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Glossaire de l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle repose sur une grande diversité de concepts, de technologies et d’acteurs majeurs. Ce glossaire a pour but d’expliquer les principaux termes liés à l’IA afin de mieux comprendre son fonctionnement et son évolution.

A

Algorithme : Suite d’instructions permettant à une machine d’effectuer une tâche spécifique.
Apprentissage automatique (Machine Learning – ML) : Branche de l’IA où les systèmes apprennent à partir de données sans être explicitement programmés.
Apprentissage supervisé : Type de machine learning où un modèle est entraîné avec des données annotées.
Apprentissage non supervisé : Modèle d’apprentissage où l’IA découvre des structures cachées dans des données non étiquetées.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning – RL) : Technique où une IA apprend par essais et erreurs, en recevant des récompenses pour ses actions correctes.
Anthropomorphisme : Tendance à attribuer des caractéristiques humaines aux IA et aux machines.

B

Big Data : Ensemble massif de données analysées par les IA pour identifier des tendances et prendre des décisions.
Biais algorithmique : Phénomène où une IA produit des résultats injustes en raison des biais présents dans ses données d’entraînement.
Boîte noire : Terme désignant les modèles d’IA dont les décisions ne sont pas totalement explicables par les humains.

C

Chatbot : Programme informatique utilisant l’IA pour interagir avec les humains par texte ou voix (ex. ChatGPT, Siri, Google Assistant).
Cloud Computing : Utilisation de serveurs distants pour le stockage et le traitement des données nécessaires à l’IA.
Computer Vision : Branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et analyser des images et des vidéos.
CNN (Convolutional Neural Network) : Type de réseau neuronal utilisé en vision par ordinateur.

D

Deep Learning : Sous-domaine du machine learning utilisant des réseaux neuronaux profonds pour traiter des informations complexes.
Data Mining : Extraction et analyse de grands ensembles de données pour identifier des modèles ou tendances.
Dataset : Ensemble structuré de données utilisé pour entraîner un modèle d’IA.

E

Éthique de l’IA : Ensemble de principes visant à encadrer le développement et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle.
Edge AI : IA exécutée localement sur des appareils (ex. smartphones, caméras de surveillance), sans nécessiter le cloud.
Exploitabilité : Capacité d’une IA à justifier ses décisions et expliquer ses processus de raisonnement.

F

Fine-tuning : Technique d’ajustement d’un modèle d’IA pré-entraîné pour l’adapter à une tâche spécifique.
Framework : Environnement de développement utilisé pour entraîner des IA (ex. TensorFlow, PyTorch).

G

GAN (Generative Adversarial Network) : Modèle d’IA utilisé pour générer des images, vidéos et autres types de données synthétiques.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Modèle d’IA avancé développé par OpenAI, capable de générer du texte de manière cohérente.

H

Hallucination de l’IA : Situation où une IA génère des informations incorrectes ou fictives.
Hyperparamètres : Paramètres ajustables utilisés pour optimiser la performance des modèles d’apprentissage automatique.

I

IA faible (Narrow AI) : IA spécialisée dans des tâches précises (ex. reconnaissance faciale, traduction).
IA forte (General AI) : Théorique, cette IA serait capable d’apprendre et de raisonner comme un humain.
IA explicable (Explainable AI – XAI) : Branche de l’IA visant à rendre les décisions des modèles plus compréhensibles pour les humains.

L

Langage naturel (Natural Language Processing – NLP) : Discipline permettant aux machines de comprendre et produire du langage humain.
LLM (Large Language Model) : Modèle de traitement du langage avec des milliards de paramètres (ex. GPT-4, Gemini, Mistral).

M

Modèle de langage : Système d’IA capable de générer et comprendre du texte (ex. ChatGPT, Bard).
Méta-apprentissage (Meta-learning) : Capacité d’une IA à apprendre comment apprendre plus efficacement.
Multimodalité : IA capable de traiter simultanément plusieurs types de données (texte, image, audio).

N

NLP (Natural Language Processing) : Voir Langage Naturel.
Neuralink : Entreprise fondée par Elon Musk cherchant à connecter directement l’IA au cerveau humain via des implants neuronaux.
No-Code AI : Outils permettant de créer des modèles d’IA sans nécessiter de programmation.

O

OpenAI : Organisation derrière ChatGPT et DALL·E, spécialisée dans l’IA générative.
Optimisation : Processus d’amélioration des modèles d’IA pour maximiser leur efficacité.

P

Prompt : Instruction donnée à un modèle d’IA génératif pour obtenir une réponse ou une action spécifique.
Perceptron : Élément de base d’un réseau neuronal artificiel.
Probabilité bayésienne : Approche statistique utilisée dans l’IA pour prendre des décisions basées sur des données incertaines.

R

Réseau neuronal artificiel : Système inspiré du cerveau humain, composé de couches de neurones artificiels interconnectés.
Régression : Modèle d’apprentissage supervisé permettant de prédire une valeur continue.

S

Singularité technologique : Hypothèse selon laquelle l’IA pourrait un jour dépasser l’intelligence humaine et s’auto-améliorer sans contrôle.
Superintelligence : IA hypothétique surpassant toutes les capacités cognitives humaines.

T

Turing Test : Test proposé par Alan Turing pour déterminer si une machine peut imiter une conversation humaine de manière indiscernable.
Transformers : Type de modèle d’IA révolutionnaire à l’origine des LLM comme GPT.

X, Y, Z

XAI (Explainable AI) : Voir IA Explicable.
Zero-shot learning : Capacité d’une IA à comprendre de nouvelles tâches sans entraînement préalable.

Principales entreprises et initiatives en IA

📌 OpenAI : Développe ChatGPT, DALL·E et Codex.
📌 Google DeepMind : Responsable d’AlphaGo et Gemini.
📌 Anthropic : Créateur de Claude, une IA générative avancée.
📌 NVIDIA : Spécialiste des puces et infrastructures pour l’IA.
📌 Meta AI : Recherche avancée en intelligence artificielle chez Facebook.
📌 DeepSeek AI : Nouveau concurrent chinois dans le domaine des LLM.

Conclusion

Ce glossaire n’est pas exhaustif mais regroupe les termes essentiels permettant de mieux comprendre l’univers de l’IA. 📚 Si vous souhaitez suggérer d’autres termes, n’hésitez pas à nous contacter !