1. Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle caractérise aujourd’hui de très nombreux éléments dont il peut parfois être difficile de voir ce qu’ils ont en commun. Pour tenter de la définir, le conseil de l’Europe a déterminé que l’IA est un “ensemble de sciences, théories et techniques dont le but est de reproduire par une machine des capacités cognitives d’un être humain.”
Lors de la conférence de Dartmouth de l’été 1956, l’expression « intelligence artificielle » a été utilisée pour la première fois pour décrire des tâches qui sont faciles pour les humains, mais difficiles pour les machines. Par exemple, la machine aura plus de difficultés pour reconnaître l’espèce d’un animal sur une photo, une voix ou mener une conversation que l’humain. Les scientifiques présents se sont alors donné pour objectif de donner aux machines les moyens d’effectuer ces tâches.
2. Prompt
Ce mot signifiant “réplique” en anglais est utilisé pour désigner les consignes que l’on donne à une intelligence artificielle.
Concevoir correctement un prompt est un élément crucial pour obtenir ce qu’on l’on attend d’une IA. On pourra par exemple indiquer à ChatGPT le ton à utiliser ou à Midjourney les “matériaux à utiliser” pour réaliser son tableau.
3. Réseau de neurones artificiels
Le réseau de neurones (ou neural network) d’une intelligence artificielle fonctionne sur le même principe que le réseau neuronal humain : chaque neurone effectue une opération simple et c’est en travaillant ensemble qu’ils peuvent résoudre des problèmes complexes.
Dans le cas de l’IA, les connexions entre les neurones sont adaptables pour leur permettre de mener à bien la tâche souhaitée. Cette technologie permet notamment la reconnaissance d’image par les IA.
4. Deep Learning
Le Deep Learning représente une part du Machine Learning, une sous-catégorie de l’IA. Le Deep Learning repose sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels. Ce concept s’inspire largement du fonctionnement du cerveau humain.
Grâce au Deep Learning, il est possible d’assimiler et de traiter d’énormes quantités de données pour les catégoriser. Le Deep Learning joue un rôle clé dans de nombreux services couramment utilisés au quotidien. Par exemple, il permet la reconnaissance faciale, l’assistance vocale et les systèmes de détection de fraude.
5. Machine Learning
Le Machine Learning fait partie des principaux principes d’apprentissages. Il s’agit d’un processus donnant aux machines la possibilité de s’améliorer en apprenant, et ce, sans avoir besoin d’une programmation spécifique.
En 2023, près de la moitié des entreprises, soit 48 % d’entre elles, intègrent l’utilisation du Machine Learning dans leurs opérations. Cette technologie est mise en œuvre pour diverses applications, telles que la réalisation de recommandations de produits, la mise en place de stratégies de marketing ciblé ou encore l’assimilation efficace d’un volume important d’informations.
6. Transfer Learning
Le Transfer Learning est également une part importante du Machine Learning. Cette approche se concentre sur la préservation des connaissances acquises en résolvant un problème initial et les appliquant à un problème différent, mais lié.
7. Algorithme
Un algorithme, c’est une suite d’informations qui permet de donner à une machine la marche à suivre. Les algorithmes permettent d’associer de multiples informations permettant d’obtenir une large variété de résultats.
Ils permettent notamment de simuler la propagation d’une épidémie, de comparer des visages ou encore de vous suggérer un livre en fonction de votre dernière lecture. Certains sont statiques et ne changent pas avec le temps, tandis que d’autres, comme celui de TikTok, sont conçus pour se réajuster continuellement en fonction des informations que les utilisateurs génèrent.
Par exemple, l’algorithme de recommandation de ce réseau social se perfectionne progressivement à mesure que les utilisateurs interagissent avec la plateforme.
8. IA conversationnelle
L’IA conversationnelle englobe un ensemble de technologies qui permettent aux dispositifs et aux applications, telles que le concept de chatbot, d’interagir avec les personnes en utilisant leur langage naturel.
Basée sur le Machine Learning et le traitement du langage naturel, l’IA conversationnelle collecte et analyse les langages pour les comprendre et générer des réponses semblables à celles d’un humain. Un chatbot ou d’autres dispositifs qui utilisent l’IA conversationnelle renforcent leur intelligence au fil du temps en utilisant les données et les informations tirées des conversations pour améliorer leurs performances.
9. Modèle de langage
Le modèle de langage est une forme d’intelligence artificielle dont on parle tout particulièrement en ce moment. Elle caractérise les algorithmes capables de comprendre, de se souvenir et d’imiter le langage naturel. L’IA est ainsi capable de répondre à un interlocuteur en s’exprimant de façon claire et compréhensible.
10. Apprentissage
Les IA peuvent intégrer de nouvelles informations par le biais de différentes formes d’apprentissage.
L’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique consiste à rendre les machines capables d’apprendre à partir de données diverses sans être initialement programmées pour les tâches qu’elles peuvent apprendre.
L’apprentissage supervisé
Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, la machine connaît déjà les réponses attendues. Elle travaille sur une base de données étiquetées. Prenons l’exemple d’une application conçue pour la reconnaissance automatique des spams.
Pour l’entraîner, des courriers électroniques étiquetés comme “désirables” ou “spams” lui sont présentés. À l’aide de techniques issues des statistiques et des probabilités, l’algorithme comprend alors quelles caractéristiques permettent de classer ces courriers électroniques dans chaque catégorie.
Ainsi, à mesure que de nouveaux courriers électroniques lui seront présentés, il pourra les identifier en leur attribuant un score de probabilité.
L’apprentissage non supervisé
Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’algorithme utilise des données non étiquetées au cours de l’apprentissage non-supervisé. Dans ce contexte, la machine est chargée de générer ses propres réponses en analysant et en regroupant les données disponibles.
Elle identifie ainsi des schémas, des similarités ou des structures cachées dans les données pour proposer des résultats et des découvertes potentiellement nouvelles. C’est une approche exploratoire qui permet d’obtenir des informations sans avoir de références préétablies.
11. Jeu de données
Les jeux de données constituent un ensemble de données où chaque élément est mis en lien avec une observation et une variable. Il peut tout aussi bien s’agir de textes que de chiffres ou d’images.
12. Large Langage Models (LLM)
Un “Language Model”, est un modèle d’apprentissage automatique qui a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles afin de comprendre et générer du texte de manière similaire à un être humain. Ces modèles sont capables de comprendre et de reproduire le contexte, le ton, les nuances et les aspects culturels du langage.
13. Data Mining
Le Data Mining, que l’on peut traduire par exploration de données, permet d’analyser un très grand nombre de données. Ce processus permet de déterminer les relations entre les données et d’en retirer des informations utilisables. Le Data Mining peut par exemple permettre à des entreprises d’analyser de près les comportements et besoins de leurs clients.
14. Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (ou Naturel Language Processing) caractérise les capacités de compréhension et de génération de langage humain. Cette technologie est notamment utilisée par Apple, par le biais de Siri, et par Amazon, par le biais d’Alexa.
Notre astuce pour utiliser l’intelligence artificielle
L’IA est une technologie en plein développement. Elle est de plus en plus présente dans notre quotidien, mais l’utiliser correctement demande tout de même des compétences bien précises.
Faites appel à un spécialiste pour intégrer l’IA au fonctionnement de votre entreprise !
Source : Codeur.com