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Petit lexique de l’Intelligence Artificielle

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Ce lexique de l’IA regroupe les termes les plus utilisés dans le domaine de l’intelligence artificielle. De l’IA générative au prompt, en passant par le traitement du langage naturel, nous vous proposons une sélection de mots clés essentiels pour comprendre les enjeux de cette technologie en constante évolution.

Agent conversationnel

Un agent conversationnel en IA (Intelligence Artificielle) est un système capable de dialoguer avec des utilisateurs de manière naturelle, en utilisant le langage naturel comme mode de communication. Aussi appelé « chatbot » ou « bot de conversation », l’agent conversationnel peut répondre à des questions, fournir des informations, mener des transactions et même effectuer des tâches pour l’utilisateur.

L’agent conversationnel utilise généralement des technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement automatique du langage (TAL), ainsi que des techniques d’apprentissage automatique pour comprendre les questions des utilisateurs et y répondre de manière appropriée. Les agents conversationnels peuvent être intégrés à des applications mobiles, des sites web ou des plateformes de messagerie pour fournir une assistance utilisateur, des informations de service clientèle, des recommandations de produits et d’autres services.

Les agents conversationnels sont souvent conçus pour gérer des tâches répétitives et simples afin de libérer du temps pour les travailleurs humains pour des tâches plus complexes. Ils peuvent également être utilisés pour améliorer l’expérience utilisateur, en fournissant une assistance personnalisée et en permettant une communication plus facile et plus rapide entre les utilisateurs et les entreprises. Les agents conversationnels peuvent être programmés pour répondre à des questions spécifiques, mais ils peuvent également être conçus pour apprendre et s’adapter aux comportements des utilisateurs au fil du temps, en améliorant leur précision et leur pertinence dans les réponses fournies.

Algorithme

Séquence d’instructions logiques et mathématiques utilisée pour résoudre un problème ou effectuer une tâche spécifique. Les algorithmes sont essentiels à l’IA car ils fournissent les instructions nécessaires pour que les machines effectuent des tâches de manière autonome. En IA, les algorithmes sont souvent utilisés en combinaison avec des données pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones ou des arbres de décision, qui peuvent apprendre à résoudre des problèmes en analysant des exemples. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être supervisés ou non supervisés, en fonction du type de données et de la tâche à accomplir.

Les algorithmes en IA peuvent également être utilisés pour résoudre des problèmes de planification, d’optimisation, de reconnaissance de motifs et de prise de décision. Ils peuvent également être utilisés pour développer des systèmes experts, qui sont des programmes informatiques capables de prendre des décisions en fonction de règles logiques et de connaissances expertes dans un domaine spécifique.

Apprentissage

L’apprentissage en IA est une approche qui permet aux machines d’apprendre de manière autonome à partir des données ou de l’expérience. Il existe plusieurs types d’apprentissage en IA, chacun avec des caractéristiques et des applications spécifiques :

  • L’apprentissage supervisé utilise des exemples étiquetés pour entraîner des modèles mathématiques capables de prédire des résultats à partir de nouvelles données. Par exemple, dans un système de reconnaissance d’images, les images seraient étiquetées avec des descriptions pour que le modèle puisse apprendre à identifier les caractéristiques de chaque catégorie.
  • L’apprentissage non supervisé permet à une machine d’identifier des modèles et des structures dans les données sans étiquettes. Par exemple, dans une analyse de cluster, les données sont regroupées en différents groupes en fonction de leurs similitudes.
  • L’apprentissage par renforcement permet à une machine d’apprendre à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. L’agent apprend à maximiser une récompense en effectuant différentes actions et en obtenant des commentaires de l’environnement.
  • L’apprentissage semi-supervisé est une combinaison des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé. Les données étiquetées et non étiquetées sont utilisées pour entraîner un modèle.
  • L’apprentissage par transfert consiste à transférer les connaissances acquises sur une tâche à une autre tâche. Par exemple, un modèle entraîné à identifier des voitures dans des images peut être transféré pour identifier des camions.
  • L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données. Ces réseaux sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques des données, ce qui permet une meilleure performance sur des tâches complexes.

Arbre de décision

Méthode de modélisation prédictive qui utilise une structure d’arbre pour représenter des décisions et leurs conséquences. Il est souvent utilisé dans l’apprentissage supervisé pour la classification et la prédiction. Dans un arbre de décision, chaque nœud représente une caractéristique (ou une variable) et chaque branche représente une règle de décision basée sur cette caractéristique. Les feuilles de l’arbre représentent les résultats ou les prédictions.

L’arbre de décision est construit à partir d’un ensemble de données d’entraînement, où chaque exemple est étiqueté avec une classe ou une catégorie. L’objectif est de construire un arbre qui maximise l’efficacité de la classification ou de la prédiction. Les avantages de l’utilisation des arbres de décision sont leur simplicité, leur capacité à gérer des données manquantes et à identifier les caractéristiques les plus importantes pour la classification. Cependant, les arbres de décision peuvent être sensibles aux données bruyantes et avoir une tendance à l’overfitting, c’est-à-dire une adaptation excessive aux données d’entraînement au détriment de la généralisation à de nouvelles données.

Clusterisation

Technique d’apprentissage non supervisé qui consiste à diviser un ensemble de données en groupes homogènes appelés « clusters », en fonction de la similarité entre les exemples. Le but de la clusterisation est de découvrir des structures et des modèles cachés dans les données, sans avoir besoin d’étiquettes ou de classes pré-définies. Les clusters peuvent être utilisés pour identifier des segments de clients, des groupes de produits similaires ou des zones d’intérêt dans les images ou les cartes.

Il existe plusieurs algorithmes de clusterisation, tels que k-means, clustering hiérarchique, DBSCAN, etc. Chaque algorithme a ses propres avantages et inconvénients et peut être choisi en fonction des caractéristiques des données et des objectifs de l’analyse. La clusterisation est largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que la recherche d’information, la biologie, la géologie, la finance, etc. Elle peut être combinée avec d’autres techniques d’IA, telles que la classification, la réduction de dimensionnalité, pour améliorer la performance et la pertinence de l’analyse.

Deep learning

Technique d’Intelligence Artificielle qui permet de construire des modèles d’apprentissage automatique à partir de réseaux de neurones artificiels. Contrairement à l’apprentissage machine traditionnel, qui utilise des algorithmes simples, le Deep Learning utilise des réseaux de neurones très profonds pour apprendre des tâches complexes à partir de données non structurées.

Le principe du Deep Learning est d’empiler de nombreuses couches de neurones artificiels pour créer un modèle d’apprentissage profond. Ces couches sont capables d’extraire de manière automatique des caractéristiques de plus en plus complexes à partir des données d’entrée, ce qui permet de réaliser des tâches très variées comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la synthèse de la voix, etc. Le Deep Learning nécessite de grandes quantités de données et de puissance de calcul pour former les réseaux de neurones. Les réseaux de neurones peuvent être entraînés par des méthodes de rétropropagation de l’erreur et de descente de gradient stochastique, qui permettent de régler les paramètres des neurones pour minimiser l’erreur de prédiction.

Le Deep Learning est devenu une technique majeure de l’IA ces dernières années en raison de sa capacité à obtenir des performances très élevées sur un large éventail de tâches complexes. Cependant, il peut être difficile d’interpréter les décisions prises par les modèles de Deep Learning en raison de leur complexité et de leur opacité.

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IA générative

L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à créer des machines capables de générer du contenu original et créatif. Contrairement à l’IA traditionnelle qui se contente de fournir des réponses préprogrammées à des questions spécifiques, l’IA générative est capable de produire de nouvelles œuvres d’art, de la musique, des textes, des images et même des vidéos. Elle utilise souvent des réseaux de neurones artificiels, tels que les réseaux de neurones récurrents ou les réseaux de neurones adverses générateurs (GAN), pour générer des contenus originaux. Les réseaux de neurones récurrents peuvent générer des séquences de données à partir de modèles de probabilité appris à partir de données d’entraînement, tandis que les GAN peuvent générer des données en utilisant un processus d’adversaire entre deux réseaux de neurones.

L’IA générative peut être utilisée dans divers domaines tels que la création de musique, la création d’images, la génération de textes et même la conception de nouveaux produits. Cependant, les résultats obtenus par l’IA générative peuvent varier considérablement en fonction de la qualité des données d’entraînement et de la complexité du modèle utilisé.

Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de machines capables d’imiter ou de reproduire certaines formes d’intelligence humaine, telles que la reconnaissance de la parole, la prise de décision, l’apprentissage, la compréhension du langage naturel et la vision par ordinateur.

L’IA est généralement réalisée en utilisant des algorithmes et des modèles mathématiques pour analyser et traiter les données, ainsi que pour apprendre à partir de celles-ci. Les systèmes d’IA peuvent être classés en deux catégories : l’IA faible (ou étroite), qui est conçue pour effectuer une tâche spécifique, comme la reconnaissance vocale ou la prédiction du comportement des consommateurs, et l’IA forte, qui est capable de reproduire l’intelligence humaine à un niveau équivalent ou supérieur.

L’IA est utilisée dans de nombreux domaines, notamment la médecine, la finance, l’industrie, le commerce électronique et la publicité en ligne. Les exemples courants d’applications d’IA incluent les assistants personnels tels que Siri et Alexa, les voitures autonomes, les systèmes de recommandation de produits et les chatbots de service clientèle.

Machine learning

Le Machine learning (ou apprentissage automatique) est une méthode d’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour une tâche spécifique. Le processus consiste à utiliser des algorithmes et des modèles mathématiques pour analyser un ensemble de données, trouver des modèles et des relations, et utiliser ces connaissances pour prendre des décisions ou effectuer des tâches.

Le Machine learning est utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la reconnaissance d’images, la détection de fraudes, la recommandation de produits, la prédiction des ventes et de nombreux autres.

Modèle

En IA, un modèle est un ensemble de règles, d’algorithmes et de paramètres qui permet de représenter un problème ou un phénomène de la vie réelle. Le modèle est utilisé pour effectuer des prévisions, des estimations ou des classifications en se basant sur des données d’entrée. Le modèle est construit à partir d’un ensemble de données d’entraînement et est ajusté à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Le modèle est ensuite utilisé pour prédire des résultats sur de nouvelles données ou pour prendre des décisions.

Il existe plusieurs types de modèles en IA, tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les algorithmes de clustering, etc. Le choix du modèle dépend du problème à résoudre et des données disponibles. Les modèles en IA sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance de la parole, la détection de fraudes, la recommandation de produits, la prédiction des ventes, la reconnaissance d’images et de nombreux autres.

NLP (Natural Language Processing)

Domaine de l’Intelligence Artificielle qui concerne la manière dont les ordinateurs traitent et comprennent le langage naturel humain. Le NLP permet aux machines de comprendre le langage humain en utilisant des techniques telles que l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la désambiguïsation lexicale, la classification de texte, la génération de langage naturel et la traduction automatique.

Le NLP est utilisé dans une grande variété d’applications, notamment les chatbots, les assistants vocaux, la reconnaissance vocale, la recherche d’informations, la traduction automatique, la classification de texte, la résumé automatique, l’analyse de sentiment et la compréhension de texte. Il est également utilisé pour extraire des informations à partir de sources de données non structurées telles que les emails, les documents et les médias sociaux.

Le NLP est une technologie en constante évolution, avec de nouvelles applications et de nouveaux modèles d’apprentissage automatique qui sont continuellement développés pour améliorer la précision et la pertinence des résultats.

Prompts

Séquence de texte donnée en entrée à un modèle de génération, que ce soit de texte, d’images ou de vidéos. Les modèles de génération basés sur des prompts utilisent des techniques de Deep Learning pour générer de nouveaux contenus à partir d’un ensemble de données d’entraînement.

Dans le cas de la génération d’images ou de vidéos, les prompts peuvent être utilisés pour guider le modèle sur les caractéristiques que doit avoir l’image ou la vidéo générée. Par exemple, un prompt pour la génération d’images de chats peut être « Un chat orange assis sur un canapé ». Le modèle apprend ensuite à générer des images de chats qui ressemblent à ce prompt.

Les prompts sont souvent utilisés dans les modèles de génération de texte en IA, tels que les GPT (Generative Pre-trained Transformer), mais ils peuvent également être utilisés pour la génération d’images et de vidéos. Dans ce cas, les prompts peuvent être créés à partir de mots-clés, de phrases ou de descriptions détaillées pour guider le modèle dans la génération d’un contenu spécifique. Les prompts sont donc un élément clé pour la génération de contenu en IA, qu’il s’agisse de texte, d’images ou de vidéos. Ils permettent aux modèles de produire des résultats pertinents et de haute qualité en fonction des tâches spécifiques pour lesquelles ils sont conçus.

Réseau de neurones

Modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain, composé de plusieurs couches de neurones interconnectés, qui traitent l’information en effectuant des calculs sur les données d’entrée pour produire une sortie. Chaque neurone est une unité de traitement qui reçoit des signaux d’entrée, effectue un calcul et produit une sortie. Les connexions entre les neurones sont pondérées, ce qui signifie que chaque connexion est associée à un poids qui détermine l’importance de cette connexion pour le calcul de la sortie. Les réseaux de neurones sont entraînés à partir d’un ensemble de données pour ajuster les poids de leurs connexions et améliorer leur capacité à produire des sorties précises en réponse à des entrées.

Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreuses applications d’IA, notamment la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la prédiction de séquences et la reconnaissance de la parole. Ils sont également utilisés dans des applications de traitement du langage naturel, où ils peuvent être utilisés pour classer des textes, générer du texte ou répondre à des questions. Les réseaux de neurones sont souvent utilisés en combinaison avec d’autres techniques d’IA, telles que l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement, pour améliorer leurs performances dans des tâches complexes.

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