Toute la terminologie de l’IA expliquée : dictionnaire d’intelligence artificielle

Le domaine de l’IA est tellement rempli de jargon qu’il peut être très difficile de comprendre ce qui se passe réellement avec chaque nouvelle avancée. Et bien que l’IA soit partout, tout le monde ne comprend pas de quoi nous parlons lorsque nous nous y référons.

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Pour vous aider à mieux comprendre ce qui se passe, The Verge a dressé une liste de certains des termes les plus courants de l’IA et nous vous la proposons traduite et adaptée à votre langue.

Tout d’abord, nous allons définir ce qu’est l’IA (nous avons déjà parlé de l’IA Agentique l’autre jour) et ensuite nous allons expliquer chaque terme lié à l’intelligence artificielle. C’est parti !

Qu’est-ce que l’IA exactement?

Souvent abrégée en IA, c’est techniquement la discipline de l’informatique qui se consacre à la création de systèmes informatiques capables de penser comme un être humain.

Mais aujourd’hui, on parle beaucoup de l’IA en tant que technologie et même en tant qu’entité, et il est difficile de préciser exactement ce que cela signifie. Il est également fréquemment utilisé comme un mot à la mode dans l’univers marketing, ce qui rend sa définition plus changeante qu’elle ne devrait l’être.

Google, par exemple, a beaucoup parlé de ses investissements en IA au fil des ans. Cela fait référence à la façon dont beaucoup de ses produits sont améliorés grâce à l’intelligence artificielle et comment l’entreprise propose des outils tels que Gemini qui semblent intelligents, par exemple.

Il existe des modèles d’IA sous-jacents qui alimentent de nombreux outils d’IA, tels que GPT d’OpenAI. Ensuite, il y a le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, qui a utilisé l’IA comme un nom pour désigner des chatbots individuels.

Alors que de plus en plus d’entreprises essaient de vendre l’IA comme la prochaine grande nouveauté, les façons dont elles utilisent le terme et d’autres nomenclatures connexes peuvent être encore plus confuses.

Terminologie de l’IA

Apprentissage automatique : Les systèmes d’apprentissage automatique sont entraînés (nous expliquerons plus tard ce qu’est l’entraînement) avec des données afin de pouvoir faire des prédictions sur de nouvelles informations. De cette manière, ils peuvent « apprendre ». L’apprentissage automatique est un domaine de l’intelligence artificielle et est essentiel pour de nombreuses technologies d’IA.

Intelligence artificielle générale (AGI) : Intelligence artificielle aussi intelligente, voire plus, qu’un être humain. (OpenAI, en particulier, investit beaucoup dans l’AGI). Cela pourrait être une technologie incroyablement puissante, mais pour beaucoup de gens, c’est aussi la perspective la plus effrayante des possibilités de l’IA : pensez à tous les films que nous avons vus sur des machines super intelligentes qui prennent le contrôle du monde ! De plus, on travaille également sur la “superintelligence“, c’est-à-dire une IA beaucoup plus intelligente qu’un être humain.

IA générative : technologie d’IA capable de générer de nouveaux textes, images, codes et bien plus encore. Pensez à toutes les réponses et images intéressantes (bien que parfois problématiques) que vous avez vues produites par ChatGPT ou Gemini de Google. Les outils d’IA générative fonctionnent avec des modèles d’IA qui sont généralement entraînés avec de grandes quantités de données.

Hallucinations : étant donné que les outils d’IA générative sont aussi bons que les données sur lesquelles ils ont été entraînés, ils peuvent « halluciner » ou inventer en toute confiance ce qu’ils croient être les meilleures réponses aux questions. Ces hallucinations signifient que les systèmes peuvent commettre des erreurs factuelles ou donner des réponses incohérentes. Il y a même une certaine controverse sur la possibilité de « réparer » les hallucinations de l’IA.

Biais : les hallucinations ne sont pas le seul problème qui a surgi avec l’utilisation de l’IA, et cela aurait pu être prédit, car après tout, les IA sont programmées par des humains. En conséquence, selon leurs données d’entraînement, les outils d’IA peuvent présenter des biais.

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Modèles d’IA : Les modèles d’IA sont entraînés avec des données afin qu’ils puissent effectuer des tâches ou prendre des décisions par eux-mêmes.

Grands modèles linguistiques, ou LLM : Un type de modèle d’IA capable de traiter et de générer du texte en langage naturel. Claude, d’Anthropic, qui selon l’entreprise est « un assistant serviable, honnête et inoffensif avec un ton conversationnel », est un exemple de LLM.