Glossaire des termes sur l’intelligence artificielle que vous devez connaître

L’intelligence artificielle (IA) est passée d’être un concept de science-fiction à une réalité tangible qui impacte pratiquement tous les aspects de notre vie quotidienne. Nous décomposons ici certains des termes les plus pertinents pour que vous puissiez mieux comprendre l’IA et participer à la conversation mondiale.

  1. Intelligence Artificielle : Elle fait référence à des systèmes informatiques super avancés capables d’imiter des comportements humains tels que comprendre la parole, prendre des décisions et apprendre de l’expérience. Bien qu’on dise que ces systèmes ont des « cerveaux numériques », ils sont en réalité des programmes qui fonctionnent sur des ordinateurs, traitant d’énormes quantités de données pour automatiser des tâches qui nécessiteraient normalement de l’intelligence et du temps humains.
  2. Apprentissage Automatique : Il s’agit de la méthode pour atteindre l’IA, en enseignant à un système informatique à identifier des motifs et à faire des prédictions à partir de ceux-ci. Il utilise des algorithmes pour traiter les données de manière répétée, en s’améliorant à chaque itération. C’est essentiel pour des problèmes complexes comme la reconnaissance d’images et la traduction de langues.
  3. Modèles de Langage Étendu : Ils utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour traiter le langage et simuler la communication humaine. Basés sur des réseaux de neurones, ils apprennent des motifs dans le langage pour utiliser des mots humains dans leurs réponses. Ils sont capables de traduire des langues, de résumer des textes et même d’écrire des histoires.
  4. IA Générative : Cette forme d’IA utilise des modèles de langage pour créer du contenu nouveau, comme des images, des textes et de la musique. Elle apprend des structures et des motifs pour générer des produits similaires mais originaux. Elle est utilisée pour créer de l’art, concevoir des produits et même pour des tâches administratives en médecine.
  5. Hallucinations : Parfois, les systèmes d’IA générative peuvent fournir des réponses inexactes ou des fabrications, connues sous le nom d’hallucinations. Les développeurs essaient de résoudre cela à travers le « grounding », en fournissant des informations supplémentaires pour améliorer la précision.
  6. IA Responsable : Elle guide le développement de systèmes sûrs et équitables à tous les niveaux, y compris le modèle d’apprentissage automatique, le logiciel et les interfaces utilisateur. C’est crucial pour s’assurer que les décisions prises par l’IA soient équitables et sûres.
  7. Modèles Multimodaux : Ils sont capables de traiter simultanément différents types de données, comme des images, des sons et des mots, combinant ces informations pour réaliser des tâches comme répondre à des questions sur des images.
  8. Indications (Prompts) : Ce sont des instructions données au système en langage, images ou code qui lui indiquent quelle tâche effectuer. Les ingénieurs doivent concevoir soigneusement ces indications pour obtenir le résultat souhaité des modèles de langage.
  9. Copilotes : Ils fonctionnent comme des assistants personnels numériques, aidant dans des tâches telles que l’écriture, la codification et le résumé d’informations au sein de différents programmes informatiques. Ils sont rendus possibles grâce au développement de modèles de langage comprenant le langage humain naturel.
  10. Plugins : Ce sont des extensions qui permettent aux applications d’IA de réaliser plus de fonctions sans modifier le modèle sous-jacent. Ils permettent aux systèmes d’IA d’accéder à de nouvelles informations, d’effectuer des calculs complexes ou d’interagir avec d’autres programmes, élargissant leur capacité.

Ces termes ne sont que la pointe de l’iceberg dans le vaste océan de l’intelligence artificielle, mais les comprendre est la première étape pour naviguer dans le monde impressionnant de l’IA qui redéfinit notre façon de vivre et de travailler.

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