GPT est un modèle d’IA formé sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer un langage de type humain.
Il s'agit d'un type d'IA générative spécialement conçu pour les tâches textuelles (discussion, résumé, traduction, codage, etc.). Tous les modèles GPT appartiennent à OpenAI.
Exemples : GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o.
– Hallucination
L'hallucination dans l'IA se produit lorsqu'une IA génère des informations qui ne sont pas vraies ou qui n'existent pas, comme inventer des faits ou des détails qui ne faisaient pas partie des données d'entraînement.
– Humaniser l’IA
L'humanisation de l'IA est le processus qui consiste à rendre les systèmes d'IA ou le contenu généré par l'IA plus naturels et semblable à un humain en ajoutant des qualités telles que l’empathie, les émotions, un ton conversationnel et en supprimant les schémas robotiques.
Si vous souhaitez devenir un expert en humanisation de texte, consultez l'article de blog 18 façons d'humaniser le contenu de l'IA.
– Grand Modèle de Langage (LLM)
Les LLM sont des modèles d'IA qui apprennent à partir d'énormes quantités de texte. Ils peuvent comprendre et créer du texte, facilitant ainsi des tâches comme la rédaction, la traduction ou le chat.
Exemple: GPT-4, GPT-4o, Claude 3, LLaMA, BERT, Gémeaux 1
- Modèle
Un modèle est un programme d’IA qui a appris à partir de données et exécute des tâches.
Exemples : DALL·E, GPT-4, GPT-4o, Claude 3, LLaMA, BERT, Gémeaux 1
Dans un contexte différent, un Modèle d'IA fait référence à un personnage virtuel ou à une personnalité numérique créée à l'aide de l'intelligence artificielle.
Il est souvent utilisé dans la mode, la publicité, l'illustration ou les médias sociaux. Certains d'entre eux sont des influenceurs IA, tandis que d'autres ne le sont pas car ils n'ont pas de présence sur les réseaux sociaux.
Exemples (influenceurs de modèles d’IA) : Shudu Gram, Noonoouri, Je suis
– Modèles multimodaux
Les modèles multimodaux (également appelés IA multimodale) sont des IA capables de comprendre et de traiter au moins deux types d’entrées, telles que du texte, des images, de l’audio ou de la vidéo.
Il s’agit du nombre de formats d’invite qu’ils peuvent gérer (texte, images, audio ou vidéo).
Pour être considéré comme multimodal, un outil d’IA doit accepter au moins deux types d’entrées différents.
Si un outil d'IA n'accepte qu'un seul type d'entrée, on l'appelle un système unimodal.
Exemple : Des outils d'IA comme Quillbot et mélodie Dans ChatGPT, vous pouvez ajouter du texte, sans rien d'autre, et le système est unimodal. En revanche, ChatGPT permet d'ajouter du texte, des images et de l'audio, ce qui le rend multimodal.
– IA étroite
L'IA étroite, également appelée IA faible, est une intelligence artificielle conçue pour effectuer très bien une tâche spécifique.
Exemples : Siri, Google Traduction, ElevenLabs, ChatGpt
– Traitement du langage naturel (TALN)
La PNL est la capacité de l’IA à comprendre, interpréter et générer le langage humain afin d’interagir avec du texte ou de la parole.
Exemple: Les assistants virtuels comme Siri ou Alexa utilisent la PNL
– Réseau neuronal
Un réseau neuronal est un système d'algorithmes inspiré du cerveau humain. Composé de couches de « neurones », il est utilisé dans de nombreux modèles d'IA, notamment en apprentissage profond.
– Surapprentissage
Le surajustement se produit lorsqu'un modèle d'IA apprend trop bien les détails de ses données d'entraînement et se concentre trop étroitement ou exactement sur celles-ci, au point qu'il obtient de mauvaises performances sur des données nouvelles et invisibles.
- Prompt
Une invite est l'instruction (entrée) que vous donnez à un outil d'IA pour générer une réponse (sortie). Elle lui indique ce qu'il doit faire.
– Prompt Ingineering
L'ingénierie des invites est la compétence qui consiste à créer la meilleure invite possible pour obtenir le résultat le plus souhaité d'un outil d'IA.
– Apprentissage par renforcement (RL)
L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique qui apprend à l'IA à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des retours sous forme de récompenses ou de punitions. L'IA apprend par essais et erreurs.
Une forme plus avancée de RL est l’apprentissage par renforcement profond, qui combine l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage profond pour gérer des tâches plus complexes.
Exemple: AlphaZero de DeepMind a démontré la capacité d'apprendre les échecs (et d'autres jeux comme le Go et le Shogi) à partir de zéro, sans connaissance ni données humaines préalables, simplement en jouant contre lui-même.
– Scraping
Le scraping est un processus par lequel l'IA ou un logiciel collecte automatiquement des données sur des sites web. Il permet de recueillir rapidement des informations telles que du texte, des images ou d'autres ressources.
Exemple: L'IA collecte des informations sur Internet pour former un modèle ou donner des réponses en temps réel.
– Apprentissage supervisé (SL)
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'IA est entraînée à partir de données étiquetées pour prédire des résultats ou reconnaître des schémas. Les bonnes réponses sont fournies dans les données, ce qui permet à l'IA d'apprendre à partir d'exemples.
Exemple: Enseigner l'IA avec des flashcards : « Voici un chat. Voici un chien. »
– Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'IA est entraînée avec des données non étiquetées, sans connaître les bonnes réponses, pour découvrir des schémas et des relations cachés. Elle découvre les choses par elle-même.
Exemple: Regrouper des articles similaires, comme le fait le système de recommandation d'Amazon.
Conclusion
L'IA transforme notre façon de vivre et de travailler. Connaître les principaux termes et concepts nous aide à comprendre cette technologie en pleine expansion.
Il est important de Suivre le rythme de l'évolution de l'IA pour garder une longueur d'avance sur à la fois les opportunités et les menaces.
Nous mettrons à jour ce glossaire au fur et à mesure du développement de l'IA. Si vous souhaitez que nous ajoutions des mots, n'hésitez pas à nous le faire savoir dans les commentaires !
