Parlons de l'IA. Comprendre certains termes clés, c'est comme déchiffrer le code dans tout ce domaine. Des mots comme les algorithmes, les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique (supervisé et non supervisé) vous aideront à voir comment l'IA fonctionne, ce qu'elle peut faire et ce qu'elle ne peut pas. Que vous soyez un professionnel de l'IA ou simplement curieux, ces informations peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées sur l'IA dans les affaires, l'éducation et même votre vie quotidienne.
Intelligence artificielle (IA) : l'IA est un domaine de l'informatique axé sur la création de systèmes capables d'exécuter des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine.
L'apprentissage automatique (ML) : processus par lequel les machines apprennent des données, identifient des modèles et améliorent leur précision sans être explicitement programmées.
Deep Learning (DL) : un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour analyser et interpréter des données.
Réseau de neurones (NN) : un modèle inspiré par le cerveau humain, composé de nœuds reliés entre eux (neurones) qui est capable de détecter des modèles complexes dans les données.
Algorithme : ensemble de règles ou d'instructions qu'une machine suit pour effectuer une tâche spécifique.
Données de formation : les données utilisées pour former un modèle d'apprentissage automatique pour apprendre et améliorer ses performances.
Modèle : Un modèle est une représentation ou un programme mathématique qui est entraîné à l'aide de données pour identifier des modèles, faire des prédictions ou effectuer des tâches spécifiques en fonction des informations apprises.
Apprentissage supervisé : un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle est formé sur un ensemble de données étiquetées (chaque entrée est accompagnée d'un résultat correct correspondant). Le modèle apprend à faire des prédictions ou des décisions en trouvant des modèles dans les données de formation, puis il est évalué sur sa capacité à prédire les résultats corrects pour de nouvelles données invisibles.
Un apprentissage non supervisé : un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle est formé sur un ensemble de données sans résultats étiquetés. Au lieu de se laisser guider par des réponses correctes, le modèle tente d'identifier seul des modèles, des structures ou des relations au sein des données.
L'apprentissage par le renforcement : un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ce comportement.
Traitement du langage naturel (PNL) : un sous-domaine de l'IA qui se focalise sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains en utilisant le langage naturel, y compris la parole et le texte.
Chatbot : un programme informatique qui simule des discussions avec des utilisateurs de manière humaine.
La robotique : la branche de l'IA qui traite de la création, de la fabrication et de l'utilisation de robots pour effectuer des tâches trop dangereuses, trop difficiles ou trop fastidieuses pour les humains.
Vision par ordinateur : un sous-domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les données visuelles provenant d'images et de vidéos.
IA de pointe : un type d'IA déployé sur des appareils en périphérie du réseau, au plus près de la source des données.
Explainabilité : la capacité de comprendre et d'interpréter les décisions prises par les modèles d'IA.
Biais : les répercussions imprévues ou les résultats injustes qui peuvent survenir lorsque des modèles d'IA sont formés sur des données biaisées.
Équité : le principe de s'assurer que les modèles d'IA sont impartiaux et traitent tous les individus de manière égale.
L'apprentissage par transfert : la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à appliquer le savoir appris dans un cadre à un autre cadre apparenté.
Big Data : de grands ensembles de données complexes qui nécessitent une puissance informatique et des outils d'analyse avancés pour en tirer des informations utiles.
Ces mots de vocabulaire devraient vous donner une base solide en termes de terminologie liée à l'IA.
