Le vocabulaire de l’IA (intelligence artificielle) de A à Z

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Lorsque vous entreprenez une carrière dans l'intelligence artificielle (IA), il est judicieux de vous familiariser avec les termes et concepts courants du secteur. Cette liste de mots du vocabulaire de l’IA fournit un aperçu des principaux sujets liés à l’intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser ce vocabulaire de l’IA pour enrichir votre vocabulaire lorsque vous étudiez pour un certificat professionnel, rédigez un CV ou passez un entretien pour un emploi dans le domaine de l'IA. Cela peut vous permettre de présenter plus facilement vos qualifications aux employeurs et d'avoir des conversations significatives sur l'IA avec d'autres personnes de ce domaine.

Que vous débutiez votre carrière ou que vous changiez de domaine, sentez-vous en confiance et prêt pour le voyage à venir avec cette liste de termes du vocabulaire de l’IA.

39 termes du vocabulaire de l’IA

IA (intelligence artificielle)

IA signifie « intelligence artificielle » et désigne la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines ou des systèmes informatiques. L'IA peut imiter les capacités humaines telles que la communication, l'apprentissage et la prise de décision.

Éthique de l'IA

L'éthique de l'IA fait référence aux questions que les parties prenantes de l'IA, comme les ingénieurs et les responsables gouvernementaux, doivent prendre en compte pour garantir que la technologie est développée et utilisée de manière responsable. Cela implique d’adopter et de mettre en œuvre des systèmes qui favorisent une approche de l’intelligence artificielle sûre, sécurisée, impartiale et respectueuse de l'environnement.

Algorithme

Un algorithme est une séquence de règles donnée à une machine d'IA pour effectuer une tâche ou résoudre un problème. Les algorithmes courants incluent la classification, la régression et le clustering.

Interface de programmation d'application (API)

Une API (application programming interface), ou interface de programmation d'application, est un ensemble de protocoles qui déterminent la manière dont deux applications logicielles interagiront entre elles. Les API sont généralement écrites dans des langages de programmation tels que C++ ou JavaScript. 

Big Data

Le Big Data désigne les grands ensembles de données qui peuvent être étudiés pour révéler des modèles et des tendances afin de soutenir les décisions des entreprises. On l'appelle « Big Data » car les organisations peuvent désormais collecter des quantités massives de données complexes à l'aide d'outils et de systèmes de collecte de données. Le Big Data peut être collecté très rapidement et stocké dans divers formats. 

Chatbot

Un chatbot est une application logicielle conçue pour imiter une conversation humaine au moyen de commandes textuelles ou vocales.

Informatique cognitive (cognitive computing)

L'informatique cognitive ou cognitive computing est fondamentalement la même chose que l'IA. Il s'agit d'un modèle informatisé qui se concentre sur l'imitation des processus de pensée humaine tels que la reconnaissance de formes et l'apprentissage. Les équipes marketing utilisent parfois ce terme pour éliminer le côté mystique de l’IA, qui relève de la science-fiction.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de la science et de la technologie qui se concentre sur la façon dont les ordinateurs peuvent comprendre des images et des vidéos. La vision par ordinateur permet aux ingénieurs en IA d'automatiser des activités que le système visuel humain effectue généralement.

Exploration de données (data mining)

L'exploration de données ou data mining est le processus de tri de grands ensembles de données pour identifier des schémas susceptibles d'améliorer des modèles ou de résoudre des problèmes.

Science des données (data science)

La science des données ou data science est un domaine technologique interdisciplinaire qui utilise des algorithmes et des processus pour collecter et analyser de grandes quantités de données afin de découvrir des schémas et des informations qui éclairent les décisions commerciales. 

Apprentissage profond (deep learning)

L'apprentissage profond ou deep learning est une fonction de l'IA qui imite le cerveau humain en apprenant comment il structure et traite les informations pour prendre des décisions. Au lieu de s'appuyer sur un algorithme qui ne peut effectuer qu'une seule tâche spécifique, ce sous-ensemble de l'apprentissage automatique (ou machine learning) peut apprendre à partir de données non structurées sans supervision.

Émergence

L’émergence se produit lorsqu'un système d'IA montre des capacités imprévisibles ou inattendues.

IA générative

L'IA générative est un type de technologie qui utilise l'IA pour créer du contenu, notamment du texte, des vidéos, du code et des images. Un système d'IA générative est formé à l'aide de grandes quantités de données, afin de pouvoir trouver des modèles pour générer du nouveau contenu.

Garde-fous

Les garde-fous, dans le domaine de l’intelligence artificielle, font référence aux restrictions et aux règles imposées aux systèmes d'IA pour garantir qu'ils traitent les données de manière appropriée et ne génèrent pas de contenu contraire à l'éthique.

Hallucination

L'hallucination, dans le domaine de l’intelligence artificielle, fait référence à une réponse incorrecte d'un système d'IA ou à de fausses informations données par l’IA et présentées comme des informations factuelles.

Hyperparamètre

Un hyperparamètre est un paramètre, ou une valeur, qui affecte la manière dont un modèle d'IA apprend. Il est généralement défini manuellement en dehors du modèle.

Reconnaissance d'image

La reconnaissance d’image est le processus d’identification d’un objet, d’une personne, d’un lieu ou d’un texte dans une image ou une vidéo. 

Grand modèle de langage

Un grand modèle de langage (en anglais, large language model ou LLM) est un modèle d’IA qui a été formé sur de grandes quantités de texte afin qu’il puisse comprendre le langage et générer du texte de type humain.

Mémoire limitée

L’IA à mémoire limitée est un type de système d’IA qui reçoit des connaissances en temps réel à partir d’événements et les stocke dans la base de données pour faire de meilleures prédictions.

Apprentissage automatique (machine learning)

L'apprentissage automatique ou machine learning est un sous-ensemble de l'IA qui intègre des aspects de l'informatique, des mathématiques et du codage. L'apprentissage automatique se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui aident les machines à apprendre à partir de données et à prédire les tendances et les comportements, sans intervention humaine.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (TLN) est un type d'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain parlé et écrit. Le TLN permet des fonctionnalités telles que la reconnaissance de texte et de parole sur les appareils.

Réseau neuronal

Un réseau neuronal est une technique d'apprentissage profond conçue pour ressembler à la structure du cerveau humain. Les réseaux neuronaux nécessitent de grands ensembles de données pour effectuer des calculs et créer des sorties, ce qui permet des fonctionnalités telles que la reconnaissance vocale et visuelle.

Surapprentissage

Le surapprentissage se produit lors de l'apprentissage automatique lorsque l'algorithme ne peut fonctionner que sur des exemples spécifiques dans les données d'apprentissage. Un modèle d'IA fonctionnant normalement devrait être capable de généraliser les schémas de données pour s'attaquer à de nouvelles tâches.

Reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes est une méthode qui utilise des algorithmes informatiques pour analyser, détecter et étiqueter les régularités dans les données. Cela permet de déterminer comment les données sont classées en différentes catégories.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est un type d'analyse qui utilise l’intelligence artificielle pour prédire ce qui se passera dans une période donnée en fonction de données et de modèles historiques.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive est un type d'analyse qui utilise l’intelligence artificielle pour analyser les données en fonction de facteurs tels que les situations et scénarios possibles, les performances passées et présentes et d'autres ressources pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions stratégiques. 

Prompt

Un prompt est une entrée qu'un utilisateur transmet à un système d'IA afin d'obtenir le résultat ou la sortie qu’il souhaite.

Informatique quantique

L'informatique quantique est un processus qui consiste à utiliser des phénomènes de mécanique quantique tels que l'intrication et la superposition pour effectuer des calculs. L'apprentissage automatique quantique utilise ces algorithmes sur des ordinateurs quantiques pour accélérer le travail car il est beaucoup plus rapide qu'un programme d'apprentissage automatique et un ordinateur classiques.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un algorithme apprend en interagissant avec son environnement et est ensuite récompensé ou pénalisé en fonction de ses actions.

Analyse de sentiments

Également connue sous le nom d’opinion mining, l’analyse de sentiments est le processus consistant à utiliser l’IA pour analyser le ton d’un texte donné et les opinions qu’il exprime.

Données structurées

Les données structurées sont des données définies et consultables. Elles incluent des données telles que des numéros de téléphone, des dates et des références de produits.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel des données de sortie classifiées sont utilisées pour entraîner la machine et produire les algorithmes appropriés. Il est beaucoup plus courant que l'apprentissage non supervisé.

Jeton (token)

Un jeton ou token est une unité lexicale qu'un grand modèle de langage (LLM) utilise pour comprendre et générer du langage. Un jeton peut être un mot entier ou des parties d'un mot.

Données de formation

Les données de formation sont les informations ou les exemples fournis à un système d’IA pour lui permettre d’apprendre, de trouver des schémas et de créer du nouveau contenu.

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est un système d'apprentissage automatique qui prend des données existantes, précédemment apprises, et les applique à de nouvelles tâches et activités.

Test de Turing

Le test de Turing a été créé par l'informaticien Alan Turing pour évaluer la capacité d'une machine à faire preuve d'une intelligence égale à celle des humains, notamment en termes de langage et de comportement. Lors de l'exécution du test, un évaluateur humain évalue les conversations entre un humain et une machine. Si l'évaluateur ne parvient pas à faire la distinction entre les réponses de l’un et de l’autre, la machine réussit le test de Turing.

Données non structurées

Les données non structurées sont des données non définies et difficiles à explorer. Cela inclut le contenu audio, photo et vidéo. La plupart des données dans le monde sont des données non structurées.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un algorithme est formé avec des données non classées et non étiquetées, de sorte qu'il agit sans supervision.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale ou reconnaissance de la parole est une méthode d'interaction homme-machine dans laquelle les ordinateurs écoutent et interprètent la parole humaine et produisent des résultats écrits ou parlés. Citons par exemple Siri d'Apple et Alexa d'Amazon, des dispositifs qui permettent d'effectuer des demandes et des tâches en mode mains libres.

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