Algorithme
L’algorithme se réfère de manière ordinaire à une séquence d’étapes permettant d’obtenir un résultat à partir des éléments donnés en entrée. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’algorithme repose sur des modèles mathématiques complexes. Il n’est pas déterministe mais “auto-apprenant” : l’analyse et le traitement d’un volume considérable de données lui permettent de s’ajuster, de progresser et de se réorganiser afin de fournir des résultats précis.
Machine learning
Le machine learning est un domaine de recherche de l’intelligence artificielle connu sous le nom d'”apprentissage automatique” en français. En substance, le machine learning englobe diverses méthodes qui visent à enseigner l’autonomie à un logiciel. Après une étape initiale d’entraînement sur un ensemble étendu de données, le logiciel est en mesure de résoudre des problèmes pour lesquels il n’a pas été spécifiquement conçu.
Supervised learning
L’apprentissage supervisé fait référence à une méthode de machine learning appelée “apprentissage supervisé”. Son principe consiste à entraîner un programme à prédire un résultat en se basant sur des exemples observés. Cette méthode est principalement utilisée pour classer, détecter des anomalies ou établir des probabilités dans un contexte spécifique. Un exemple concret serait la détection de spams.
Réseaux de neurones
Les voitures autonomes et les assistants virtuels utilisent des réseaux de neurones artificiels qui sont basés sur la structure du cerveau humain. En résumé, ce modèle est constitué de différentes couches de neurones “auto-apprenants” qui ont préalablement assimilé de l’information. Ces neurones sont ensuite assemblés en réseaux, se multiplient et interagissent entre eux pour effectuer une tâche ou résoudre un problème.
IA générative
L’IA générative fait référence à un système qui peut créer du texte, des images ou d’autres types de contenus (audio, vidéo, etc.) en utilisant une requête textuelle. Au lieu de classer ou prédire, les IA génératives génèrent du contenu en utilisant un modèle de langage (voir ci-dessous) qui a été entraîné sur une vaste base de données. Un grand nombre d’outils présents sur le site sont basés sur de l’IA générative.
Chatbot
Également connu sous le nom d'”agent conversationnel” en français, le chatbot est un logiciel qui peut engager une conversation avec un utilisateur en imitant le comportement humain. Il est capable de répondre à des demandes en utilisant des scénarios prédéfinis ou en apprenant de manière autonome grâce à l’intelligence artificielle.
Big Data
Le terme “Big Data” fait référence à la croissance exponentielle des données numériques grâce aux avancées technologiques, ainsi qu’au domaine qui se consacre au traitement de ces vastes ensembles de données à l’aide d’algorithmes.
Prompt
Le terme prompt est une traduction littérale de “réplique” en français. Il est utilisé pour désigner les requêtes écrites que les utilisateurs adressent aux systèmes d’intelligence artificielle générative tels que ChatGPT, DALL-E ou Midjourney. Selon la manière dont le prompt est formulé et contextualisé, la réponse fournie peut être plus ou moins détaillée.
Modèle de langage
Un modèle de langage est un logiciel qui peut comprendre et reproduire le langage humain en analysant en profondeur la structure d’une langue, ses règles implicites ou explicites, ainsi que ses subtilités.
GPT-4
GPT-4 est l’abréviation de Generative Pre-trained Transformer 4, qui est un modèle de langage multimodal créé par la société OpenAI aux États-Unis. Son but principal est de fournir une source de données pour l’agent conversationnel ChatGPT.
PaLM-2
PaLM-2 est l’abréviation de Pathways Language Model-2, un modèle de langage créé par Google et entraîné sur une multitude de paramètres. Son objectif est de fournir du contenu à Google Bard, une application de génération de texte lancée par l’entreprise en février 2023.