Le domaine de l’intelligence artificielle progresse à vitesse grand V, et transforme de nombreux secteurs. Beaucoup de lecteurs sont vite dépassés par les innovations technologiques de ce secteur. Pour les personnes qui débutent, la maîtrise du vocabulaire IA de base permet de mieux comprendre les outils, les concepts et les discussions techniques. Voici un lexique des 15 mots les plus utilisés dans l’univers de l’IA, indispensable pour toute personne souhaitant se former ou évoluer dans ce domaine.
1/ Intelligence artificielle : définition du concept
Le terme intelligence artificielle désigne un ensemble de techniques permettant à des machines de simuler certaines capacités humaines comme la compréhension du langage, la reconnaissance d’images ou encore la prise de décision. L’objectif est de reproduire ou d’imiter certaines formes d’intelligence humaine.
Ce champ couvre plusieurs sous-domaines comme le machine learning, la vision par ordinateur ou encore le traitement automatique du langage.
2/ Machine learning : apprentissage à partir des données
Le machine learning (ou apprentissage automatique) désigne une méthode par laquelle une machine apprend à effectuer une tâche en analysant des données. Elle n’est pas explicitement programmée pour chaque action, mais construit des modèles à partir des exemples fournis.
Cette technologie est utilisée dans de nombreuses applications comme les moteurs de recommandation, les filtres antispam ou les assistants vocaux.
3/ Deep learning : couches de neurones artificiels
Le deep learning (ou apprentissage profond) est une branche du machine learning qui repose sur des réseaux de neurones composés de plusieurs couches successives. Il est particulièrement adapté à des tâches complexes comme la reconnaissance faciale ou la traduction automatique.
Cette approche a permis d’importants progrès en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel.
4/ Modèle de langage : prédire et générer du texte
Un modèle de langage est un système entraîné à comprendre, compléter ou générer du texte à partir d’un ensemble de données linguistiques. Il peut s’agir d’un texte court ou d’un corpus entier.
Les modèles de langage peuvent être utilisés pour la rédaction automatisée, la recherche d’information ou les assistants conversationnels.
5/ LLM : grands modèles de langage
Un LLM (Large Language Model) est un modèle de langage de grande taille, entraîné sur d’énormes volumes de texte. Ces modèles, comme GPT ou BERT, sont capables de produire du texte cohérent, de répondre à des questions ou de traduire des langues.
Leur fonctionnement repose sur une architecture de type transformer qui leur permet de prendre en compte le contexte d’un texte avec précision.
6/ Prompt : l’entrée utilisateur
Le mot prompt désigne l’instruction ou la requête donnée à un modèle d’intelligence artificielle pour générer une réponse. Il peut s’agir d’une question, d’un mot-clé ou d’une phrase complète.
La qualité du prompt influence fortement la pertinence de la réponse générée par le modèle.
Algorithme : règles pour résoudre un problème
Un algorithme est une suite d’instructions définies permettant de résoudre un problème ou de réaliser une tâche. En IA, les algorithmes permettent d’analyser des données, d’apprendre des modèles ou de faire des prédictions.
Différents types d’algorithmes sont utilisés selon les objectifs et les types de données traités.
Dataset : base de données pour l’entraînement
Un dataset (ou jeu de données) est un ensemble structuré d’informations utilisé pour entraîner un modèle d’intelligence artificielle. Il peut contenir du texte, des images, des sons ou d’autres types de données.
La qualité et la diversité du dataset jouent un rôle central dans la performance du modèle final.
Token : unité de traitement du langage
En traitement du langage, un token correspond à une unité de texte analysée par le modèle. Il peut s’agir d’un mot, d’un sous-mot ou même d’un caractère.
La gestion des tokens permet de découper et d’interpréter le texte pour le rendre exploitable par les modèles de langage.
Fine-tuning : ajustement d’un modèle existant
Le fine-tuning désigne la phase d’ajustement d’un modèle pré-entraîné sur un nouveau jeu de données. Cette technique permet de spécialiser un modèle pour une tâche ou un domaine particulier sans avoir à l’entraîner depuis zéro.
Elle est couramment utilisée pour adapter des LLM à des contextes métiers spécifiques.
Inference : utilisation d’un modèle entraîné
L’inference est l’étape durant laquelle un modèle déjà entraîné est utilisé pour produire un résultat, comme une prédiction ou une génération de texte, à partir de nouvelles données d’entrée.
Elle se distingue de l’entraînement, qui consiste à apprendre à partir de données existantes.
Reinforcement learning : apprentissage par essai-erreur
Le reinforcement learning est une technique d’apprentissage où un agent prend des décisions dans un environnement et reçoit des récompenses ou des pénalités selon les actions choisies. L’objectif est d’apprendre une stratégie optimale à travers l’expérience.
Cette approche est utilisée notamment dans les jeux vidéo, la robotique ou la gestion automatique de systèmes complexes.
Bias : biais dans les modèles
Les biais sont des distorsions involontaires présentes dans les données ou les modèles, pouvant conduire à des résultats inéquitables ou incorrects. Ces biais peuvent être d’origine culturelle, sociale ou statistique.
La détection et la correction des biais sont des enjeux majeurs pour garantir l’équité des systèmes d’intelligence artificielle.
Explainability : rendre les modèles compréhensibles
L’explainability (ou explicabilité) désigne la capacité à expliquer comment un modèle d’intelligence artificielle a pris une décision. Cette transparence est essentielle dans des domaines sensibles comme la finance, la santé ou le droit.
Des techniques comme les cartes de chaleur ou les arbres de décision sont utilisées pour visualiser et interpréter les décisions des modèles.
La compréhension de ces termes constitue une base solide pour aborder le monde de l’intelligence artificielle. Ce lexique permet d’acquérir les repères nécessaires pour naviguer parmi les concepts, les technologies et les usages courants dans ce secteur en pleine transformation.