L’intelligence artificielle (IA) n’est plus l’apanage des romans de science-fiction ; elle est désormais une réalité omniprésente. Bien que certains qualifient déjà notre époque de « l’ère de l’IA », il reste difficile de trouver une définition précise de l’intelligence artificielle qui satisfasse tous les experts. Pour vous aider à naviguer dans cet univers en constante évolution, nous avons compilé un glossaire des 33 termes clés de l’IA.
1. Algorithme
Un ensemble de règles ou d’instructions pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.
2. Apprentissage automatique (Machine Learning)
Une méthode de réalisation de l’IA où les machines apprennent à partir de données et s’améliorent avec l’expérience.
3. Apprentissage profond (Deep Learning)
Une sous-catégorie de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones à plusieurs couches pour analyser des données complexes.
4. Big Data
Des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes, souvent analysés par des systèmes d’IA pour découvrir des tendances et des modèles.
5. Chatbot
Un programme d’IA conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, souvent utilisé dans le service client.
6. Cloud Computing
L’utilisation de serveurs distants sur Internet pour stocker, gérer et traiter des données, facilitant l’IA et l’apprentissage automatique.
7. Deepfake
Des médias (vidéos, images) manipulés par l’IA pour apparaître comme authentiques, souvent à des fins de tromperie.
8. Internet des objets (IoT)
Des objets connectés à Internet capables de collecter et d’échanger des données, souvent optimisés par l’IA pour des performances améliorées.
9. Machine Learning Supervisé
Un type d’apprentissage automatique où le modèle est formé sur des données d’entraînement étiquetées.
10. Machine Learning Non Supervisé
Un type d’apprentissage où l’IA essaie de trouver des motifs et des relations dans des données non étiquetées.
11. Réseau de neurones
Un modèle computationnel inspiré du cerveau humain, utilisé pour reconnaître des motifs et apprendre à partir de données.
12. Traitement du langage naturel (NLP)
Une branche de l’IA qui aide les machines à comprendre et à répondre au langage humain.
13. Vision par ordinateur
Une technique permettant aux machines de comprendre et d’interpréter des images et des vidéos.
14. Rétropropagation
Une méthode d’entraînement des réseaux de neurones en ajustant les poids des connexions en fonction des erreurs commises.
15. Intelligence artificielle forte
Une forme hypothétique d’IA qui pourrait comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière générale et autonome.
16. Intelligence artificielle faible
Des systèmes d’IA conçus pour accomplir des tâches spécifiques sans véritable compréhension ou conscience.
17. Automatisation robotique des processus (RPA)
L’utilisation de robots logiciels pour automatiser des tâches répétitives et basées sur des règles dans les processus métier.
18. Agent intelligent
Un système autonome capable de percevoir son environnement et d’agir de manière proactive pour atteindre des objectifs prédéfinis.
19. Analyse prédictive
L’utilisation de données, d’algorithmes statistiques et de techniques d’apprentissage automatique pour identifier la probabilité de résultats futurs.
20. Biais algorithmique
Des préjugés ou des erreurs systématiques dans les résultats produits par des systèmes d’IA en raison de données ou d’algorithmes biaisés.
21. Cognition artificielle
La simulation des processus cognitifs humains par des machines, y compris la perception, l’apprentissage et la prise de décision.
22. Cybernétique
L’étude des systèmes de contrôle et de communication chez les êtres vivants et les machines.
23. Données d’entraînement
Des ensembles de données utilisés pour enseigner à un modèle d’IA à effectuer une tâche spécifique.
24. Exploration de données (Data Mining)
Le processus de découverte de motifs et de connaissances à partir de grandes quantités de données.
25. Filtrage collaboratif
Une technique de recommandation utilisée par des systèmes d’IA pour suggérer des produits ou des contenus basés sur les préférences de nombreux utilisateurs.
26. Hyperparamètres
Des paramètres qui sont réglés avant le processus d’apprentissage d’un modèle d’IA et qui déterminent la structure et la performance du modèle.
27. Interface homme-machine (HMI)
Des dispositifs ou systèmes qui permettent aux humains d’interagir avec des machines et des logiciels.
28. Jeux de données
Des collections structurées de données utilisées pour former ou tester des modèles d’IA.
29. Optimisation
Le processus de modification des algorithmes et des paramètres pour améliorer la performance des modèles d’IA.
30. Réseau de neurones convolutif (CNN)
Un type de réseau de neurones particulièrement efficace pour l’analyse des images et la reconnaissance des formes.
31. Système expert
Un programme d’IA qui imite la prise de décision humaine en se basant sur des connaissances spécialisées dans un domaine particulier.
32. Turing Test
Un test de la capacité d’une machine à exhiber un comportement intelligent équivalent à celui d’un humain.
33. Régulation de l’IA
Les politiques et les lois visant à encadrer l’utilisation et le développement de l’intelligence artificielle pour garantir l’éthique et la sécurité.
