Vous êtes-vous déjà senti perdu dans un océan de jargon technique lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle (IA) ? Ne vous inquiétez pas, vous n'êtes pas seul ! L'IA connaît une croissance rapide, apportant avec elle de nombreux nouveaux termes qui peuvent être difficiles à comprendre, même pour les experts en technologie. I
C'est pourquoi nous avons créé le guide ultime sur le glossaire de l'IA. Que vous soyez un débutant curieux ou un professionnel chevronné, ce glossaire vous aidera à mieux comprendre les termes liés à l'IA.
Alors, sans plus attendre, passons à notre segment principal.
Liste alphabétique de plus de 60 termes du glossaire de l'IA
Vous allez maintenant découvrir la liste des termes liés à l'IA, classés par ordre alphabétique pour faciliter la consultation. Chaque terme est accompagné d'une explication simple. Alors, continuez à lire.
Intelligence artificielle générale, ou IAG
Un concept qui suggère une IA très avancée qui surpasse les capacités humaines dans diverses tâches et ne cesse de s'améliorer d'elle-même.
Alignement de l'IA
L'alignement de l'IA est un processus visant à s'assurer qu'un système d'IA fonctionne comme nous le souhaitons. Cela inclut des tâches mineures, comme rédiger correctement une phrase, et des concepts plus importants, comme respecter des valeurs et des normes morales.
Éthique de l'IA
Il s'agit de principes conçus pour empêcher l'IA de nuire aux personnes en guidant la manière dont l'IA doit collecter les données et gérer les biais.
Sécurité de l'IA
Domaine qui étudie les effets à long terme de l'IA. Il inclut l'émergence soudaine potentielle d'une IA super intelligente qui pourrait être hostile aux humains.
Algorithme
L'algorithme est un ensemble d'instructions qui permet à un programme informatique d'apprendre et d'analyser des données, puis de reconnaître des modèles. Il utilise ensuite ces informations pour apprendre et effectuer des tâches de manière autonome.
Alignement
L'alignement consiste à ajuster une IA afin d'améliorer ses performances pour atteindre les résultats souhaités. Cela peut impliquer des tâches telles que la modération de contenu ou la garantie d'interactions positives avec les humains.
Anthropomorphisme
L'anthropomorphisme consiste à attribuer des caractéristiques, des émotions ou des comportements humains à des entités ou des objets non humains. Dans le domaine de l'IA, cela peut signifier considérer un chatbot comme plus humain et plus conscient qu'il ne l'est réellement. Cela peut consister à croire qu'il ressent des émotions telles que le bonheur ou la tristesse, voire à le considérer comme un être sensible.
L'intelligence artificielle, ou IA
L'intelligence artificielle (IA)désigne une technologie qui permet aux machines d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine, comme l'apprentissage et la prise de décision.
Créateur de sites web IA
Un créateur de site web IAest un outil ou une plateforme qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour permettre aux utilisateurs de créer un site web sans intervention manuelle. Il peut générer un site web complet à partir de votre demande.
Prendre l'exemple du créateur de sites web Dorik AI, par exemple. Il peut créer touttype de site weben suivant vos instructions. Il peut également générer des copies de sites web optimisées pour le référencement et des visuels parfaits au pixel près à l'aide de l'IA.
Lectures connexes :
Biais
Dans le contexte des préjugés, les erreurs dans les grands modèles linguistiques sont dues aux données à partir desquelles ils apprennent. Cela peut se traduire par l'association erronée de certains traits à des races ou à des groupes spécifiques en raison de stéréotypes.
Boîte noire IA
Les systèmes d'IA de type « boîte noire » fonctionnent de manière invisible. Les utilisateurs saisissent des données et obtiennent des résultats, mais les étapes internes de la machine restent cachées.
Chatbot
Un chatbot désigne un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains. Il est souvent utilisé pour le service client ou la recherche d'informations.
À lire également :Le meilleur chatbot IA
ChatGPT
ChatGPT est une IA conversationnelle avancée développée par OpenAI. Cet outil d'IA est capable d'engager un dialogue naturel et informatif avec les utilisateurs.
À lire également : Comment utiliser ChatGPT
Informatique cognitive
L'informatique cognitive est la même chose que l'intelligence artificielle.
IA constitutionnelle
Anthropic, une start-up spécialisée dans l'IA, a développé Constitutional AI. Cet outil forme les systèmes d'IA à respecter des valeurs ou des principes spécifiques définis dans une constitution.
Augmentation des données
L'augmentation des données affine l'entraînement de l'IA en mélangeant les données existantes ou en incluant une plus grande variété de sources de données pour un meilleur apprentissage.
Apprentissage profond
L'apprentissage profond est un type d'IA qui imite la structure du cerveau humain. Il est utilisé pour la reconnaissance de formes complexes.
Dall-E
DALL-E est un modèle d'IA développé par OpenAI. Cet outil est capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, faisant preuve de créativité et d'imagination. C'est l'un des meilleurs générateurs d'images basés sur l'IA.
À lire également : Comment utiliser DALL-E
Diffusion
Les modèles de diffusion dans l'apprentissage automatique ajoutent un bruit aléatoire aux données existantes, telles que des photos, et entraînent leurs réseaux à reconstruire les données d'origine.
À lire également : Qu'est-ce que la diffusion stable?
Exploration de données
Le data mining est le processus qui consiste à rechercher des modèles et à extraire des informations utiles à partir de grands ensembles de données. L'extraction des noms d'entités à partir d'un ensemble de données est un exemple de processus de data mining.
Validation des données
Il s'agit du processus de vérification de la qualité des données avant leur utilisation pour le développement et l'entraînement de modèles d'IA.
Comportement émergent
Il s'agit d'une situation dans laquelle un modèle d'IA présente des capacités imprévues.
Loi européenne sur l'IA
La loi européenne sur l'IA définit des réglementations visant à garantir un déploiement responsable de l'IA sans porter atteinte aux droits à la confidentialité des données.
Apprentissage de bout en bout, ou E2E
L'E2E est un processus d'apprentissage profond dans lequel un modèle est entraîné à accomplir une tâche en une seule fois. Cela se fait sans entraînement étape par étape, en apprenant à partir des entrées pour la résoudre.
Foom
Foom est également connu sous le nom de « décollage rapide » ou « décollage brutal ». Ce concept suggère que si quelqu'un crée une AGI, il pourrait être trop tard pour sauver l'humanité.
Réseau antagoniste génératif (GAN)
Un modèle d'IA générative se compose de deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur. Le générateur produit du nouveau contenu, tandis que le discriminateur vérifie son authenticité.
IA générative
L'IA générativecrée de nouvelles données, images ou textes, souvent à l'aide de techniques telles que les réseaux neuronaux pour imiter et générer du contenu.
À lire également :IA générative vs IA prédictive
Transformateur génératif pré-entraîné (GPT)
Les GPT sont des algorithmes d'IA développés par OpenAI qui alimentent de nombreux modèles populaires de traitement du langage naturel et de génération. Parmi les exemples, on peut citer GPT-3, GPT-3.5 etGPT-4de la famille d'algorithmes GPT.
Google Gemini
Google Gemini est un chatbot développé par Google, similaire à ChatGPT. Gemini récupère des informations sur le web en temps réel, tandis que ChatGPT est limité aux données antérieures à 2021 et fonctionne hors ligne.
À lire également :Comment utiliser Gemini AI
Hallucination
Il s'agit d'une réponse inexacte de l'IA, qui peut se produire lorsque l'IA générative produit avec assurance des réponses incorrectes, souvent sans raison apparente.
Grand modèle linguistique, ou LLM
Un modèle linguistique à grande échelle (LLM) est un système d'IA capable de comprendre et de générer des textes semblables à ceux rédigés par des humains, souvent avec une précision impressionnante.
Grand modèle linguistique Meta AI (LLaMA)
LLaMA, un modèle linguistique open source de grande taille, a été lancé par Meta.
Apprentissage automatique, ou ML
L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données, de découvrir des modèles et de porter des jugements avec un minimum d'intervention humaine. Il en résulte une amélioration des performances au fil du temps.
Microsoft Bing
Bing est un moteur de recherche web développé et exploité par Microsoft. Il fournit des services de recherche sur Internet, notamment des recherches sur le web, d'images, de vidéos et de cartes.
À lire également :Comment utiliser l'IA Bing
IA multimodale
L'intelligence artificielle multimodale (IA) est un modèle d'apprentissage automatique capable de traiter et de combiner différents types de données, notamment des données numériques, des textes, des fichiers audio, des vidéos ou des images, afin de produire des résultats ou d'établir des projections.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel(NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'interagir avec les humains en comprenant, interprétant et manipulant le langage humain.
Génération de langage naturel (NLG)
La génération de langage naturel est un sous-domaine de l'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de produire des textes oraux ou écrits semblables à ceux des humains à partir de données saisies.
Réseau neuronal
Un réseau neuronal est un cadre informatique inspiré du cerveau humain. Il comprend des nœuds interconnectés qui traitent les données entrantes afin de reconnaître des modèles et de prendre des décisions, comme le fait le cerveau humain.
Surajustement
Le surapprentissage est une situation qui se produit lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique apprend et fonctionne trop bien sur les données d'entraînement, mais fonctionne mal sur des données inconnues ou nouvelles.
OpenAI
OpenAIest une organisation à but non lucratif dédiée à la recherche en intelligence artificielle afin de faire progresser l'IA de manière sûre et bénéfique pour l'humanité.
Trombones
La théorie des trombones montre comment l'IA, obsédée par un seul objectif, peut ignorer les conséquences plus larges et causer des dommages dans ses efforts constants.
Paramètres
Les paramètres sont des variables utilisées pour spécifier comment les données d'entrée sont converties en données de sortie. Ces variables sont apprises à partir des données d'entraînement.
Invite
Les invites sont les instructions ou les indications données aux modèles d'IA pour guider leurs réponses. La clarté d'une invite a un impact direct sur la qualité du contenu généré.
Ingénierie rapide
L'ingénierie des invitesdésigne la pratique consistant à créer des invites efficaces pour guider les modèles d'IA dans la génération des résultats souhaités. Son objectif est d'optimiser les performances et la pertinence du contenu généré.
Chaînage rapide
Le chaînage rapide guide les modèles d'IA à travers les étapes séquentielles d'une tâche vaste et complexe à l'aide d'un ensemble simple d'instructions.
Modèle linguistique Pathways (PaLM)
PaLM est un modèle linguistique ultra-puissant développé par Google, entraîné sur 540 milliards de paramètres afin de traiter diverses tâches et de comprendre le langage de manière très efficace.
apprentissage par Q
L'apprentissage par Q est un type d'apprentissage par renforcement sans modèle. Dans cette méthode, un agent apprend à prendre des décisions en estimant la valeur de différentes actions dans diverses situations.
Apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF)
RLHF est une technique dans laquelle un agent IA apprend grâce à ses interactions avec les humains. Il reçoit des commentaires de la part des humains afin d'améliorer sa prise de décision et son comportement.
Perroquet stochastique
Il s'agit d'un argument métaphorique contre les grands modèles linguistiques conçus pour imiter fidèlement le texte humain, mais sans en comprendre réellement le sens.
Données synthétiques
Il s'agit de données générées artificiellement utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Elles offrent des avantages tels que la préservation de la confidentialité et l'augmentation des ensembles de données réels limités.
Transfert de style
Une technique d'IA de transformation créative qui modifie le style d'une image ou d'une vidéo pour la transformer en une autre image ou vidéo tout en préservant son contenu réel.
Température
Paramètre important dans les modèles de génération linguistique qui contrôle le caractère aléatoire de la sortie générée en équilibrant sa créativité et sa prévisibilité.
Génération de texte en image
Une technologie d'IA qui convertit des descriptions textuelles en images correspondantes. Elle utilise des architectures d'apprentissage profond pour une synthèse d'images réaliste.
Jetons
Il s'agit des plus petites unités de texte utilisées dans le traitement du langage naturel dérivées d'un texte. Il peut s'agir d'un mot ou d'un caractère.
Données d'entraînement
Les données d'entraînement désignent les données utilisées pour entraîner les modèles d'apprentissage automatique. À partir de ces données d'entraînement, l'apprentissage automatique apprend des modèles afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur des données nouvelles et inconnues.
Modèle de transformateur
Les modèles Transformer sont un type puissant d'architecture de réseau neuronal qui excelle dans la compréhension des données séquentielles, telles que le texte.
test de Turing
Une référence en matière d'intelligence artificielle similaire à celle des humains. Ce test est une approche classique permettant de déterminer la capacité d'une machine à faire preuve d'une intelligence similaire à celle des humains.
Apprentissage non supervisé
Cette formation porte sur une technique d'apprentissage automatique dans laquelle les modèles apprennent à partir de données non étiquetées et découvrent des modèles et des structures sans supervision explicite.
Auto-encodeur variationnel
Les auto-encodeurs variationnels (VAE) sont des modèles polyvalents en IA qui utilisent l'apprentissage profond pour générer du nouveau contenu, détecter des anomalies et filtrer le bruit.
IA faible, également appelée IA étroite
Il s'agit de systèmes d'IA conçus pour effectuer des tâches spécifiques. Ces systèmes d'IA peuvent être très efficaces dans leur domaine spécifique, mais ils ne disposent pas d'une intelligence générale.
Apprentissage sans entraînement
L'apprentissage sans entraînement (zero-shot learning) est une technique qui permet aux modèles d'apprentissage automatique d'effectuer des tâches et d'identifier des éléments entièrement nouveaux sans entraînement préalable.
Conclusion
Nous avons répertorié plus de 60 termes parmi les plus courants du glossaire de l'IA afin de vous aider à mieux comprendre le monde de l'intelligence artificielle.
N'oubliez pas qu'il s'agit là des termes de base à connaître et qu'il en existe beaucoup d'autres. En travaillant avec l'IA, vous rencontrerez d'autres termes et vous comprendrez le reste avec le temps.
