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Knowledge

Glossaire IA : 40 définitions pour ne plus se perdre dans le monde de l'intelligence artificielle

Ecrit par
Nanobaly
Publié le
2024-10-24
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📘 SOMMAIRE
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L’intelligence artificielle (IA) est devenue un pilier incontournable des technologies modernes, impactant des domaines aussi divers que la santé, la finance, ou encore l’éducation.

Cependant, comprendre les subtilités de l'IA peut s’avérer complexe, en particulier en raison du jargon technique souvent associé à cette discipline.

💡 Ce glossaire propose une compilation de 40 termes clés, visant à clarifier les concepts essentiels de l'IA et à faciliter leur compréhension pour les professionnels et les novices du domaine.

Agents conversationnels (Chatbots)

Les chatbots sont des programmes informatiques qui utilisent l'intelligence artificielle pour simuler une conversation avec les utilisateurs.

Ils peuvent répondre automatiquement à des questions, fournir des informations ou accomplir des tâches simples en interagissant via texte ou voix, souvent utilisés sur les sites web et applications.

Algorithme

Un algorithme est une série d'instructions ou d'étapes précises que suit un programme informatique pour résoudre un problème ou effectuer une tâche spécifique.

En IA, les algorithmes permettent aux machines de prendre des décisions, d'apprendre ou de traiter des données de manière automatique et efficace.

Annotation de données

L'annotation de données consiste à ajouter des étiquettes ou des descriptions spécifiques aux données brutes (images, textes, vidéos, etc.) pour les rendre compréhensibles par les algorithmes d'IA.

Cela permet d'entraîner les modèles d'apprentissage automatique à reconnaître des objets, des actions ou des concepts dans ces données.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle où les machines apprennent à partir de données sans être explicitement programmées.

Elles identifient des motifs, font des prédictions et améliorent leur performance au fil du temps grâce à des algorithmes, comme dans la reconnaissance d'images ou la traduction automatique.

Apprentissage multi-tâches (Multi-task Learning)

L'apprentissage multi-tâches est une méthode où un modèle d'intelligence artificielle est entraîné simultanément sur plusieurs tâches connexes.

Cela permet au modèle d'apprendre plus efficacement en partageant les connaissances entre les tâches, améliorant ainsi ses performances globales sur l'ensemble des problèmes à résoudre.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une technique d'IA où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement.

Il reçoit des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions, et ajuste son comportement pour maximiser les récompenses à long terme, comme dans les jeux vidéo ou la robotique.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une méthode d'IA où un modèle est entraîné à partir d'exemples étiquetés.

Chaque donnée d'entraînement est associée à une réponse correcte, permettant au modèle d'apprendre à prédire des résultats similaires pour de nouvelles données non vues, comme reconnaître des objets dans des images ou classer des e-mails.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est une méthode d'IA où un modèle est entraîné sur des données sans étiquettes ou réponses prédéfinies.

Il doit découvrir par lui-même des motifs ou des structures cachées, comme regrouper des objets similaires (clustering) ou détecter des anomalies, sans supervision humaine directe.

Biais algorithmique

Le biais algorithmique se produit lorsqu'un algorithme prend des décisions injustes ou inéquitables en raison de biais présents dans les données utilisées pour l'entraîner.

Cela peut entraîner des résultats discriminatoires ou des inégalités, affectant des groupes de personnes ou des situations spécifiques, comme dans le recrutement ou la reconnaissance faciale.

Big Data

Le Big Data désigne de vastes ensembles de données complexes, souvent trop volumineux ou variés pour être traités par des méthodes traditionnelles.

Ces données proviennent de sources variées (réseaux sociaux, capteurs, etc.) et nécessitent des techniques avancées, comme l'IA et l'apprentissage automatique, pour les analyser et en extraire des informations utiles.

Classification

La classification est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné à attribuer des catégories ou des étiquettes prédéfinies à de nouvelles données.

Par exemple, classer des e-mails en "spam" ou "non-spam" ou reconnaître des objets dans des images, comme des chats ou des chiens.

Clusterisation (Clustering)

La clusterisation est une méthode d'apprentissage non supervisé qui consiste à regrouper des données similaires en ensembles appelés "clusters".

Contrairement à la classification, il n'y a pas d'étiquettes prédéfinies. Le modèle découvre les similitudes dans les données pour créer ces groupes, utilisés pour l'analyse de marché ou la segmentation de clients, par exemple.

Cross Entropy Loss

La cross entropy loss est une fonction de perte utilisée pour évaluer la performance d'un modèle de classification. Elle mesure la différence entre les prédictions du modèle et les vraies étiquettes.

Plus la prédiction est incorrecte, plus la perte est élevée. Son objectif est de minimiser cette différence pour améliorer les prédictions.

Cross-validation

La cross-validation est une technique d'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. Elle consiste à diviser un ensemble de données en plusieurs sous-ensembles (ou "folds").

Le modèle est entraîné sur certains sous-ensembles et testé sur les autres. Cela permet d'estimer la performance du modèle de manière plus fiable en réduisant le surapprentissage.

Courbe ROC et AUC

La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) évalue la performance d'un modèle de classification en traçant le taux de vrais positifs contre le taux de faux positifs.

L'AUC (Area Under the Curve) mesure la surface sous cette courbe. Plus l'AUC est proche de 1, meilleure est la capacité du modèle à distinguer entre les classes.

Ensemble de données (Dataset)

Un ensemble de données (dataset) est une collection de données organisée utilisée pour entraîner, tester ou valider des modèles d'intelligence artificielle.

Il peut contenir des textes, images, vidéos ou autres types d'informations, généralement étiquetées, pour permettre aux algorithmes de Machine Learning de reconnaître des motifs et de faire des prédictions.

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Entraînement de modèles (Model Training)

L'entraînement de modèles consiste à utiliser un ensemble de données pour apprendre à un modèle d'IA ou de machine learning à effectuer une tâche spécifique, comme la classification ou la prédiction.

Le modèle ajuste ses paramètres en fonction des exemples fournis, afin d'améliorer sa précision sur de nouvelles données.

Feature Engineering

Le feature engineering est le processus de sélection, transformation ou création de nouvelles caractéristiques (ou "features") à partir de données brutes, afin d'améliorer les performances d'un modèle de Machine Learning.

Ces caractéristiques permettent de mieux représenter les données et facilitent la tâche du modèle pour identifier des patterns ou faire des prédictions.

Fonction de perte (Loss Function)

La fonction de perte est un outil utilisé en apprentissage automatique pour mesurer l'écart entre les prédictions d'un modèle et les valeurs réelles. Elle évalue la précision du modèle.

Plus la perte est faible, plus les prédictions du modèle sont proches des résultats attendus. Le modèle apprend en minimisant cette perte.

Fausse alarme (False Positive)

Une fausse alarme (ou faux positif) se produit lorsqu'un modèle prédit incorrectement la présence d'une condition ou d'une classe alors qu'elle est absente.

Par exemple, un système de détection de spams classerait un e-mail légitime comme spam. C'est une erreur fréquente dans les modèles de classification.

Génération de langage naturel (NLG)

La génération de langage naturel (NLG) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à produire automatiquement du texte ou du discours compréhensible en langage humain.

Elle permet à une machine de transformer des données brutes en phrases ou paragraphes naturels, comme dans les résumés automatisés ou les assistants virtuels.

Hyperparamètres

Les hyperparamètres sont des paramètres définis avant l'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle et qui influencent son apprentissage.

Contrairement aux paramètres appris par le modèle, les hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage ou la taille des couches de neurones, sont fixés manuellement et ajustés pour optimiser les performances du modèle.

Intelligence artificielle générative

L'intelligence artificielle générative est une branche de l'IA qui crée de nouveaux contenus (images, textes, musiques, etc.) à partir de modèles entraînés sur des données existantes.

Utilisant des algorithmes comme les GANs (Réseaux Adversaires Génératifs), elle permet de générer des œuvres originales en imitant les patterns trouvés dans les données d'entraînement.

Modèle prédictif

Un modèle prédictif est un algorithme d'intelligence artificielle conçu pour anticiper des résultats futurs en se basant sur des données historiques.

Il analyse les tendances passées pour faire des prédictions sur de nouvelles données, utilisé dans divers domaines comme la finance, la santé, ou le marketing pour prévoir des comportements ou des événements.

Optimisation de gradient

L'optimisation de gradient est une technique utilisée pour ajuster les paramètres d'un modèle d'IA afin de minimiser la fonction de perte.

Elle consiste à calculer la pente (gradient) de la fonction de perte et à modifier les paramètres dans la direction qui réduit cette pente, améliorant ainsi les performances du modèle.

Précision (Accuracy)

La précision (accuracy) est une mesure de la performance d'un modèle de classification. Elle représente le pourcentage de prédictions correctes parmi l'ensemble des prédictions effectuées.

C'est le rapport entre les prédictions justes (vrais positifs et vrais négatifs) et le nombre total de prédictions. Plus l'accuracy est élevée, meilleur est le modèle.

Rappel (Recall)

Le rappel (recall) est une mesure de la performance d’un modèle de classification. Il indique la capacité du modèle à identifier correctement toutes les occurrences positives d'une classe.

C'est le rapport entre les vrais positifs et le total des éléments réellement positifs. Un rappel élevé signifie peu de faux négatifs.

Reconnaissance d’images

La reconnaissance d'images est une technique d'intelligence artificielle où un modèle analyse des images pour identifier des objets, des personnes, des lieux ou des actions.

Utilisée dans des domaines comme la sécurité, la santé ou l'automobile, elle permet aux machines de "voir" et comprendre visuellement le contenu d'une image à des fins de classification ou détection.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est une technologie d'intelligence artificielle qui permet de convertir la parole en texte. Elle analyse les sons émis par une voix humaine, identifie les mots prononcés et les transcrit.

Utilisée dans des assistants vocaux, des applications mobiles ou des systèmes de commande vocale, elle facilite les interactions homme-machine.

Régression

La régression est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour prédire des valeurs continues à partir de données.

Contrairement à la classification, qui attribue des catégories, la régression estime des valeurs numériques, comme le prix d'une maison ou les ventes futures. Elle établit des relations entre les variables d'entrée et la sortie pour faire des prévisions.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels est un modèle d'intelligence artificielle inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de "neurones" interconnectés, organisés en couches, qui traitent les informations.

Utilisé pour des tâches complexes comme la reconnaissance d'images ou le traitement du langage, il apprend en ajustant les connexions entre neurones pour améliorer ses performances.


Réseaux adversaires génératifs (GANs)

Les GANs (Réseaux Adversaires Génératifs) sont une architecture d'intelligence artificielle composée de deux réseaux : un générateur qui crée des données et un discriminateur qui évalue leur authenticité.

Les deux réseaux s'affrontent pour améliorer mutuellement leurs performances. Les GANs sont utilisés pour générer des images, vidéos, et autres contenus réalistes.

Réseaux neuronaux profonds (Deep Learning)

Les réseaux neuronaux profonds, ou deep learning, sont des modèles d'IA composés de multiples couches de neurones interconnectés.

Chaque couche extrait progressivement des caractéristiques complexes à partir des données brutes, permettant de résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou la traduction automatique.

Sous-apprentissage (Underfitting)

Le sous-apprentissage (underfitting) se produit lorsqu'un modèle d'IA est trop simple pour capturer les motifs sous-jacents dans les données.

Il en résulte des performances médiocres aussi bien sur les données d'entraînement que sur les nouvelles données. Le modèle n'apprend pas suffisamment et fait des prédictions incorrectes.

Surapprentissage (Overfitting)

Le surapprentissage (overfitting) survient lorsqu'un modèle d'IA est trop complexe et s'adapte trop précisément aux données d'entraînement, capturant même le bruit ou les anomalies.

Bien qu'il performe bien sur ces données, il échoue à généraliser sur de nouvelles données, ce qui le rend moins fiable pour des prédictions futures.

Tokenisation

La tokenisation est un processus en traitement du langage naturel qui consiste à diviser un texte en unités plus petites appelées "tokens" (mots, phrases ou caractères).

Chaque token représente une unité distincte que l'IA peut traiter. Cette étape est essentielle pour permettre aux modèles d'analyser et de comprendre le texte.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, analyser et générer du langage humain.

Il est utilisé dans des applications comme les assistants vocaux, la traduction automatique ou l'analyse de texte, permettant aux ordinateurs d'interagir avec le langage de manière naturelle et fluide.

Transformers

Les transformers sont une architecture de modèles d'apprentissage profond utilisée principalement en traitement du langage naturel (NLP).

Ils captent les relations entre différents éléments d'une séquence (mots, phrases) en parallèle, plutôt que de manière séquentielle comme les modèles traditionnels. Les transformers sont à la base de modèles performants comme GPT et BERT.

Tuning de modèle

Le tuning de modèle consiste à ajuster les hyperparamètres d’un modèle d’intelligence artificielle pour optimiser ses performances.

Ce processus implique de tester différentes combinaisons d'hyperparamètres (comme le taux d'apprentissage ou la profondeur des couches) afin de trouver ceux qui offrent les meilleurs résultats sur un ensemble de données donné.

Vision par ordinateur (Computer Vision)

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter des images et des vidéos.

En analysant visuellement des données, les systèmes de vision par ordinateur peuvent reconnaître des objets, détecter des visages, analyser des mouvements, ou encore automatiser des tâches comme l'inspection de qualité ou la conduite autonome.

Nous espérons que ce glossaire vous a été utile pour démystifier certains des concepts clés de l’intelligence artificielle. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'IA, ses applications, ou encore comment la création de datasets de haute qualité peut contribuer au succès de vos projets, n’hésitez pas à contacter Innovatiana. Notre équipe d'experts est à votre disposition pour vous accompagner dans toutes vos initiatives liées à l’IA et à la gestion des données.