🧠 Les 30 mots essentiels à connaître sur l’Intelligence Artificielle

Un lexique clair et accessible pour mieux comprendre le vocabulaire de l’IA.

Sommaire

• 1. Définitions clés
• 2. Techniques et méthodes
• 3. Types d’IA et domaines d’application
• 4. Données et modèles
• 5. Aspects sociaux, éthiques et réglementaires

1. Définitions clés

Ces termes permettent de poser les bases de la compréhension de l’IA.

Intelligence artificielle (IA)

Ensemble de techniques qui permettent à des machines d’imiter certaines capacités humaines comme la perception, le raisonnement ou la prise de décision.

Algorithme

Séquence d’instructions permettant de résoudre un problème ou d’effectuer une tâche. Les IA reposent sur des algorithmes souvent très complexes.

Automatisation

Processus par lequel des tâches sont effectuées sans intervention humaine directe, grâce à des systèmes programmés ou intelligents.

Système expert

Programme informatique conçu pour reproduire le raisonnement d’un spécialiste dans un domaine précis.

Chatbot

Logiciel qui simule une conversation avec un utilisateur, souvent utilisé pour le service client ou l’assistance en ligne.

2. Techniques et méthodes

Ce sont les “outils” utilisés pour faire fonctionner l’intelligence artificielle.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

Technique qui permet à un programme d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque tâche.

Réseaux de neurones

Modèles inspirés du cerveau humain, composés de “neurones” artificiels interconnectés. Ils sont à la base du deep learning.

Deep learning (Apprentissage profond)

Sous-domaine du machine learning utilisant des réseaux de neurones à plusieurs couches, très performant dans la reconnaissance d’images ou de la parole.

Traitement automatique du langage naturel (TALN / NLP)

Technique qui permet à une machine de comprendre, analyser ou générer du langage humain.

Prompt

Texte ou instruction donné à une IA générative (comme ChatGPT) pour obtenir une réponse précise.

Renforcement (Reinforcement Learning)

Méthode d’apprentissage où une IA apprend par essais-erreurs, en recevant des récompenses ou des pénalités selon ses actions.

Fine-tuning

Étape d’ajustement d’un modèle d’IA pré-entraîné sur des données spécifiques pour l’adapter à un domaine particulier.

3. Types d’IA et domaines d’application

IA faible (Narrow AI)

IA conçue pour accomplir une tâche spécifique (ex. reconnaissance faciale, traduction). C’est la forme la plus répandue aujourd’hui.

IA forte (General AI)

IA hypothétique capable de raisonner et d’apprendre de manière générale, comme un humain.

IA générative

IA capable de produire du contenu nouveau (texte, image, vidéo, code) à partir d’instructions.

Vision par ordinateur

Branche de l’IA qui permet aux machines d’interpréter des images ou des vidéos.

Robotique

Discipline qui combine l’IA, la mécanique et l’électronique pour créer des machines capables d’agir dans le monde réel.

Recommandation

Systèmes qui analysent les préférences pour suggérer des produits, films, articles… (ex : Netflix, Amazon).

Traduction automatique

Utilisation de modèles linguistiques pour traduire rapidement d’une langue à une autre.

Agents autonomes

Systèmes capables d’agir de manière indépendante dans un environnement pour atteindre un objectif (ex. voitures autonomes).

4. Données et modèles

Données d’entraînement

Ensemble d’informations utilisées pour “apprendre” à une IA à reconnaître des motifs ou à faire des prédictions.

Jeu de test

Données utilisées pour évaluer la performance d’un modèle entraîné.

Biais de données

Tendance d’un jeu de données à favoriser certains résultats ou représentations, ce qui peut mener à des discriminations.

Modèle

Structure mathématique issue de l’entraînement, capable de faire des prédictions ou de générer des réponses.

Overfitting (Surapprentissage)

Situation où un modèle est trop “collé” aux données d’entraînement et ne généralise plus correctement.

API

Interface qui permet à différentes applications de communiquer entre elles, souvent utilisée pour intégrer des IA dans des sites ou logiciels.

Cloud computing

Utilisation de serveurs à distance pour stocker et traiter des données, essentiel pour faire fonctionner les IA à grande échelle.

5. Aspects sociaux, éthiques et réglementaires

Éthique de l’IA

Ensemble de principes visant à garantir que l’IA est développée et utilisée de manière responsable.

Régulation

Lois, directives et normes qui encadrent l’utilisation de l’IA (par exemple, l’AI Act européen).

Transparence

Capacité à comprendre comment une IA prend ses décisions, pour garantir la confiance et la responsabilité.

Conclusion : Comprendre ces 30 mots est une première étape indispensable pour démystifier l’intelligence artificielle et mieux saisir ses enjeux techniques, économiques et sociaux.