Notions d’IA : le vocabulaire essentiel

L’IA peut sembler compliquée, mais beaucoup de concepts sont plus simples qu’il n’y paraît. Voici un glossaire facile avec un exemple concret pour chaque terme :

🤖 Intelligence artificielle (IA)

Toute technique permettant à des ordinateurs d’imiter l’intelligence humaine — raisonnement, apprentissage ou résolution de problèmes. Exemple : Un chatbot qui répond aux questions du service client.

📚 Apprentissage automatique (ML)

Un type d’IA où le système améliore ses performances en apprenant à partir de données, sans recevoir d’instructions explicites. Exemple : Un filtre anti-spam qui se perfectionne au fil du temps en analysant les messages que vous signalez.

🧠 Réseau de neurones

Modèle de machine learning composé de couches de nœuds interconnectés (comme des neurones virtuels) qui reconnaît des motifs dans les données. Exemple : Un modèle capable d’identifier des animaux sur des images en apprenant leurs formes et caractéristiques.

📊 Jeu de données

Ensemble structuré de données utilisé pour entraîner ou évaluer un modèle d’IA. Exemple : Des milliers de photos annotées de chats et de chiens servant à enseigner la classification d’images.

🏋️ Entraînement vs inférence

Entraînement : phase où le modèle s’ajuste à partir d’exemples. Inférence : le modèle entraîné prédit sur de nouvelles données. Exemple : Un modèle de langue est entraîné sur des livres (entraînement), puis utilisé pour rédiger une réponse à un e-mail (inférence).

⚙️ Algorithme

Suite d’instructions qu’un ordinateur exécute pour résoudre une tâche précise. Exemple : Un algorithme de tri qui range les produits par prix sur une boutique en ligne.

🗣️ Traitement automatique du langage naturel (NLP)

Domaine de l’IA visant à aider les ordinateurs à comprendre, interpréter et générer le langage humain. Exemple : GReq utilise le NLP pour repérer les formulations floues ou incohérentes dans les exigences.

👁️ Vision par ordinateur

Champ de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter des informations visuelles comme des photos, des vidéos ou un flux de caméra en direct. Exemple : Une voiture autonome exploite la vision par ordinateur pour détecter en temps réel les voies, panneaux et piétons.

🎲 Apprentissage par renforcement

Technique de machine learning où un modèle apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités et cherche à optimiser son comportement. Exemple : Un modèle apprend à jouer aux échecs en essayant différents coups et en s’améliorant selon ceux qui mènent à la victoire.

✨ IA générative

Des modèles d’IA qui créent de nouveaux contenus — textes, images, audio ou code — sans simplement recopier les données d’entraînement. Exemple : Un modèle qui génère un nouveau texte marketing à partir de la description de votre produit.

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Ces notions sont les bases de l’IA moderne : les comprendre facilite l’évaluation, l’application ou la création de systèmes intelligents.