- Intelligence Artificielle (IA): Domaine de l’informatique visant à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. L’IA inclut l’apprentissage, le raisonnement et l’auto-amélioration.
- Apprentissage Automatique (Machine Learning, ML): Sous-ensemble de l’IA où les machines apprennent à partir de données et améliorent leurs performances sans être explicitement programmées pour chaque tâche.
- Réseau de Neurones: Modèles informatiques inspirés du cerveau humain, utilisés dans le ML pour reconnaître des patterns complexes à travers de grandes quantités de données.
- Deep Learning (Apprentissage Profond): Type de ML utilisant des réseaux de neurones avec de nombreuses couches (profondes) pour apprendre à partir d’un grand volume de données.
- Algorithmes: Séquences d’instructions utilisées par les machines pour résoudre des problèmes ou réaliser des tâches.
- Big Data: Ensemble de données tellement volumineux et complexe qu’il nécessite des méthodes avancées pour être stocké, traité et analysé.
- Traitement du Langage Naturel (TLP): Branche de l’IA qui donne aux machines la capacité de lire, comprendre et interpréter le langage humain.
- Robotique: Domaine associant l’IA et l’ingénierie mécanique pour créer des robots capables d’exécuter des tâches automatiquement.
- Vision par Ordinateur: Utilisation de l’IA pour permettre aux machines d’interpréter et comprendre le monde visuel.
- Système Expert: Programme informatique qui simule le jugement et le comportement d’un humain ou d’un expert dans un domaine particulier.
- Apprentissage Supervisé: Catégorie de ML où les modèles sont entraînés sur des données étiquetées et utilisent ces enseignements pour faire des prédictions ou des classifications.
- Apprentissage Non Supervisé: Catégorie de ML où les modèles détectent des patterns ou des structures dans des données non étiquetées.
- Apprentissage par Renforcement: Type de ML où un agent apprend à prendre des décisions en exécutant des actions et en observant les récompenses/pénalités résultantes.
- Réseau Neuronal Convolutif (CNN): Type de réseau de neurones profonds, souvent utilisé dans la reconnaissance d’images.
- Réseau Neuronal Récurrent (RNN): Réseau de neurones conçu pour reconnaître les séquences de données, comme le langage ou les séquences temporelles.
- Intelligence Artificielle Générale (AGI): Hypothétique IA capable de comprendre, apprendre et appliquer l’intelligence dans une variété de tâches, comme un être humain.
- Intelligence Artificielle Faible: IA conçue pour un ensemble de tâches spécifique, contrairement à l’AGI qui est versatile.
- Algorithmes Génétiques: Méthodes de résolution de problèmes basées sur la théorie de l’évolution, utilisant la sélection naturelle comme principe d’optimisation.
- Données Structurées/Non Structurées: Données organisées (structurées) ou non organisées (non structurées) qui sont utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA.
- Modèle de Langage: Système utilisé pour comprendre, générer et interpréter le langage humain, souvent basé sur le TLP.
- Précision et Rappel: Mesures utilisées pour évaluer la qualité des modèles de ML, particulièrement dans les tâches de classification.
- Overfitting/Underfitting: Problèmes où un modèle est trop complexe et spécifique aux données d’entraînement (overfitting) ou trop simple pour capturer la structure des données (underfitting).
- Validation Croisée: Technique pour évaluer les performances d’un modèle de ML en le testant sur plusieurs sous-ensembles de données.
- Taux d’Erreur: Mesure de la fréquence à laquelle un modèle d’IA fait des erreurs dans ses prédictions ou classifications.
- Chatbot: Programme qui simule une conversation humaine à travers le texte ou la parole, utilisant souvent le TLP.
- Séries Temporelles: Données qui sont séquencées dans le temps, souvent analysées dans des contextes prédictifs comme les prévisions météorologiques ou boursières.
- Ethique de l’IA: Discussion et lignes directrices sur la manière dont l’IA doit être développée et utilisée de manière responsable.
- Transparence de l’IA: Notion que les processus et décisions d’un système d’IA devraient être compréhensibles par les utilisateurs humains.
- Biais Algorithmique: Tendance d’un système d’IA à faire des erreurs systématiques ou injustes en raison de suppositions inappropriées dans le processus de ML.
- Computing Cognitif: Systèmes qui imitent le fonctionnement du cerveau humain pour améliorer la prise de décision, la résolution de problèmes et autres tâches cognitives.
- Auto-Apprentissage: Capacité d’un système d’IA à apprendre et à s’améliorer à partir de ses actions sans être programmé explicitement.
- Sécurité de l’IA: Ensemble de stratégies et de techniques pour protéger les systèmes d’IA contre les manipulations ou les utilisations malveillantes.
- Interface Neuronale Directe: Technologie permettant une communication directe entre un cerveau et un ordinateur.
- Fouille de Données (Data Mining): Processus d’extraction de patterns significatifs ou de connaissances à partir de grands ensembles de données.
- Sémantique Web: Extension du Web actuel, visant à permettre aux ordinateurs de comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs avec un sens plus précis.
- Systèmes Multi-Agents: Systèmes dans lesquels plusieurs agents intelligents interagissent ou travaillent ensemble pour accomplir certaines tâches ou résoudre des problèmes.
- Cloud Computing: Livraison de services informatiques (stockage, traitement, etc.) sur Internet, permettant l’accès flexible et à grande échelle aux ressources informatiques.
- Blockchain et IA: Intégration de la technologie blockchain pour améliorer la sécurité, la transparence et la décentralisation dans les applications d’IA.
- Quantique et IA: Utilisation de l’informatique quantique pour exécuter des algorithmes d’IA, potentiellement à une vitesse et une efficacité bien supérieures.
- Réalité Augmentée et IA: Combinaison de l’IA avec la réalité augmentée pour créer des expériences interactives et immersives.
- IA dans les Soins de Santé: Application de l’IA pour diagnostiquer des maladies, personnaliser les traitements et améliorer la recherche médicale.
- IA dans la Finance: Utilisation de l’IA pour analyser les marchés financiers, gérer les risques et personnaliser les services financiers.
- IA dans l’Éducation: Développement de systèmes d’IA pour personnaliser l’apprentissage, évaluer les étudiants et gérer les établissements éducatifs.
- IA dans le Commerce: Utilisation de l’IA pour améliorer l’expérience client, optimiser la gestion des stocks et personnaliser le marketing.
- IA dans la Logistique: Application de l’IA pour optimiser la chaîne d’approvisionnement, améliorer la livraison et réduire les coûts opérationnels.
- IA dans l’Agriculture: Utilisation de l’IA pour surveiller les cultures, optimiser les rendements et prévoir les conditions météorologiques.
- IA dans l’Art et la Créativité: Exploration de l’utilisation de l’IA pour créer de l’art, de la musique, et d’autres formes de créativité.
- IA dans la Sécurité: Déploiement de l’IA pour la surveillance, la détection des menaces et la réponse aux incidents de sécurité.
- IA et Éthique des Données: Discussion sur la collecte, l’utilisation et la protection des données dans les systèmes d’IA.
- Interprétabilité de l’IA: Mesures et techniques pour rendre les décisions et les processus d’un modèle d’IA compréhensibles pour les humains.
- IA et Environnement: Recherche sur l’impact environnemental de l’IA et son utilisation pour combattre le changement climatique.
- Démocratisation de l’IA: Efforts pour rendre l’IA accessible et compréhensible à un public plus large, pas seulement aux experts.
- IA et Emploi: Discussion sur l’impact de l’IA sur le marché du travail, incluant la création et la disparition de métiers.
- Métriques de Performance de l’IA: Ensemble de mesures utilisées pour évaluer l’efficacité et l’efficience des systèmes d’IA.
- IA et Droit: Exploration de la façon dont les lois et réglementations s’appliquent ou devraient s’appliquer aux technologies d’IA.
- Neurosciences et IA: Étude des liens entre le fonctionnement du cerveau humain et les algorithmes d’IA.
- IA et Politique: Analyse de l’influence de l’IA sur la prise de décisions politiques et les politiques publiques.
- IA et Société: Étude de l’impact global de l’IA sur la société, y compris les aspects culturels, sociaux et économiques.
- Gouvernance de l’IA: Structures et politiques visant à gérer le développement et l’utilisation éthique de l’IA.
- Capacités Autonomes: Technologies permettant aux systèmes d’IA d’opérer indépendamment, sans intervention humaine constante.
