Vous avez saisi l’importance grandissante de l’IA dans notre société, mais vous avez du mal à tout comprendre ? Ou, au contraire, vous pensez être incollable sur le sujet ? Testez-vous avez cet article où nous vous présentons (ou rappelons) la signification de quelques termes de base au sujet de l’intelligence artificielle.
Accès rapide (Sommaire) :
1. Intelligence artificielle
Commençons par le commencement. L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution de la technologie qui se concentre sur la création de machines intelligentes capables de prendre des décisions intelligentes similaires à celles des êtres humains.
L’IA vise à imiter les capacités cognitives de l’homme, notamment la compréhension du langage naturel, la reconnaissance des formes visuelles, la résolution de problèmes, le raisonnement logique et la prise de décision.
L’IA s’appuie sur l’apprentissage automatique (machine learning) et le traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer la capacité des machines à comprendre, apprendre et interagir avec les êtres humains de manière plus naturelle.
Ne vous inquiétez pas, nous allons revenir sur ces termes.
2. Machine Learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique en français, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de données.
Qu’est-ce que ça veut dire exactement ? Cela signifie que les machines peuvent apprendre à reconnaître des schémas dans les données sans être explicitement programmées pour cela.
Le machine learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour analyser de grandes quantités de données, identifier des tendances et des modèles cachés, et fournir des prédictions et des recommandations.
Les algorithmes de machine learning sont conçus pour s’adapter et s’améliorer à mesure que de nouvelles données sont collectées, permettant ainsi une amélioration continue des performances.
3. Deep Learning
Le deep learning, ou apprentissage profond en français, est une technique d’apprentissage automatique qui permet aux machines d’apprendre à partir de données à plusieurs niveaux de complexité.
Plus précisément, il s’agit d’une méthode d’apprentissage hiérarchique qui permet aux machines de reconnaître des motifs de plus en plus abstraits et complexes à mesure que les données sont analysées.
Le deep learning est basé sur des réseaux de neurones artificiels, qui sont des modèles informatiques conçus pour imiter le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Ces réseaux sont organisés en couches, chacune étant responsable d’un aspect spécifique de la reconnaissance des motifs.
Le deep learning est considéré comme une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle, car il permet aux machines d’apprendre de manière autonome, sans intervention humaine. Cela ouvre la voie à de nouvelles applications et à des avancées considérables dans de nombreux domaines…
MAIS : le deep learning soulève également des préoccupations en matière de confidentialité des données, d’éthique et de sécurité, notamment en ce qui concerne l’utilisation de l’IA dans des systèmes critiques comme la médecine.
4. Chatbot
Un chatbot est un programme informatique basé sur l’IA conçu pour interagir avec les utilisateurs via une interface de messagerie, simulant une conversation humaine. Il utilise des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et des techniques d’apprentissage automatique pour analyser les requêtes des utilisateurs, comprendre leur intention et générer des réponses appropriées.
Les chatbots peuvent être classés en deux grandes catégories :
Les chatbots basés sur des règles : programmés avec des ensembles prédéfinis de règles et de schémas de conversation, ce qui limite leur capacité à répondre de manière flexible aux requêtes complexes.
Les chatbots basés sur l’IA : utilisent des modèles d’apprentissage automatique pour améliorer leur compréhension et leur capacité de réponse au fil du temps. Ils peuvent apprendre à partir des interactions avec les utilisateurs et s’adapter pour offrir une expérience plus personnalisée.
Qu’est-ce qu’un chatbot ?
Chatbot dydu.ai
5. Analyse prédictive
L’analyse prédictive est un domaine de l’informatique et de l’analyse de données qui vise à utiliser des modèles statistiques et des techniques avancées pour prédire les événements futurs ou les tendances à partir de données historiques.
Elle repose sur l’utilisation de diverses techniques statistiques et algorithmiques pour analyser de grandes quantités de données, souvent appelées « big data« . Ces données peuvent provenir de multiples sources (les ventes, les clients, les transactions, les médias sociaux, les capteurs, etc.).
L’objectif principal est de découvrir des modèles et des relations cachés au sein de ces données qui peuvent être utilisés pour prévoir les résultats futurs.
Et bien sûr, l’analyse prédictive joue un rôle important dans le domaine de l’intelligence artificielle en permettant de créer des modèles prédictifs qui alimentent les systèmes d’IA.
6. LLM
Un LLM – large language model – est un type de système d’intelligence artificielle qui est spécialement conçu pour traiter le langage humain de manière avancée.
Ces modèles utilisent des techniques d’apprentissage profond pour analyser et comprendre le langage, puis générer des réponses cohérentes et pertinentes.
7. Traitement du Langage Naturel
Le traitement du langage naturel (TLN en français, NLP en anglais) est une branche de l’IA qui se concentre sur la manière dont les ordinateurs et les machines peuvent comprendre, analyser et interagir avec le langage humain de manière naturelle.
Il s’agit d’une technologie qui suscite de plus en plus d’intérêt et qui joue un rôle essentiel dans de nombreux domaines, notamment l’assistance vocale, la traduction automatique, l’analyse de sentiments, la génération automatique de contenu et l’analyse de texte.
8. Neural Network
Les neural networks (réseaux neuronaux) sont des architectures informatiques inspirées du cerveau humain. Ils sont utilisés dans le domaine de l’IA pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique et le traitement du langage naturel.
Un réseau neuronal est composé de « neurones » artificiels qui sont connectés les uns aux autres pour former des couches. Ces couches peuvent être divisées en trois types principaux :
Les couches d’entrée
Les couches cachées
Les couches de sortie
Chaque neurone reçoit des entrées provenant d’autres neurones, effectue des calculs sur ces données et transmet les résultats aux neurones de la couche suivante. Cette structure en couches permet au réseau neuronal d’apprendre des modèles complexes et de prendre des décisions basées sur les données qu’il reçoit.
Le fonctionnement des réseaux neuronaux repose sur un processus appelé apprentissage supervisé :
Au début, les poids et les biais des neurones sont initialisés de manière aléatoire.
Ensuite, le réseau est entraîné avec un ensemble de données d’entraînement qui contient des exemples étiquetés. Pendant l’entraînement, les poids et les biais sont ajustés itérativement afin de minimiser l’erreur entre les prédictions du réseau et les étiquettes réelles. Cela permet au réseau d’apprendre à généraliser les modèles et à effectuer des prédictions précises sur de nouvelles données.
Bon à savoir : Le deep learning, est une branche des réseaux neuronaux.
Alors, étiez-vous au point sur tous ces termes ? En avez-vous entendu d’autres dont vous souhaiteriez connaitre la signification ? N’hésitez pas à nous les transmettre en commentaires, et nous vous répondrons au plus vite !
Avant de se quitter…
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Titulaire dans master en marketing international et management, je m’intéresse au marketing et au digital au sens large. Pour me contacter : [email protected]
