Il est aujourd’hui difficile de passer à côté de l’intelligence artificielle, ou IA. Des suggestions YouTube aux voitures intelligentes en passant par le célèbre ChatGPT, les IA sont partout et accomplissent de nombreuses tâches. Mais pour tout comprendre, un lexique IA est parfois nécessaire vue la complexité du sujet.
Près de 35 %, des entreprises utilisent l’IA dans leurs activités. Les intelligences artificielles sont entourées d’un vaste vocabulaire qui peut parfois être difficile à comprendre.
Découvrez ce que signifie vraiment intelligence artificielle et les définitions des principaux termes qui l’accompagnent.
1. Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle caractérise aujourd’hui de très nombreux éléments dont il peut parfois être difficile de voir ce qu’ils ont en commun. Pour tenter de la définir, le conseil de l’Europe a déterminé que l’IA est un “ensemble de sciences, théories et techniques dont le but est de reproduire par une machine des capacités cognitives d’un être humain.”
Lors de la conférence de Dartmouth de l’été 1956, l’expression « intelligence artificielle » a été utilisée pour la première fois pour décrire des tâches qui sont faciles pour les humains, mais difficiles pour les machines. Par exemple, la machine aura plus de difficultés pour reconnaître l’espèce d’un animal sur une photo, une voix ou mener une conversation que l’humain. Les scientifiques présents se sont alors donné pour objectif de donner aux machines les moyens d’effectuer ces tâches.
2. Prompt
Ce mot signifiant “réplique” en anglais est utilisé pour désigner les consignes que l’on donne à une intelligence artificielle.
Concevoir correctement un prompt est un élément crucial pour obtenir ce qu’on l’on attend d’une IA. On pourra par exemple indiquer à ChatGPT le ton à utiliser ou à Midjourney les “matériaux à utiliser” pour réaliser son tableau.
3. Réseau de neurones artificiels
Le réseau de neurones (ou neural network) d’une intelligence artificielle fonctionne sur le même principe que le réseau neuronal humain : chaque neurone effectue une opération simple et c’est en travaillant ensemble qu’ils peuvent résoudre des problèmes complexes.
Dans le cas de l’IA, les connexions entre les neurones sont adaptables pour leur permettre de mener à bien la tâche souhaitée. Cette technologie permet notamment la reconnaissance d’image par les IA.
Cette notion est essentielle si vous vous intéressez à la création d’une intelligence artificielle. Mais créer une IA n’est pas à la portée de tous. Pour créer un tel outil, faites appel à un développeur IA freelance.
4. Deep Learning
Le Deep Learning représente une part du Machine Learning, une sous-catégorie de l’IA. Le Deep Learning repose sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels. Ce concept s’inspire largement du fonctionnement du cerveau humain.
Grâce au Deep Learning, il est possible d’assimiler et de traiter d’énormes quantités de données pour les catégoriser. Le Deep Learning joue un rôle clé dans de nombreux services couramment utilisés au quotidien. Par exemple, il permet la reconnaissance faciale, l’assistance vocale et les systèmes de détection de fraude.
5. Machine Learning
Le Machine Learning fait partie des principaux principes d’apprentissages. Il s’agit d’un processus donnant aux machines la possibilité de s’améliorer en apprenant, et ce, sans avoir besoin d’une programmation spécifique.
En 2023, près de la moitié des entreprises, soit 48 % d’entre elles, intègrent l’utilisation du Machine Learning dans leurs opérations. Cette technologie est mise en œuvre pour diverses applications, telles que la réalisation de recommandations de produits, la mise en place de stratégies de marketing ciblé ou encore l’assimilation efficace d’un volume important d’informations.
6. Transfer Learning
Le Transfer Learning est également une part importante du Machine Learning. Cette approche se concentre sur la préservation des connaissances acquises en résolvant un problème initial et les appliquant à un problème différent, mais lié.
7. Algorithme
Un algorithme, c’est une suite d’informations qui permet de donner à une machine la marche à suivre. Les algorithmes permettent d’associer de multiples informations permettant d’obtenir une large variété de résultats.
Ils permettent notamment de simuler la propagation d’une épidémie, de comparer des visages ou encore de vous suggérer un livre en fonction de votre dernière lecture. Certains sont statiques et ne changent pas avec le temps, tandis que d’autres, comme celui de TikTok, sont conçus pour se réajuster continuellement en fonction des informations que les utilisateurs génèrent.
Par exemple, l’algorithme de recommandation de ce réseau social se perfectionne progressivement à mesure que les utilisateurs interagissent avec la plateforme.
8. IA conversationnelle
L’IA conversationnelle englobe un ensemble de technologies qui permettent aux dispositifs et aux applications, telles que le concept de chatbot, d’interagir avec les personnes en utilisant leur langage naturel.
Basée sur le Machine Learning et le traitement du langage naturel, l’IA conversationnelle collecte et analyse les langages pour les comprendre et générer des réponses semblables à celles d’un humain. Un chatbot ou d’autres dispositifs qui utilisent l’IA conversationnelle renforcent leur intelligence au fil du temps en utilisant les données et les informations tirées des conversations pour améliorer leurs performances.
9. Modèle de langage
Le modèle de langage est une forme d’intelligence artificielle dont on parle tout particulièrement en ce moment. Elle caractérise les algorithmes capables de comprendre, de se souvenir et d’imiter le langage naturel. L’IA est ainsi capable de répondre à un interlocuteur en s’exprimant de façon claire et compréhensible.
10. Apprentissage
Les IA peuvent intégrer de nouvelles informations par le biais de différentes formes d’apprentissage.
L’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique consiste à rendre les machines capables d’apprendre à partir de données diverses sans être initialement programmées pour les tâches qu’elles peuvent apprendre.
L’apprentissage supervisé
Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, la machine connaît déjà les réponses attendues. Elle travaille sur une base de données étiquetées. Prenons l’exemple d’une application conçue pour la reconnaissance automatique des spams.
Pour l’entraîner, des courriers électroniques étiquetés comme “désirables” ou “spams” lui sont présentés. À l’aide de techniques issues des statistiques et des probabilités, l’algorithme comprend alors quelles caractéristiques permettent de classer ces courriers électroniques dans chaque catégorie.
Ainsi, à mesure que de nouveaux courriers électroniques lui seront présentés, il pourra les identifier en leur attribuant un score de probabilité.
L’apprentissage non supervisé
Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’algorithme utilise des données non étiquetées au cours de l’apprentissage non-supervisé. Dans ce contexte, la machine est chargée de générer ses propres réponses en analysant et en regroupant les données disponibles.
Elle identifie ainsi des schémas, des similarités ou des structures cachées dans les données pour proposer des résultats et des découvertes potentiellement nouvelles. C’est une approche exploratoire qui permet d’obtenir des informations sans avoir de références préétablies.
11. Jeu de données
Les jeux de données constituent un ensemble de données où chaque élément est mis en lien avec une observation et une variable. Il peut tout aussi bien s’agir de textes que de chiffres ou d’images.
12. Large Langage Models (LLM)
Un “Language Model”, est un modèle d’apprentissage automatique qui a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles afin de comprendre et générer du texte de manière similaire à un être humain. Ces modèles sont capables de comprendre et de reproduire le contexte, le ton, les nuances et les aspects culturels du langage.
13. Data Mining
Le Data Mining, que l’on peut traduire par exploration de données, permet d’analyser un très grand nombre de données. Ce processus permet de déterminer les relations entre les données et d’en retirer des informations utilisables. Le Data Mining peut par exemple permettre à des entreprises d’analyser de près les comportements et besoins de leurs clients.
14. Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (ou Naturel Language Processing) caractérise les capacités de compréhension et de génération de langage humain. Cette technologie est notamment utilisée par Apple, par le biais de Siri, et par Amazon, par le biais d’Alexa.
15. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
L’apprentissage par renforcement est une technique d’entraînement des modèles d’IA où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions.
16. Apprentissage semi-supervisé
Une méthode d’apprentissage qui utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour entraîner un modèle, réduisant ainsi le besoin de grandes quantités de données annotées.
17. Biais algorithmique
Désigne les préjugés ou distorsions involontaires dans les résultats produits par une IA, souvent dus aux biais présents dans les données utilisées pour son entraînement.
18. Chatbot
Un programme informatique basé sur l’IA qui simule une conversation avec des utilisateurs humains, souvent utilisé pour le service client ou l’assistance en ligne.
19. Classificateur
Le classificateur est un algorithme de Machine Learning conçu pour attribuer des catégories à des données. Par exemple, un classificateur peut être utilisé pour distinguer les spams des e-mails légitimes.
20. Cloud computing
L’IA utilise souvent le cloud computing pour traiter de grandes quantités de données et exécuter des modèles sans nécessiter de puissance de calcul locale. C’est une manière d’utiliser une grande quantité de ressources simultanément pour traiter ces données.
21. Computer Vision
Le computer vision est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos, utilisée notamment dans la reconnaissance faciale et la conduite autonome.
22. Data Science
Un domaine interdisciplinaire combinant statistique, informatique et analyse de données pour extraire des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données.
23. Data Lake
Un entrepôt de stockage qui contient une grande quantité de données brutes non structurées, utilisées pour l’analyse et l’entraînement des modèles d’IA.
24. Data Augmentation
Une technique qui consiste à modifier ou générer de nouvelles données artificielles à partir d’un jeu de données existant afin d’améliorer l’entraînement des modèles d’IA.
25. Feature Engineering
Le processus d’extraction et de transformation des variables d’un jeu de données afin d’améliorer la performance d’un modèle de Machine Learning.
26. GAN (Generative Adversarial Network)
Un type de réseau neuronal qui met en compétition deux modèles (un générateur et un discriminateur) afin de produire des données synthétiques réalistes, utilisées notamment pour générer des images ou des vidéos.
27. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT correspond à une famille de modèles d’IA spécialisée dans la génération de texte, dont fait partie ChatGPT. Ces modèles sont pré-entraînés sur de grands corpus de textes.
28. Hyperparamètres
Des paramètres qui définissent l’architecture et le comportement d’un modèle de Machine Learning (comme le taux d’apprentissage ou le nombre de couches d’un réseau de neurones).
29. Inférence
L’étape où un modèle d’IA applique ses connaissances acquises lors de l’entraînement pour faire des prédictions ou produire des résultats à partir de nouvelles données.
30. Latent Space (Espace latent)
Une représentation abstraite des données utilisée par certains modèles d’IA, notamment dans les GAN et le Deep Learning, pour générer ou transformer des données.
31. Modèle prédictif
Un modèle d’IA conçu pour anticiper des événements futurs en se basant sur des données historiques.
32. Overfitting (Surapprentissage)
Un phénomène où un modèle est trop adapté aux données d’entraînement, ce qui le rend moins performant pour traiter de nouvelles données.
33. Poids et biais (Weights & Biases)
Les paramètres ajustables d’un réseau de neurones qui influencent la manière dont il traite l’information et effectue ses prédictions.
34. Représentation vectorielle (Embedding)
Une manière de transformer des données complexes (textes, images, etc.) en un format numérique permettant leur traitement par une IA.
35. RPA (Robotic Process Automation)
Une technologie qui utilise des logiciels basés sur l’IA pour automatiser des tâches répétitives dans les entreprises, comme la saisie de données.
36. Self-supervised Learning
Une approche d’apprentissage où le modèle génère lui-même des étiquettes à partir de données non annotées pour s’entraîner.
37. Tuning de modèle
L’optimisation d’un modèle d’IA en ajustant ses hyperparamètres afin d’améliorer sa précision et ses performances.
38. Vecteur de caractéristiques
Une représentation numérique des caractéristiques d’une donnée utilisée par un modèle pour effectuer des prédictions.
39. Zero-shot Learning
Une technique qui permet à une IA d’effectuer des tâches pour lesquelles elle n’a pas été spécifiquement entraînée en s’appuyant sur des connaissances préexistantes.
40. Edge AI
L’Edge AI désigne l’intelligence artificielle exécutée directement sur des appareils locaux (comme les smartphones, caméras ou objets connectés) plutôt que sur des serveurs distants. Cela permet un traitement plus rapide des données et améliore la confidentialité en réduisant la dépendance au cloud.
Notre astuce pour utiliser l’intelligence artificielle
L’IA est une technologie en plein développement. Elle est de plus en plus présente dans notre quotidien, mais l’utiliser correctement demande tout de même des compétences bien précises.
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