Glossaire de l’intelligence Artificielle

A

• Agent Intelligent
  Entité capable de percevoir son environnement et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques.

• Algorithme
  Suite d’instructions ou de règles définies pour résoudre un problème ou effectuer une tâche spécifique.

• Algorithme Génétique
  Technique d’optimisation inspirée de la sélection naturelle, utilisée pour résoudre des problèmes complexes en utilisant des mécanismes tels que la mutation et le croisement.

• Apprentissage Automatique (Machine Learning)
  Sous-domaine de l’IA permettant aux machines d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmées.

• Apprentissage Non Supervisé
  Type d’apprentissage automatique où le modèle trouve des structures ou des motifs cachés dans des données non étiquetées.

• Apprentissage par Renforcement
  Méthode d’apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités.

• Apprentissage Profond (Deep Learning)
  Sous-ensemble de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour modéliser des abstractions de haut niveau dans les données.

• Apprentissage Supervisé
  Type d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats futurs.

B

• Big Data
  Ensemble de données volumineux et complexes qui nécessitent des technologies avancées pour le stockage, le traitement et l’analyse.

• Biais
  Tendance d’un modèle à produire des résultats systématiquement erronés en raison de préjugés dans les données ou les algorithmes.

C

• Chatbot
  Programme informatique conçu pour simuler une conversation humaine via des interfaces textuelles ou vocales.

• Classification
  Processus d’attribution de catégories prédéfinies à de nouvelles observations basées sur un modèle d’apprentissage automatique.

• Clustering (Regroupement)
  Technique d’apprentissage non supervisé visant à regrouper des données similaires en clusters ou segments.

D

• Data Mining
  Processus d’extraction de connaissances à partir de grandes quantités de données en utilisant des méthodes statistiques et d’apprentissage automatique.

• Data Science
  Discipline qui combine la statistique, l’informatique et la connaissance du domaine pour extraire des insights à partir de données.

• Données
  Informations collectées pouvant être analysées et utilisées pour éclairer des décisions.

E

• Ensemble Learning
  Méthode qui combine plusieurs modèles d’apprentissage pour améliorer les performances prédictives.

• Éthique en IA
  Étude des implications morales et sociales de l’intelligence artificielle, y compris les questions de biais, de transparence et de responsabilité.

• Exploration de Données
  Voir Data Mining.

• Explicabilité
  Capacité d’un modèle d’IA à fournir des explications compréhensibles sur son fonctionnement et ses décisions.

G

• Génération Adversaire Générative (GAN)
  Modèle d’apprentissage profond composé de deux réseaux de neurones qui s’affrontent pour générer des données réalistes.

• Génération de Langage Naturel (NLG)
  Processus de production de texte compréhensible par l’homme à partir de données brutes.

I

• Inférence
  Processus de déduction de nouvelles informations ou de prédictions à partir d’un modèle entraîné.

• Intelligence Artificielle (IA)
  Domaine de l’informatique visant à créer des machines capables d’effectuer des tâches nécessitant l’intelligence humaine.

• Intelligence Artificielle Faible
  IA conçue pour accomplir une tâche spécifique et limitée.

• Intelligence Artificielle Forte
  Hypothétique IA possédant une conscience et une intelligence générale comparable à celle des humains.

M

• Modèle
  Représentation mathématique ou statistique utilisée par un algorithme pour effectuer des prédictions ou des décisions.

• Machine Learning
  Voir Apprentissage Automatique.

N

• NLP (Traitement du Langage Naturel)
  Domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

• Noyau (Kernel)
  Fonction utilisée dans certains algorithmes d’apprentissage automatique pour transformer les données en un format plus approprié pour l’analyse.

O

• Overfitting (Surapprentissage)
  Situation où un modèle s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, perdant ainsi sa capacité à généraliser sur de nouvelles données.

P

• Perception
  Capacité d’un système à interpréter des données d’entrée pour comprendre son environnement.

• Prétraitement des Données
  Étape consistant à nettoyer et transformer les données brutes avant de les utiliser pour l’entraînement d’un modèle.

R

• Réalité Augmentée (RA)
  Technologie superposant des informations virtuelles à la perception du monde réel.

• Réalité Virtuelle (RV)
  Environnement simulé généré par ordinateur, offrant une expérience immersive à l’utilisateur.

• Réseau Bayésien
  Modèle probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires et leurs dépendances conditionnelles via un graphe dirigé.

• Réseau de Neurones Artificiels
  Modèle computationnel inspiré du cerveau humain, composé de neurones artificiels interconnectés.

• Réseau de Neurones Convolutifs (CNN)
  Type de réseau de neurones particulièrement efficace pour le traitement des données structurées en grille, comme les images.

• Réseau de Neurones Récurrents (RNN)
  Réseau de neurones adapté au traitement des données séquentielles, comme le texte ou la parole.

• Robotique
  Branche de la technologie dédiée à la conception, à la construction et à l’utilisation de robots.

S

• Singularité Technologique
  Théorie selon laquelle l’intelligence artificielle dépassera l’intelligence humaine, entraînant des changements imprévisibles dans la société.

• Support Vector Machine (SVM)
  Algorithme d’apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression.

• Surapprentissage
  Voir Overfitting.

T

• Traitement d’Images
  Analyse et manipulation d’images numériques pour améliorer leur qualité ou extraire des informations.

• Traitement du Langage Naturel (NLP)
  Voir NLP.

• Turing Test
  Test proposé par Alan Turing pour déterminer si une machine peut exhiber un comportement intelligent indistinct de celui d’un humain.

V

• Vision par Ordinateur
  Domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’acquérir, traiter et analyser des images du monde réel pour en extraire des informations.

Autres Termes Importants

• Agent Conversationnel
  Programme informatique capable de converser avec des humains en langage naturel.

• Apprentissage par Transfert
  Technique où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une autre tâche.

• Bottes Noires
  Terme utilisé pour décrire des modèles d’IA dont le fonctionnement interne est difficile à interpréter.

• Data Lake
  Réservoir de stockage contenant des données brutes dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires.

• Exploration de Données
  Processus d’analyse de grandes bases de données pour découvrir des motifs ou des relations.

• Internet des Objets (IoT)
  Réseau d’appareils physiques connectés à Internet, capables de collecter et d’échanger des données.

• Meta-apprentissage
  Apprentissage sur le processus d’apprentissage lui-même, souvent appelé « apprentissage à apprendre ».

• Régularisation
  Technique utilisée pour prévenir le surapprentissage en ajoutant une pénalité à la fonction de coût du modèle.

• Réseau de Neurones à Rétropropagation
  Type de réseau de neurones utilisant l’algorithme de rétropropagation pour ajuster les poids lors de l’entraînement.

• Traitement du Signal
  Analyse, modification et synthèse de signaux tels que le son, les images et les mesures scientifiques.