AI Ethics

Questions que les parties prenantes doivent considérer pour garantir un usage responsable de l'IA.

Agent Autonome

Système capable de prendre ses propres décisions sans intervention humaine directe.

Algorithm

Suite d'instructions données à une machine pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.

API

Interface permettant à différents logiciels de communiquer et d'échanger des données entre eux.

Artificial Intelligence (AI)

Intelligence manifestée par les machines pour accomplir des tâches nécessitant habituellement l'intelligence humaine.

Assistant virtuel

Programme capable de répondre en langage naturel ou d'effectuer des tâches spécifiques pour l'utilisateur.

Big Data

Analyse de grands ensembles de données pour révéler des tendances et prendre des décisions éclairées.

CUDA

Technologie permettant d'accélérer le calcul sur GPU pour résoudre des problèmes complexes.

Computer Vision

Branche de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et analyser les images et vidéos.

Chatbot

Application qui simule la conversation humaine par texte ou voix grâce à l'IA.

Cognitive Computing

Modèle visant à reproduire les processus cognitifs humains comme l'apprentissage et la reconnaissance de motifs.

Data Mining

Extraction de modèles et connaissances à partir de grands ensembles de données.

Data Processing

Préparation et nettoyage des données pour l'apprentissage machine.

Data Science

Étude et analyse de grandes quantités de données pour en extraire des informations utiles.

Deep Learning

Sous-domaine du machine learning utilisant des réseaux neuronaux profonds pour apprendre à partir de grandes données.

Embedding

Transformation de mots en vecteurs numériques pour que les ordinateurs puissent traiter le langage naturel.

Emergent Behavior

Comportement imprévu ou non intentionnel d'un système d'IA, souvent inattendu même par ses créateurs.

Explainable AI (XAI)

Méthode rendant les décisions des modèles d'IA compréhensibles et transparentes pour les humains.

Feature Engineering

Création de nouvelles caractéristiques à partir des données brutes pour améliorer les modèles IA.

Federated Learning

Technique d'apprentissage décentralisé où les modèles sont entraînés localement sur plusieurs appareils.

GAN

Réseau de neurones créant de nouvelles données (images, textes, musique) en opposition avec un autre réseau.

Generative AI

IA utilisée pour générer du contenu créatif comme texte, images, vidéos ou code.

GPT

Modèle de langage pré-entraîné capable de produire du texte de qualité humaine sur n'importe quel sujet.

GPU

Composant spécialisé pour le traitement graphique et le calcul parallèle intensif, essentiel pour l'IA.

Guardrails

Règles et restrictions mises en place pour garantir l'usage éthique et sécurisé des systèmes d'IA.

Generative Art

Art créé par des algorithmes ou programmes informatiques génératifs, sans intervention humaine directe.

Hallucination

Production d'informations incorrectes ou erronées par un système d'IA, présentées comme si elles étaient vraies.

Hyperparameter

Paramètre défini par l'utilisateur avant l'entraînement, influençant le comportement d'un modèle d'IA.

LangChain

Bibliothèque connectant des modèles d'IA à des sources externes pour créer des agents ou chatbots avancés.

LLM

Grand modèle de langage (Large Language Model) entraîné sur des milliards de textes pour comprendre et générer du langage.

Multi-modal AI

IA capable de traiter et générer différents types de données simultanément, par exemple texte, image et audio.

NLP

Branche de l'IA dédiée à la compréhension, génération et traitement du langage humain naturel.

NeRF

Modèle d'apprentissage profond pour la génération d'images 3D photoréalistes à partir de photos 2D.

Neurone artificiel

Modèle informatique simulant le fonctionnement d'un neurone biologique dans un réseau de neurones.

Overfitting

Surapprentissage d'un modèle sur les données d'entraînement, rendant les prédictions moins fiables sur de nouvelles données.

Perceptron

Modèle de neurone artificiel effectuant une combinaison linéaire des signaux entrants pour produire une sortie.

Prompt

Commande ou instruction textuelle guidant la réponse d'un modèle d'IA générative comme ChatGPT ou Claude.

Python

Langage de programmation le plus populaire pour l'IA, reconnu pour sa simplicité et sa flexibilité.

Raisonnement

Capacité d'un système d'IA à tirer des conclusions logiques à partir d'informations et de règles données.

Reinforcement Learning

Apprentissage par essai-erreur avec récompenses ou pénalités pour ajuster les actions d'un agent IA.

Réseaux neuronaux

Ensemble de neurones artificiels interconnectés reproduisant le fonctionnement du cerveau humain.

Recommender Systems

Systèmes utilisant des données utilisateur pour suggérer des contenus ou produits adaptés à chaque profil.

Spatial Computing

Utilisation de la technologie pour enrichir le monde physique avec des expériences numériques immersives.

Stable Diffusion

Modèle d'IA open-source capable de générer des images photoréalistes à partir d'une description textuelle.

Supervised Learning

Apprentissage automatique à partir de données étiquetées pour entraîner un modèle à prédire des résultats.

Self-supervised Learning

Type d'apprentissage où le modèle génère ses propres labels à partir de données non étiquetées.

Temporal Coherence

Cohérence temporelle des données utilisée pour l'analyse vidéo et la vision par ordinateur.

Test de Turing

Test visant à déterminer si une machine peut imiter le comportement humain de manière indistinguable.

Transformers

Architecture de modèles révolutionnaire utilisée dans le NLP et les modèles génératifs comme GPT et Claude.

Unsupervised Learning

Apprentissage automatique à partir de données non étiquetées pour découvrir des motifs et structures cachées.

Voix de synthèse

Reproduction vocale par ordinateur imitant la voix humaine, utilisée dans les assistants IA vocaux.

Webhook

Méthode pour transmettre en temps réel des informations entre applications via Internet de façon automatisée.

Zero-shot Learning

Capacité d'un modèle à effectuer une tâche sans avoir été spécifiquement entraîné dessus au préalable.