L’intelligence artificielle (IA) est un secteur en constante évolution. Celui-ci regorge de concepts et de termes spécialisés. Comprendre ces termes est essentiel pour naviguer dans le monde complexe de l’IA et profiter pleinement de ses atouts. Dans ce glossaire, nous vous proposons d’explorer certains des termes les plus courants de l’IA.
Intelligence Artificielle (IA)
L’intelligence artificielle est un pan de l’informatique dont le but est de créer des systèmes capables de reproduire les capacités intellectuelles humaines, telles que la compréhension du langage naturel, la résolution de problèmes complexes, et l’apprentissage à partir de données.
L’IA est capable de rédiger des contenus rédactionnels, de synthétiser des documents, de créer des images, etc. Elle est aussi employée comme assistant virtuel ou encore en tant que chatbot pour relayer les humains au sein d’un service client.
Apprentissage automatique ou machine learning
L’apprentissage automatique est une fonction de l’IA qui se concentre sur le développement de techniques permettant aux systèmes de celle-ci d’apprendre à partir de données. Elles améliorent ainsi leurs performances sans être explicitement programmées. Cela inclut des méthodes telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering.
Apprentissage profond ou deep learning
L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique qui implique l’utilisation de réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches dissimulées. Il s’agit d’une approche qui permet de saisir des modèles complexes à partir de données. Il est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance de motifs et la classification.
Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est une technique d’apprentissage automatique dans laquelle un algorithme est rendu autonome pour découvrir des structures cachées ou des motifs dans un ensemble de données sans l’aide de données étiquetées. Cela inclut des méthodes telles que le clustering et la réduction de dimensionnalité.
Apprentissage renforcé ou reinforcement learning
L’apprentissage renforcé ou reinforcement learning en anglais est une technique de l’intelligence artificielle (IA) qui s’inspire du comportement d’apprentissage des êtres vivants, notamment des humains et des animaux. Contrairement à d’autres formes d’apprentissage automatique, où les algorithmes sont entraînés sur des ensembles de données étiquetées, l’apprentissage renforcé se concentre sur la manière dont un apprenant interagit avec un environnement pour apprendre à prendre des décisions optimales.
Un programme IA interagit avec un environnement dynamique. À chaque étape de cette interaction, il choisit une action parmi un ensemble possible d’actions, et l’environnement répond par un état de récompense ou de punition, appelé signal de renforcement. L’objectif du programme est de maximiser les récompenses cumulées au fil du temps.
Algorithme génétique
L’algorithme génétique est une technique d’optimisation inspirée de la théorie de l’évolution qui utilise des opérateurs génétiques tels que la sélection naturelle, la mutation et le croisement pour rechercher des solutions optimales à des problèmes complexes. Il s’agit de biomimétisme.
Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de couches de neurones interconnectés et sont utilisés dans de nombreuses applications d’apprentissage automatique, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
Réseau de neurones convolutif
En anglais, il s’agit de Convolutional Neural Network soit CNN. Les réseaux de neurones convolutifs sont une architecture de réseau de neurones souvent utilisée dans le domaine de la vision par ordinateur. Le but de ce réseau est de reconnaître des motifs dans des images. Ce réseau de neurones convolutif est utilisé dans des applications telles que la reconnaissance faciale, la détection d’objets ou encore la segmentation d’images.
Traitement du langage naturel
En anglais, on parle de Natural Language Processing (NLP). Le traitement du langage naturel est une technique de l’intelligence artificielle qui étudie la manière dont les ordinateurs peuvent comprendre, interpréter et générer du langage humain de manière naturelle. Cela inclut des tâches telles que la traduction automatique, l’analyse des sentiments et la génération de texte.
Les techniques de NLP reposent sur des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones artificiels et les modèles de langage pré-entraînés, dans le but de traiter et d’analyser de grandes quantités de données textuelles.
Analyse prédictive
L’analyse prédictive est une technique de l’IA qui utilise des statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques et identifier des tendances, des modèles ou des relations afin de faire des prédictions sur des événements futurs. Elle est particulièrement pertinente en SEA : Search Engine Advertising.
Ce glossaire offre un aperçu des termes fondamentaux de l’intelligence artificielle. Comprendre ces notions est essentiel pour s’engager efficacement dans le domaine de l’IA et apprécier son potentiel transformateur dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne, dont le travail.
