Dans le monde en constante évolution de la technologie, il est facile de se sentir perdu au milieu d’une mer de jargon et de mots à la mode. Pour ceux qui s’intéressent à l’intelligence artificielle (IA) mais qui sont dépassés par les termes complexes qui y sont associés, ne vous inquiétez plus ! Ce glossaire complet vous aidera à mieux comprendre le paysage de l’IA et à améliorer vos connaissances en matière d’interaction entre l’homme et l’IA.
Intelligence artificielle (IA)
L’IA correspond au développement de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine. Ces tâches comprennent l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension du langage naturel.
Machine Learning (ML)
Le Machine Learning est sous-ensemble de l’IA qui implique l’utilisation d’algorithmes pour analyser et apprendre à partir de données sans programmation explicite. L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs de faire des prédictions et de prendre des décisions sur la base de modèles identifiés dans les données.
Deep Learning
Le Deep Learning est une technique avancée d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données. L’apprentissage profond est à l’origine de progrès dans la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et les voitures autonomes.
Data Science
La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des informations à partir de données structurées et non structurées. La science des données recoupe souvent les technologies d’apprentissage automatique et d’IA.
Big Data
Le Big Data est un terme fait référence à des ensembles de données extrêmement volumineux qui sont difficiles à traiter à l’aide d’outils de gestion de données traditionnels. Les Big Data se caractérisent par leur volume, leur rapidité et leur variété, et nécessitent des techniques avancées telles que l’apprentissage automatique et l’IA pour l’analyse.
Data Mining
Le Data Mining est un processus de découverte de modèles et de tendances cachés dans de grands ensembles de données à l’aide de méthodes statistiques, de l’apprentissage automatique et de systèmes de base de données. Le data mining aide les organisations à obtenir des informations précieuses et à prendre des décisions éclairées.
Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sont un type de modèle d’apprentissage automatique inspiré du cerveau humain, composé de nœuds ou de neurones interconnectés. Les réseaux neuronaux peuvent apprendre des données en ajustant les poids entre les neurones, améliorant ainsi leurs prédictions au fil du temps.
Réseau neuronal artificiel (RNA)
Un réseau neuronal artificiel est un modèle informatique qui simule les réseaux neuronaux biologiques dans le but de résoudre des tâches complexes. Les réseaux neuronaux artificiels se composent de couches d’entrée, de couches cachées et de couches de sortie, avec plusieurs neurones dans chaque couche.
Réseau neuronal convolutif (CNN)
Un réseau neuronal convolutif est une architecture spécialisée de réseaux neuronaux artificiels utilisée principalement pour la reconnaissance et le traitement d’images. Les CNN utilisent des couches convolutives, des couches de mise en commun et des couches entièrement connectées pour apprendre automatiquement les caractéristiques des images sans ingénierie manuelle des caractéristiques.
Réseau neuronal récurrent (RNN)
Un réseau neuronal récurrent est un type de réseau neuronal artificiel conçu pour traiter des données séquentielles en conservant un état de mémoire interne. Les RNN sont couramment utilisés pour le traitement du langage naturel et les tâches de reconnaissance vocale, car ils peuvent traiter des séquences d’entrées de longueur variable.
Traitement du langage naturel (NLP)
Traitement du langage naturel est un sous-domaine de l’IA visant à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer des langues humaines. Les technologies NLP comprennent les assistants vocaux, les services de traduction et les outils d’analyse des sentiments.
Compréhension du langage naturel (NLU)
Compréhension du langage naturel est un aspect du NLP qui se concentre sur l’extraction du sens du langage humain, y compris la compréhension des idiomes, des métaphores et du contexte. La compréhension du langage naturel permet aux systèmes d’intelligence artificielle de réaliser des interactions plus avancées avec les utilisateurs.
Génération de langage naturel (NLG)
La génération de langage naturel est un processus de conversion de données structurées en langage humain cohérent et fluide. La NLG est souvent utilisée dans les réponses des chatbots, les rapports automatisés et la génération de contenu.
Automatisation des processus robotiques (RPA)
L’automatisation des processus robotiques est une technologie d’automatisation qui utilise des robots logiciels ou des agents d’intelligence artificielle pour effectuer des tâches répétitives, basées sur des règles, traditionnellement réalisées par des travailleurs humains. La RPA est couramment appliquée dans des secteurs tels que la finance, les soins de santé et le service à la clientèle afin d’accroître l’efficacité et de réduire les coûts.
Computer Vision
La Computer Vision est un domaine interdisciplinaire qui vise à permettre aux ordinateurs d’interpréter les informations visuelles du monde, souvent à l’aide de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur. Les applications de la vision par ordinateur comprennent la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale.
Reconnaissance d’images
La reconnaissance d’images est un processus d’identification d’objets, de personnes, de lieux, etc. dans des images à l’aide de techniques de vision par ordinateur. La reconnaissance d’images a été largement adoptée dans les médias sociaux, le commerce électronique et les systèmes de sécurité.
Détection d’objets
Sous-domaine de la vision par ordinateur qui implique la localisation et l’identification d’objets spécifiques dans une image ou un flux vidéo. La détection d’objets est utilisée dans des applications telles que les voitures autonomes, la surveillance et la réalité augmentée.
Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique dans lequel un agent d’intelligence artificielle apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement et en recevant un retour d’information sous forme de récompenses ou de pénalités. L’apprentissage par renforcement a été utilisé en robotique, dans les systèmes de contrôle et dans les IA de jeu.
Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Les réseaux adversoriels génératifs sont une classe de modèles d’apprentissage automatique qui consiste en deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, en concurrence l’un avec l’autre. Les GAN sont principalement utilisés pour générer des images, des vidéos et d’autres contenus artificiels réalistes.
Apprentissage fédéré
L’apprentissage fédéré est une approche distribuée de l’apprentissage automatique dans laquelle plusieurs appareils entraînent en collaboration un modèle partagé tout en conservant les données stockées localement. L’apprentissage fédéré permet aux systèmes d’IA de préserver la vie privée et de réduire le besoin de stockage centralisé des données.
Ce glossaire complet est votre première étape pour mieux comprendre les technologies de l’IA et leurs capacités. Bien qu’il existe de nombreux autres termes et concepts dans le domaine de l’IA, ce guide constitue une base solide pour une exploration plus approfondie du monde de l’intelligence artificielle.