L’intelligence Artificielle, le plus gros sujet de notre époque. C’est peut-être l’invention la plus profonde de l’homme après le feu et l’électricité. Il est donc important, voire primordial de ne pas se laisser distancer par les évolutions de l’IA.

Découvrez les principaux termes de l’Intelligence Artificielle (IA) avec ce glossaire détaillé. De l’apprentissage automatique aux réseaux neuronaux, en passant par le traitement du langage naturel (NLP), maîtrisez les bases pour comprendre et exploiter le potentiel de l’IA. Parfait pour les débutants et les experts souhaitant approfondir leurs connaissances.

1. Intelligence Artificielle (IA)

Désigne la capacité d’une machine à imiter les fonctions cognitives humaines telles que l’apprentissage, la prise de décision, et la résolution de problèmes. L’IA peut être décomposée en sous-catégories comme l’IA faible (ou spécialisée) et l’IA forte (ou générale).

2. Apprentissage Automatique (Machine Learning)

Une branche de l’IA qui permet aux systèmes de s’améliorer automatiquement par l’expérience, sans être explicitement programmés. Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données pour entraîner des modèles qui font des prédictions ou prennent des décisions.

3. Apprentissage Supervisé

Type d’apprentissage automatique où le modèle est formé avec des données étiquetées. Chaque entrée de données est associée à une sortie désirée, et l’algorithme apprend à généraliser à partir de ces exemples.

4. Apprentissage Non Supervisé

Contrairement à l’apprentissage supervisé, dans ce type d’apprentissage, les données ne sont pas étiquetées. L’algorithme tente de trouver des structures ou des modèles cachés dans les données.

5. Réseau de Neurones

Inspirés par le cerveau humain, les réseaux de neurones sont un ensemble de nœuds connectés entre eux (neurones artificiels) qui se basent sur des algorithmes pour reconnaître des modèles dans les données et effectuer des tâches comme la classification ou la régression.

6. Apprentissage Profond (Deep Learning)

Sous-catégorie du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones profonds, qui contiennent plusieurs couches de neurones artificiels. Il est particulièrement efficace pour les tâches complexes comme la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel.

7. Algorithme

Une série d’instructions définies permettant de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche. En IA, les algorithmes sont utilisés pour entraîner les modèles à partir des données.

8. Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)

Type de réseau de neurones souvent utilisé pour le traitement des images. Les CNN sont particulièrement bons pour détecter des motifs locaux dans les images, ce qui les rend idéaux pour des tâches comme la reconnaissance faciale.

9. Traitement du Langage Naturel (NLP – Natural Language Processing)

Domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Les applications du NLP incluent la traduction automatique, la génération de texte et l’analyse des sentiments.

10. Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

Type de réseau de neurones utilisé principalement pour des séquences de données comme du texte ou des séries chronologiques. Les RNN peuvent conserver des informations d’états précédents grâce à des boucles de rétroaction dans le réseau.

11. Algorithmes Génétiques

Techniques d’optimisation inspirées par la sélection naturelle. Ces algorithmes imitent les processus biologiques d’évolution pour trouver des solutions optimales à des problèmes complexes.

12. Régularisation

Technique utilisée pour prévenir le surapprentissage (ou overfitting) en ajoutant une pénalité à la fonction de coût d’un modèle, afin d’encourager la simplicité des modèles.

13. Surapprentissage (Overfitting)

Lorsque le modèle d’IA apprend trop fidèlement les détails ou le bruit dans les données d’entraînement, ce qui réduit sa capacité à généraliser à de nouvelles données.

14. Sous-apprentissage (Underfitting)

Problème où le modèle est trop simple et ne capture pas les tendances présentes dans les données d’entraînement, ce qui entraîne de mauvaises performances sur ces mêmes données et sur de nouvelles données.

15. Biais de Données

Les biais de données se produisent lorsque les données utilisées pour entraîner un modèle d’IA ne sont pas représentatives du problème réel, ce qui entraîne des préjugés dans les résultats du modèle.

16. Agent Intelligent

Un système qui perçoit son environnement et prend des actions pour maximiser ses chances de réussite dans un objectif donné. Il peut s’agir d’un programme informatique ou d’un robot.

17. Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN – Generative Adversarial Networks)

Type de réseau de neurones où deux modèles, un générateur et un discriminateur, sont entraînés simultanément pour créer de nouvelles données qui semblent réalistes. Utilisé pour générer des images, des vidéos, et même des sons.

18. Fonction de Coût (Loss Function)

Une mesure qui indique à quel point les prédictions d’un modèle sont éloignées des vraies valeurs. Le but de l’entraînement est de minimiser cette fonction de coût.

19. Algorithme de Descente de Gradient

Technique utilisée pour ajuster les paramètres d’un modèle en minimisant la fonction de coût. Elle calcule la pente de la fonction et ajuste les poids dans la direction opposée à la pente pour trouver le minimum.

20. Inférence

Le processus par lequel un modèle d’IA utilise les connaissances acquises durant l’entraînement pour faire des prédictions sur des données nouvelles ou non vues.

21. Big Data

Ensemble de données extrêmement volumineuses et complexes que les systèmes traditionnels de gestion de données ne peuvent pas traiter efficacement. En IA, le Big Data est utilisé pour entraîner des modèles plus précis.

22. Rétropropagation

Algorithme clé pour l’entraînement des réseaux de neurones artificiels. Il permet de calculer les gradients de l’erreur par rapport aux poids et ajuste ces derniers afin d’améliorer les performances du réseau.

23. Exploration/Exploitation (Trade-off)

Un dilemme dans l’apprentissage par renforcement, où un agent doit choisir entre explorer de nouvelles stratégies pour obtenir de meilleures récompenses à long terme ou exploiter les stratégies actuelles qui lui procurent des récompenses immédiates.

24. Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning)

Méthode d’apprentissage où un agent apprend à prendre des actions dans un environnement afin de maximiser une récompense cumulative. Contrairement à l’apprentissage supervisé, il n’a pas de « vérités » à suivre, mais des récompenses et des pénalités.

25. Capacité de Modèle

Fait référence à la complexité du modèle ou à sa capacité à représenter des fonctions compliquées. Un modèle avec une grande capacité peut capturer des relations complexes, mais risque aussi de sur-apprendre.

26. Prompt

Un prompt est une entrée textuelle ou un ensemble d’instructions donné à un modèle de traitement du langage naturel (comme GPT) pour générer une réponse ou un texte. La qualité et la clarté du prompt influencent directement la pertinence de la sortie générée par l’IA.

27. Modèle de Langage

Algorithme capable de comprendre et de générer du texte naturel. Ces modèles, comme GPT-4, sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles pour prédire les mots ou phrases suivants dans une séquence de texte.

28. Fine-tuning

Processus d’ajustement d’un modèle d’IA pré-entraîné à des données spécifiques pour accomplir une tâche particulière. Cela permet d’améliorer les performances d’un modèle générique dans un contexte spécialisé.

29. Embeddings

Représentations vectorielles des mots ou phrases dans un espace continu de dimensions réduites, utilisées pour capturer des relations sémantiques entre eux. Les embeddings sont utilisés dans des modèles de traitement du langage comme les Word2Vec ou BERT.

30. Modèle Transformer

Un modèle d’apprentissage automatique qui utilise des mécanismes d’attention pour traiter des séquences de données. Les transformers, comme BERT ou GPT, ont révolutionné le traitement du langage naturel par leur efficacité dans le traitement parallèle des données séquentielles.

31. Attention (Mécanisme d’Attention)

Technique clé dans les modèles transformers qui permet au modèle de se concentrer sur différentes parties d’une séquence de données tout en générant une sortie. Il améliore la précision en identifiant quelles parties des données d’entrée sont les plus pertinentes pour la tâche.

32. Langage Naturel

Désigne les langues utilisées par les humains (comme le français, l’anglais). En IA, on utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour faire interagir des machines avec du texte ou des paroles en langage naturel.

33. Apprentissage par Transfert (Transfer Learning)

Méthode consistant à prendre un modèle pré-entraîné dans un domaine et à le réutiliser pour une autre tâche. Par exemple, un modèle formé sur une grande base de données d’images peut être affiné pour reconnaître des types spécifiques d’objets.

34. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Modèle de langage basé sur l’architecture transformers. GPT est pré-entraîné sur de grandes quantités de données textuelles puis peut être utilisé pour générer du texte de manière cohérente et naturelle. Il est utilisé pour des tâches variées comme la génération de contenu ou la conversation assistée par IA.

35. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Un autre modèle de langage basé sur les transformers, mais contrairement à GPT, il prend en compte le contexte des mots à la fois avant et après dans une séquence de texte. Il est principalement utilisé pour la compréhension de texte.

36. Modèles Zero-shot / Few-shot

Techniques dans lesquelles un modèle peut accomplir une tâche sans avoir été spécifiquement entraîné pour celle-ci (zero-shot) ou avec très peu d’exemples d’entraînement (few-shot), en s’appuyant sur des connaissances générales acquises lors de l’entraînement initial.

37. Réponse Générative

La capacité d’un modèle d’IA à générer des réponses créatives et cohérentes à partir d’un input, notamment dans le cadre des assistants virtuels, du storytelling ou de la génération de dialogues.

38. Perceptron Multicouche (MLP – Multi-Layer Perceptron)

Un type de réseau de neurones artificiels composé de plusieurs couches de perceptrons (neurones artificiels). Les MLP sont capables de résoudre des problèmes non linéaires en apprenant des relations complexes entre les données d’entrée et de sortie.

39. Automatisation Intelligente

Utilisation de l’IA et du Machine Learning pour automatiser des tâches complexes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine, notamment dans des domaines comme le service client, les recommandations de produits, ou la gestion des processus métier.

40. Data Augmentation

Technique utilisée pour augmenter la taille de l’ensemble de données d’entraînement en générant de nouvelles données à partir des données existantes. Cela peut inclure des transformations comme la rotation d’images, le changement de couleur, ou l’ajout de bruit.