Introduction à l’intelligence artificielle
Votre première expérience de l’intelligence artificielle
Votre première expérience de l’intelligence artificielle (IA) a peut-être été ChatGPT, le chatbot d’OpenAI qui a la capacité étonnante de répondre à n’importe quelle question. Mais les IA conversationnelles ne sont qu’une partie du paysage de l’intelligence artificielle. Certes, le fait que ChatGPT vous aide à faire vos devoirs ou que Midjourney crée des images fascinantes est une révolution, mais l’IA a le potentiel pour remodeler en profondeur les économies. Selon le McKinsey Global Institute, cela pourrait représenter 4 400 milliards de dollars par an pour l’économie mondiale. Autant dire que vous pouvez vous attendre à entendre beaucoup parler d’IA dans les mois et années à venir.
Pour briller en société ou faire bonne impression lors d’un entretien d’embauche, voici quelques termes importants relatifs à l’intelligence artificielle qu’il faut absolument connaître.
Intelligence artificielle générale (IAG)
Concept indiquant une version plus avancée de l’IA par rapport à celle que nous connaissons actuellement, capable d’effectuer des tâches cognitives aussi bien que les humains tout en améliorant ses propres capacités.
Éthique de l’intelligence artificielle
Principes visant à empêcher l’IA de causer du tort aux humains, notamment en établissant la manière dont les systèmes d’IA doivent collecter des données ou traiter les préjugés.
Sécurité de l’IA
Domaine interdisciplinaire qui examine les conséquences à long terme de l’IA et la possibilité qu’elle évolue soudainement vers une superintelligence qui pourrait être hostile à l’homme.
Algorithme
Série d’instructions permettant à un programme informatique d’apprendre et d’analyser des données d’une manière spécifique, par exemple en identifiant des modèles, afin de tirer des enseignements et d’accomplir des tâches de manière autonome.
Alignement
Adaptation d’une IA pour produire le résultat souhaité. Cela peut aller de la modération du contenu à maintenir des interactions positives avec les humains.
Anthropomorphisme
Tendance à attribuer des caractéristiques humaines à des objets non humains. Dans le domaine de l’IA, cela peut consister à faire croire à un chatbot qu’il est plus humain et plus conscient qu’il ne l’est réellement, par exemple en lui faisant croire qu’il est heureux, triste ou même complètement sensible.
Intelligence artificielle (IA)
Utilisation de la technologie pour simuler l’intelligence humaine, que ce soit dans des programmes informatiques ou en robotique. Il s’agit d’un domaine de l’informatique qui vise à construire des systèmes capables d’accomplir des tâches humaines.
Biais
En ce qui concerne les grands modèles linguistiques, il s’agit d’erreurs découlant des données d’apprentissage. Cela peut entraîner l’attribution incorrecte de certaines caractéristiques à certaines races ou à certains groupes sur la base des stéréotypes. Les biais d’IA les plus courants sont liés au genre, à la couleur de peau et à l’orientation sexuelle.
Chatbot
Un agent de conversation qui communique avec les humains en utilisant du texte simulé en langage naturel.
ChatGPT
Un chatbot d’IA développé par OpenAI qui utilise la technologie des grands modèles de langage.
Informatique cognitive
Autre terme utilisé pour désigner l’intelligence artificielle.
Augmentation des données
Réorganisation des données existantes ou ajout d’un ensemble plus diversifié de données pour former une IA.
Apprentissage profond ou deep learning
Méthode d’IA et sous-domaine de l’apprentissage automatique qui utilise de multiples paramètres pour reconnaître des modèles complexes dans des images, des sons et des textes. Le processus s’inspire du cerveau humain et utilise des réseaux neuronaux artificiels pour créer des modèles.
Diffusion
Méthode d’apprentissage automatique qui prend une donnée existante, telle qu’une photo, et y ajoute un bruit aléatoire. Les modèles de diffusion entraînent leurs réseaux à réorganiser ou à récupérer cette photo.
Comportement émergent
Lorsqu’un modèle d’IA présente des capacités inattendues.
Apprentissage de bout en bout (E2E)
Processus d’apprentissage profond dans lequel un modèle est chargé d’accomplir une tâche du début à la fin. Il n’est pas formé pour effectuer une tâche de manière séquentielle, mais apprend à partir des entrées et résout le problème en une seule fois.
Considérations éthiques
Prise de conscience des implications éthiques de l’IA et des questions liées à la vie privée, à l’utilisation des données, à l’équité, à l’utilisation abusive et à d’autres problèmes de sécurité.
Foom
Augmentation soudaine de l’intelligence artificielle, de sorte qu’un système d’IA devient extrêmement puissant.
Réseaux antagonistes génératifs (RAG)
Modèle d’IA génératif composé de deux réseaux neuronaux pour générer de nouvelles données : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée de nouveaux contenus et le discriminateur vérifie leur authenticité.
IA générative
Technologie de génération de contenu qui utilise l’IA pour créer du texte, de la vidéo, du code informatique ou des images. L’IA est alimentée par de grandes quantités de données d’entraînement et trouve des modèles pour générer ses propres réponses, qui peuvent parfois être similaires au matériel d’origine.
Google Bard
Chatbot d’IA de Google qui fonctionne de la même manière que ChatGPT mais qui puise des informations sur le web, tandis que ChatGPT est limité aux données jusqu’en 2021 et n’est pas connecté à Internet.
Garde-fous
Politiques et restrictions imposées aux modèles d’IA pour garantir que les données sont traitées de manière responsable et que le modèle ne crée pas de contenu nuisible.
Source : cnetfrance.fr
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