Glossaire de l’Intelligence Artificielle

Apprentissage actif (Active Learning)
Une méthode où le modèle demande des étiquettes pour des données spécifiques afin d’améliorer sa performance.
Exemple : Un modèle d’IA demande des retours sur des images pour affiner sa reconnaissance d’objets.

Apprentissage automatique (Machine Learning)
Une discipline qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer à partir des données sans programmation explicite.
Exemple : Les recommandations de films sur Netflix basées sur les préférences des utilisateurs.

Apprentissage en ligne (Online Learning)
Une méthode d’apprentissage qui met à jour le modèle continuellement à partir de nouvelles données.
Exemple : Un système de filtrage de spam qui s’adapte en temps réel aux nouveaux types de courriers indésirables.

Apprentissage en profondeur par transfert (Deep Transfer Learning)
L’utilisation d’un modèle pré-entraîné sur un domaine pour l’adapter à un autre domaine.
Exemple : Utiliser un modèle d’IA formé pour la reconnaissance d’images de chiens pour identifier des chats avec peu de données supplémentaires.

Apprentissage non supervisé
Un type d’apprentissage où le modèle apprend sans étiquettes de données.
Exemple : Regrouper des clients en segments basés sur leurs comportements d’achat sans étiquettes prédéfinies.

Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
Un type d’apprentissage où un agent apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense.
Exemple : Un agent d’IA qui apprend à jouer aux échecs en jouant des milliers de parties.

Apprentissage profond (Deep Learning)
Une branche de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones profonds pour traiter des données complexes.
Exemple : Reconnaissance vocale dans les assistants personnels comme Siri ou Google Assistant.

Apprentissage semi-supervisé
Une méthode combinant des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer l’apprentissage.
Exemple : Classifier des articles de presse avec quelques articles étiquetés et une grande quantité non étiquetée.

Intelligence Artificielle Générale (AGI – Artificial General Intelligence)
Un type d’intelligence artificielle capable de comprendre et de raisonner de manière comparable à un humain.
Exemple : Une machine capable d’apprendre à résoudre des problèmes divers comme le ferait un humain.

Optimisation de la recherche (Search Optimization)
Techniques utilisées pour améliorer la pertinence des résultats de recherche.
Exemple : Améliorer le classement des pages sur Google pour des mots-clés spécifiques.

Réseaux bayésiens
Modèles graphiques représentant des relations probabilistes entre variables.
Exemple : Modélisation de diagnostic médical basé sur les symptômes et les antécédents médicaux.

Réseaux de neurones (Neural Networks)
Systèmes informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain pour traiter des données complexes.
Exemple : Utilisation dans des applications de reconnaissance faciale.

Robotique cognitive (Robotics)
Intégration de l’IA dans des robots pour effectuer des tâches complexes.
Exemple : Robots assistants dans les hôpitaux qui aident au transport de matériel médical.

Traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing)
Branche de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d’interagir avec le langage humain.
Exemple : Chatbots qui répondent aux questions des clients en langage naturel.

Traitement de données (Data Processing)
Ensemble des méthodes pour transformer des données brutes en informations exploitables.
Exemple : Analyse des ventes pour déterminer les tendances du marché.

Vision par ordinateur (Computer Vision)
Domaine de l’IA qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter des images et des vidéos.
Exemple : Systèmes de sécurité utilisant la reconnaissance faciale pour identifier des individus.

Modèles génératifs (Generative Models)
Modèles capables de générer de nouveaux exemples similaires aux données d’entraînement.
Exemple : Création d’images réalistes à partir de descriptions textuelles avec des GANs (Generative Adversarial Networks).

Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
Types de réseaux de neurones utilisés principalement pour le traitement d’images.
Exemple : Classification d’images dans des applications de diagnostic médical.

Traitement des données en temps réel (Real-Time Data Processing)
Traitement des données instantanément au fur et à mesure qu’elles sont générées.
Exemple : Systèmes de recommandation qui ajustent les suggestions en temps réel pendant que l’utilisateur navigue.

Traitement des images et vidéos (Image and Video Processing)
Techniques d’analyse et d’amélioration des images et des vidéos par des algorithmes.
Exemple : Édition d’images pour la correction des couleurs dans les logiciels de photographie.

Algorithme
Ensemble d’instructions pour résoudre un problème ou effectuer une tâche.
Exemple : Algorithme de tri utilisé pour organiser une liste de noms.

Big Data
Ensemble de données volumineuses et complexes nécessitant des technologies avancées pour leur analyse.
Exemple : Analyse des données de réseaux sociaux pour comprendre les comportements des utilisateurs.

Système expert
Programme informatique capable de résoudre des problèmes complexes en imitant le raisonnement humain.
Exemple : Systèmes de diagnostic médical pour recommander des traitements.

Clustering
Technique d’apprentissage non supervisé pour regrouper des données similaires.
Exemple : Segmentation des clients en groupes basés sur leurs habitudes d’achat.

Surapprentissage (Overfitting)
Phénomène où un modèle s’ajuste trop aux données d’entraînement, perdant ainsi sa capacité à généraliser.
Exemple : Un modèle de prédiction qui fonctionne bien sur les données d’entraînement mais échoue sur de nouvelles données.

Validation croisée
Technique pour évaluer la performance d’un modèle en le testant sur différentes sous-parties des données.
Exemple : Diviser les données en plusieurs ensembles pour assurer une évaluation robuste.

Gradient Descent
Algorithme d’optimisation utilisé pour minimiser une fonction de perte dans l’apprentissage automatique.
Exemple : Utilisé pour ajuster les poids d’un réseau de neurones pendant l’entraînement.

Prédiction
Estimation de résultats futurs basés sur des données antérieures.
Exemple : Prédire les ventes futures en fonction des tendances passées.

Automatisation
Utilisation de technologies pour effectuer des tâches sans intervention humaine.
Exemple : Automatisation des processus de fabrication dans une usine.

Interprétabilité
Capacité à comprendre et expliquer le fonctionnement d’un modèle d’IA.
Exemple : Expliquer pourquoi un modèle a pris une certaine décision dans le cadre d’un diagnostic médical.

Base de données (Database)
Ensemble organisé de données qui peut être facilement accessible et géré.
Exemple : Base de données de clients utilisée pour le marketing ciblé.

Normalisation
Processus de mise à l’échelle des données pour améliorer l’apprentissage du modèle.
Exemple : Ajustement des valeurs de données pour qu’elles soient toutes dans la plage [0,1].

Tokenisation
Processus de division du texte en unités plus petites (tokens) pour l’analyse.
Exemple : Conversion d’une phrase en mots individuels pour le traitement du langage naturel.

Automatisation des processus robotiques (RPA)
Utilisation de logiciels pour automatiser des tâches administratives répétitives.
Exemple : Utilisation de RPA pour extraire des données de formulaires et les entrer dans un système.

Représentation vectorielle
Transformation de données en vecteurs numériques pour faciliter l’apprentissage automatique.
Exemple : Représentation de mots en vecteurs dans le traitement du langage naturel.

Tuning hyperparamétrique
Ajustement des hyperparamètres d’un modèle pour améliorer ses performances.
Exemple : Modifier le taux d’apprentissage dans un modèle de réseau de neurones.

Système de recommandation
Algorithme qui suggère des produits ou contenus aux utilisateurs en fonction de leurs préférences.
Exemple : Suggestions de livres sur Amazon basées sur les achats précédents.

Ensemble Learning
Méthode qui combine plusieurs modèles pour améliorer la précision des prédictions.
Exemple : Utilisation de bagging et boosting pour affiner les résultats des prévisions.

Intelligence artificielle distribuée
Approche où plusieurs agents intelligents coopèrent pour résoudre des problèmes complexes.
Exemple : Systèmes de gestion de trafic où plusieurs véhicules autonomes communiquent entre eux.

Compression de données
Techniques visant à réduire la taille des données pour un stockage ou une transmission efficace.
Exemple : Utilisation de JPEG pour compresser des images.

Récupération d’information
Processus de recherche et d’extraction de données pertinentes à partir de grandes bases de données.
Exemple : Moteurs de recherche qui trouvent des informations sur Internet.

Neural Turing Machine
Modèle d’IA qui combine un réseau de neurones avec une mémoire externe pour améliorer l’apprentissage.
Exemple : Utilisé pour résoudre des problèmes nécessitant des capacités de mémoire avancées.

Synthèse vocale (Text-to-Speech)
Technologie qui convertit le texte écrit en voix synthétisée.
Exemple : Assistants vocaux comme Alexa et Google Home qui lisent des messages.

Reconnaissance d’image
Technologie qui identifie et classe des objets ou des scènes dans des images.
Exemple : Applications de reconnaissance faciale pour déverrouiller des smartphones.

Machine à vecteurs de support (SVM)
Algorithme d’apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression.
Exemple : Utilisé dans la classification d’e-mails comme spam ou non spam.

Classification
Processus d’attribution d’une catégorie à des données en fonction de ses caractéristiques.
Exemple : Classifier des articles de presse selon leur sujet.

Inference
Processus d’utiliser un modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Exemple : Utiliser un modèle de prédiction pour estimer les résultats d’un test basé sur les scores précédents.

GAN (Generative Adversarial Networks)
Technique d’IA où deux réseaux de neurones s’affrontent pour générer des données réalistes.
Exemple : Création d’images réalistes de visages humains qui n’existent pas.

Intégration continue
Pratique de développement logiciel où le code est régulièrement fusionné et testé.
Exemple : Utilisation de tests automatisés pour valider les nouvelles versions de code.

Edge Computing
Traitement des données à la source (edge) pour réduire la latence et le trafic réseau.
Exemple : Dispositifs IoT qui analysent les données localement avant de les envoyer au cloud.