L'univers de l'intelligence artificielle (IA) est en constante évolution, apportant avec lui un lexique riche et complexe qui peut parfois sembler déroutant pour les néophytes et même pour les initiés. De la compréhension des termes fondamentaux aux concepts les plus avancés, la maîtrise du vocabulaire de l'IA est essentielle pour naviguer avec assurance dans ce domaine en pleine expansion.
Cet article vise à démystifier le lexique de l'IA, en fournissant des explications claires et concises sur les termes clés, les technologies émergentes et les avancées les plus récentes. Que vous souhaitiez comprendre les bases de l'IA ou approfondir vos connaissances, plongeons ensemble dans ce fascinant lexique qui définit le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle
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Premièrement, on parle d'intelligence artificielle, quand les machines apprennent à réaliser des actions normalement réalisées par les humains, comme résoudre des problèmes complexes, reconnaître des formes, prendre des décisions et apprendre par elles-mêmes. |
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Ensuite l'apprentissage automatique, correspond à l'apprentissage des ordinateurs à partir d'informations sans réelles instructions. Ils apprennent par eux-mêmes en analysant des données et en trouvant des mécanismes de réponse |
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Un algorithme, est une série d'étapes logiques pour résoudre un problème. Dans l'intelligence artificielle, les algorithmes aident les ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions. |
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Les données d'apprentissage(Training Data), sont des shématisations ou des exemples de résolutions de problèmes que les ordinateurs utilisent pour apprendre. C'est-à-dire que l'on va montrer à un ordinateur comment résoudre des problèmes en lui donnant des exemples avec les bonnes réponses. |
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De même l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), est le fait de mettre en place un système de jeu avec des récompenses pour les bonnes actions et des punitions pour les mauvaises. L'appareil apprend ainsi à prendre les meilleures décisions. |
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Le traitement du langage naturel(Natural Language Processing - NLP) pousse un système à comprendre et à parler comme les humains. Cela inclut la compréhension des textes, la traduction de langues et la communication en langage naturel. |
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Ensuite la vision par ordinateur(Computer Vision), représente la vision et la compréhension des ordinateurs face à des images et vidéos de la même façon qu'unles humains. Ils peuvent reconnaître des objets, des visages et même comprendre ce qu'il se passe dans une image |
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On entend souvent parler de "Deep Learning", (apprentissage en profondeur), ce système est représente une forme de cerveau chez les ordinateurs, avec différentes couches qui lui permettent de comprendre les éléments de plus en plus complexes. |
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