Découvrez les mots et vocabulaire IA les plus utilisés et que vous devez savoir pour rester à l’affût des dernières tendances.
Si vous œuvrez dans le milieu de l’intelligence artificielle ou que vous souhaitez connaître les derniers jargons utilisés dans le secteur, nous avons regroupé pour vous dans cet article les lexiques importants et vocabulaire IA à connaître en 2024. Comme ce domaine est en évolution constante et rapide, il est important de savoir la signification de certains vocabulaires et mots pour naviguer facilement dans cet univers fascinants et troublants à la fois !
Premier vocabulaire IA : IA (Intelligence Artificielle)
Le premier vocabulaire IA que vous devez connaître si vous souhaitez œuvrer dans ce domaine ou si vous êtes curieux d’en apprendre davantage est l’IA ! C’est l’acronyme des mots intelligence artificielle et fait référence à la simulation des processus cognitifs humains par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Elle comprend des sous-domaines tels que l’apprentissage automatique (Machine Learning), le traitement du langage naturel (NLP), et la vision par ordinateur.
AGI (Artificial General Intelligence)
L’AGI, ou Intelligence Artificielle Générale, est une forme hypothétique d’IA qui possède une capacité d’apprentissage et de compréhension comparable à celle des humains. Contrairement à l’IA actuelle, qui est spécialisée dans des tâches spécifiques (comme GPT-4 pour la génération de texte), l’AGI serait capable de résoudre des problèmes variés et de s’adapter à différents contextes, tout comme un humain. Fascinant n’est-ce pas ?
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Si vous entendez souvent le mot GPT dans l’univers de l’intelligence artificielle, sachez que ce vocabulaire IA se réfère à l’architecture de modèles de langage basée sur le Transformateur. En d’autres termes, c’est un vaste ensemble de données qui permet de générer du texte de manière fluide. Parmi les modèles les plus connus, il faut noter GPT-4 est une des versions les plus avancées à ce jour, capable de comprendre et de générer du langage naturel avec un haut degré de cohérence.
Vocabulaire IA courant : NLP (Natural Language Processing)
Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’IA. Il se concentre sur les interactions entre les ordinateurs et le langage humain. Ce vocabulaire IA inclut la compréhension du langage, la génération de texte, la traduction automatique, l’analyse des sentiments, et bien plus encore.
Machine Learning (Apprentissage Automatique)
Lorsqu’on parle Machine Learning ou apprentissage automatique, on fait référence à un sous-domaine de l’IA où les algorithmes permettent à une machine d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée pour chaque tâche. Il existe plusieurs types d’apprentissage, notamment :
- l’apprentissage supervisé (où le modèle est formé sur des données étiquetées)
- l’apprentissage non supervisé (avec des données non étiquetées)
- l’apprentissage par renforcement (où le modèle apprend en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions).
Deep Learning (Apprentissage Profond)
Un autre vocabulaire IA à connaître est le Deep Learning. Ce dernier est une branche de l’apprentissage automatique. Il repose sur des réseaux neuronaux artificiels comportant plusieurs couches d’où le terme « profond ». Le Deep Learning est utilisé pour des tâches complexes notamment la reconnaissance d’images, la génération de texte, et la synthèse vocale.
Réseaux Neuronaux Artificiels (ANN – Artificial Neural Networks)
Les réseaux neuronaux sont des modèles computationnels inspirés du cerveau humain, où des neurones artificiels sont organisés en couches. Chaque neurone reçoit des signaux, les traite, et transmet le résultat aux autres neurones. Ainsi, le modèle pourra apprendre à effectuer des tâches de plus en plus complexes.
Vocabulaire IA : Transformers
Ici, il ne s’agit pas de la série à succès Transformer ! C’est plutôt une architecture qui traite les données de manière séquentielle. Cela concerne surtout les données textuelles. Introduite en 2017, cette approche a surmonté certaines des limitations des modèles récurrents traditionnels. Quoi qu’il en soit, il permet de traiter les séquences en parallèle grâce à des mécanismes d’attention auto-régulée. GPT et BERT sont des exemples de modèles basés sur cette architecture.
Reinforcement Learning (Apprentissage par Renforcement)
L’apprentissage par renforcement est une approche où une machine apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Le but est de maximiser une récompense cumulative. Cette méthode est utilisée dans des applications comme les jeux, la robotique, et l’optimisation de systèmes complexes.
Computer Vision (Vision par Ordinateur)
La vision par ordinateur est un autre vocabulaire IA à connaître. Ce mot signifie que les ordinateurs peuvent voir et comprendre des images et des vidéos. Les applications incluent la reconnaissance faciale, la détection d’objets, et l’analyse de vidéos.
Ce glossaire est non exhaustive mais il offre une vue d’ensemble des concepts essentiels liés à l’IA. Chaque terme représente une brique qui nous permet de comprendre les progrès récents et les futurs défis de ce domaine. Que vous soyez un chercheur ou simplement un curieux, ces termes vous permettront de faire un pas dans l’IA. Vous aurez de quoi appréhender la transformation que l’intelligence artificielle apporte à notre monde.
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