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Petit glossaire de l’intelligence artificielle : concepts clés pour comprendre cette technologie révolutionnaire

L’intelligence artificielle (IA) est devenue une partie intégrante de nos vies, des assistants virtuels et chatbots aux systèmes avancés de recommandation et d’analyse de données. Avec la progression rapide de cette technologie, comprendre les termes et concepts clés est essentiel pour naviguer dans le monde vaste et complexe de l’IA. Ce glossaire est conçu pour fournir des définitions claires et concises des termes les plus importants liés à l’intelligence artificielle, facilitant ainsi une meilleure compréhension de la manière dont ces technologies fonctionnent et leur impact sur notre quotidien.

Que vous soyez un professionnel de la technologie, un étudiant ou simplement quelqu’un intéressé par l’apprentissage de l’IA, ce glossaire vous donnera une base solide pour comprendre les concepts fondamentaux et avancés dans ce domaine en constante évolution. Depuis les modèles de langage développés par OpenAI, comme GPT-3 et GPT-4, jusqu’aux techniques d’apprentissage automatique et de traitement de langage naturel, vous trouverez ici des explications détaillées qui vous aideront à déchiffrer le jargon technique et à apprécier le potentiel transformateur de l’intelligence artificielle.

Glossaire des termes IA

Ajustement des instructions : L’ajustement des instructions est une méthode dans laquelle un modèle d’intelligence artificielle déjà entraîné est adapté pour réaliser des tâches spécifiques. Cela se fait en fournissant un ensemble de directives claires qui décrivent l’opération souhaitée, permettant au modèle de fonctionner efficacement dans de nouveaux contextes.

Ajustement fin : L’ajustement fin est le processus de prise d’un modèle d’intelligence artificielle pré-entraîné et de l’adapter à une tâche spécifique en utilisant un ensemble de données plus petit et spécialisé. Par exemple, un modèle général de reconnaissance d’images peut être affiné pour détecter des véhicules aux feux de signalisation.

Hallucination : Dans le contexte de l’intelligence artificielle, l’hallucination fait référence à la génération de réponses non pertinentes, incorrectes ou dénuées de sens par un modèle de traitement de langue naturelle. Cela se produit généralement lorsque le modèle n’a pas assez d’informations contextuelles ou repose trop sur ses données d’entraînement.

Analyse des sentiments : L’analyse des sentiments est une technique de traitement de langue naturelle (NLP) utilisée pour identifier et extraire des opinions et émotions exprimées dans des textes. Elle est largement utilisée dans l’exploration de données d’opinion, comme dans l’évaluation de produits et services.

Ancre : L’ancrage en intelligence artificielle est le processus de baser les systèmes d’IA sur des données et expériences du monde réel. Cela améliore la capacité du modèle à interpréter et à répondre de manière efficace aux entrées des utilisateurs, assurant des réponses plus précises et contextuelles.

Empilement : L’empilement est une technique qui combine plusieurs algorithmes d’intelligence artificielle pour améliorer la performance globale. En profitant des atouts de différents modèles, il est possible de compenser leurs faiblesses individuelles et de produire des résultats plus précis et robustes.

Apprentissage automatique (machine learning) : L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles statistiques permettant aux machines d’améliorer leur performance avec l’expérience. Un exemple courant est un algorithme qui peut prédire la perte de clients en se basant sur des modèles de comportement antérieurs.

Apprentissage fédéré : L’apprentissage fédéré est une approche d’entraînement de modèles d’intelligence artificielle dans laquelle les données restent sur des appareils locaux et seuls les modèles entraînés sont envoyés à un serveur central. Cela permet la création de modèles globaux sans compromettre la confidentialité des données individuelles.

Apprentissage profond : L’apprentissage profond est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches pour analyser des données complexes. Par exemple, un modèle d’apprentissage profond peut reconnaître des objets dans une image en la traitant à travers plusieurs couches neuronales.

Apprentissage non supervisé : Ce type d’apprentissage automatique se fait avec des données non étiquetées, permettant au modèle d’identifier des motifs ou caractéristiques cachées dans les données. Un exemple est un algorithme qui groupe automatiquement des images similaires sans avoir été préalablement entraîné à reconnaître ces images spécifiques.

Apprentissage semi-supervisé : L’apprentissage semi-supervisé combine une petite quantité de données étiquetées avec un grand nombre de données non étiquetées lors de l’entraînement. Cela est utile lorsque l’obtention de données étiquetées est coûteuse ou difficile.

Apprentiss. supervisé : Dans l’apprent. supervisé, le modèle est entraîné avec des données étiquetées, ce qui signifie que chaque entrée de données a une réponse correspondante. Cela permet au modèle d’apprendre des réponses correctes et d’améliorer sa précision dans la prédiction.

Apprenti. par renforcement : L’apprentissage par renforcement est un type d’apprentissage automatique dans lequel un modèle apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement et en recevant des retours sous forme de récompenses ou de pénalités. Cette approche est courante dans le développement de l’intelligence artificielle pour les jeux et les robots autonomes.

Apprentissage par transfert : L’apprentissage par transfert implique de réutiliser un modèle préentraîné dans un domaine similaire pour améliorer les performances dans une nouvelle tâche avec moins de données. Cette approche est utile lorsque les données d’entraînement sont limitées.

Autoencodeurs : Les autoencodeurs sont un type de réseau neuronal utilisé pour apprendre des représentations compressées de données. Ils consistent en un réseau encodeur qui réduit la dimensionnalité des données et un réseau décodeur qui essaie de reconstruire les données originales.

AutoML : AutoML (Automated Machine Learning) fait référence au processus d’automatisation des tâches d’apprentissage automatique, telles que la sélection de modèles, l’optimisation des hyperparamètres et l’ingénierie des caractéristiques, pour rendre le développement de modèles d’IA plus accessible et efficace.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : BERT est un modèle de langage profond développé par Google qui utilise l’apprentissage bidirectionnel de texte. Il a établi de nouvelles normes dans des tâches de NLP comme la compréhension de texte et la réponse aux questions.

Bias-Variance Tradeoff (Compromis entre biais et variance) : C’est un concept crucial dans l’apprentissage automatique qui concerne l’équilibre entre la précision et la capacité de généralisation d’un modèle. Un modèle avec un biais élevé peut être trop simple et ne pas saisir les tendances dans les données (sous-ajustement), tandis qu’un modèle avec une variance élevée peut être trop complexe et saisir le bruit dans les données d’entraînement (surajustement).

Biais et équité : L’équité et le biais sont des considérations critiques dans le développement des modèles d’OpenAI. Il s’agit des efforts pour atténuer le biais inhérent dans les données d’entraînement et assurer que les réponses générées sont équitables et représentatives.

Couche d’attention : La couche d’attention est un composant dans les modèles de réseaux neuronaux, en particulier dans les transformateurs, qui permet au modèle de se concentrer sur différentes parties du texte d’entrée à chaque étape du traitement. Cela améliore la capacité du modèle à comprendre le contexte et les relations dans le texte.

Classification : La classification est une tâche d’apprentissage automatique dans laquelle l’objectif est d’attribuer une étiquette à chaque exemple d’entrée. Par exemple, classifier des courriels comme « spam » ou « non spam ».

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) : CLIP est un modèle d’OpenAI qui combine texte et images pour réaliser des tâches de compréhension visuelle. Entraîné avec une grande quantité de données d’images et de texte, CLIP peut associer des descriptions textuelles avec des images pertinentes.

Clustering : Le clustering est une technique d’apprentissage non supervisé qui regroupe des données en catégories basées sur des similitudes. Les exemples dans un même groupe sont plus similaires entre eux que ceux d’autres groupes.

Clustering hiérarchique : Le clustering hiérarchique est une méthode de groupement qui construit une hiérarchie de clusters. Il peut être réalisé de manière agglomérative (de bas en haut) ou divisive (de haut en bas).

Codex : Codex est un modèle développé par OpenAI basé sur GPT-3 qui est conçu spécifiquement pour la génération de code et la programmation assistée. Codex peut interpréter et générer du code dans plusieurs langages de programmation et est la base d’outils comme GitHub Copilot.

DALL-E : DALL-E est un autre modèle développé par OpenAI qui utilise une version modifiée de GPT-3 pour générer des images à partir de descriptions textuelles. Il est capable de créer des images uniques et détaillées basées sur les instructions fournies par l’utilisateur.

Data wrangling : Le data wrangling, ou nettoyage de données, est le processus de transformation et de mappage des données brutes dans un format adapté pour l’analyse. Il comprend la suppression des données dupliquées, la correction d’erreurs et la conversion de données.

Données non structurées : Les données non structurées sont celles qui ne suivent pas un format prédéfini, comme des textes libres, des images et des vidéos. Ces données nécessitent des techniques avancées de traitement pour être analysées et utilisées efficacement dans des modèles d’intelligence artificielle.

Données structurées : Contrairement aux données non structurées, les données structurées sont organisées dans un format prédéfini, comme des bases de données relationnelles, où les informations sont stockées dans des tables avec des lignes et des colonnes.

Décomposition en valeurs singulières (SVD) : SVD est une technique de réduction de dimensionnalité qui décompose une matrice en trois matrices plus petites. Elle est utile dans la compression de données et dans les systèmes de recommandation.

Embedding : Un embedding est une représentation vectorielle de données catégoriques ou textuelles qui capture les relations sémantiques entre les éléments. Par exemple, en traitement de langue naturelle, les mots similaires ont des représentations vectorielles similaires.

GAN (Generative Adversarial Network) : Les GAN sont un type de réseau neuronal composé de deux sous-réseaux : un générateur, qui crée des données fausses, et un discriminateur, qui essaie de distinguer entre les données réelles et fausses. Cette méthode est utilisée pour générer des images, du texte et d’autres types de données.

Génération de langage naturel (NLG) : NLG est un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur la création de texte à partir de données. Il est utilisé dans des applications telles que la génération de rapports automatisés, les chatbots et les assistants virtuels.

GPT-2 : GPT-2 est la deuxième version du modèle Generative Pre-trained Transformer d’OpenAI. Il dispose de 1,5 milliard de paramètres et a été l’un des premiers modèles à démontrer la capacité de générer du texte hautement cohérent et pertinent dans une variété de contextes.

GPT-3 : GPT-3 est la troisième version de la série GPT et dispose de 175 milliards de paramètres. Il est reconnu pour sa capacité à exécuter un large éventail de tâches de traitement du langage naturel avec une grande précision, y compris la traduction de langues, la génération de texte et la réponse aux questions.

GPT-3.5 : GPT-3.5 est une itération améliorée de GPT-3, optimisée pour des tâches spécifiques et ayant de meilleures performances par rapport à ses prédécesseurs. Ce modèle est utilisé dans des applications telles que ChatGPT.

GPT-4 : GPT-4 est la dernière version du modèle GPT d’OpenAI. C’est un modèle multimodal, ce qui signifie qu’il peut accepter des entrées tant en texte qu’en images et générer des sorties textuelles. Il représente une avancée dans la scalabilité et les capacités des modèles de langage profond.

Gradient Boosting : Le gradient boosting est une technique d’apprentissage machine qui crée un modèle puissant à partir d’une série de modèles faibles. Elle est couramment utilisée dans des tâches de classification et de régression.

Graphe de connaissances : Un graphe de connaissances est une structure de données qui représente l’information sous forme d’entités et de relations entre elles. Il est utilisé dans les moteurs de recherche et les systèmes de recommandation pour améliorer la compréhension contextuelle et les réponses.

Hyperparamètres : Les hyperparamètres sont des paramètres du modèle d’apprentissage automatique qui doivent être établis avant l’entraînement et ne sont pas appris à partir des données. Des exemples incluent le taux d’apprentissage et le nombre de couches dans un réseau neuronal.

Inférence de causalité : L’inférence de causalité est le processus d’identification des relations de cause à effet à partir de données. C’est un domaine important dans la science des données pour prendre des décisions éclairées basées sur la compréhension de la manière dont les variables influencent les unes les autres.

Interprétabilité du modèle : L’interprétabilité du modèle se réfère à la capacité de comprendre et d’expliquer comment un modèle d’apprentissage automatique prend des décisions. C’est crucial pour la transparence et la confiance dans les systèmes d’IA.

Matrice de confusion : Une matrice de confusion est un outil pour évaluer la performance d’un modèle de classification. Elle montre les classifications réelles contre les prédictions du modèle, permettant de calculer des métriques telles que la précision, le rappel et le score F1.

Meta-apprentissage : Le meta-apprentissage, également connu sous le nom d’« apprentissage à apprendre », est une approche dans laquelle un modèle apprend à adapter son comportement à différentes tâches avec peu d’informations spécifiques à chaque tâche.

Méthode de Monte Carlo : La méthode de Monte Carlo est une technique de simulation qui utilise l’échantillonnage aléatoire pour obtenir des résultats numériques. Elle est utilisée dans l’apprentissage automatique pour estimer l’incertitude et la variabilité des modèles.

Modèles probabilistes : Les modèles probabilistes sont des approches d’apprentissage automatique qui incorporent l’incertitude dans leurs prédictions. Ils utilisent des distributions de probabilité pour modéliser des données