Personne n’a dit que l’intelligence artificielle était facile. Si nous parlons d’IA, nous ne parlons pas seulement d’applications ou de pages Web qui génèrent automatiquement du texte ou des images en fonction d’une description, mais nous parlons de bien plus encore. Si nous voulons approfondir nos connaissances sur ce qu’est l’Intelligence Artificielle et son fonctionnement, nous devons notions de base.
Nous pouvons facilement apprendre ces connaissances à travers les termes les plus utilisés dans ce domaine et que nous vous montrons ci-dessous.
- Algorithme. L’algorithme est la base du fonctionnement de tout système puisqu’il comprend les instructions et les règles que l’IA doit utiliser pour répondre correctement à une question.
- apprentissage automatique (Apprentissage automatique). Contrairement à l’apprentissage en profondeur, il fait des inférences sur de grandes quantités d’informations non cataloguées pour trouver des modèles et faire des prédictions.
- apprentissage par renforcement. Il s’agit d’un modèle d’apprentissage automatique dans lequel l’intelligence artificielle est capable de prendre des décisions par essais et erreurs, de recevoir des récompenses ou des punitions qui l’aident à améliorer ses performances au fil du temps.
- l’apprentissage en profondeur. Le Deep Learning, de son nom en anglais, est une branche de l’Intelligence Artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre et analyser de grandes quantités de données, leur permettant d’effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance vocale et le traitement d’une image et d’un langage naturel.
- enseignement supervisé. Il s’agit d’un modèle d’apprentissage automatique qui est formé sur la base de données préalablement étiquetées pour faire des prédictions à partir de grandes quantités de données.
- Big Data. Un terme très populaire qui décrit de grands ensembles de données difficiles à analyser à l’aide de méthodes traditionnelles. Le Big Data est utilisé pour analyser de grands ensembles d’informations afin d’en extraire les plus importantes et de prendre des décisions en fonction de celles-ci.
- chatbot. Il s’agit de l’interface qui nous permet d’interagir avec une IA par le biais de commandes textuelles et/ou vocales et qui est capable de comprendre et de générer des réponses de la même manière qu’un humain.
- science des données. Celui-ci est chargé d’extraire des informations à partir de grandes quantités de données à l’aide de systèmes et d’algorithmes scientifiques et couvre un large éventail d’activités telles que la collecte et la visualisation de données ainsi qu’un modèle prédictif pour résoudre des problèmes complexes.
- informatique cognitive. C’est un domaine de l’intelligence artificielle qui développe des systèmes qui imitent les capacités humaines telles que l’apprentissage, le raisonnement, la perfection et la résolution de problèmes.
- Intelligence Artificielle Générative. C’est celui qui décrit les systèmes, méthodes et algorithmes qui permettent aux Intelligences Artificielles de générer du texte, de l’audio, des images ou des vidéos à partir d’une description et d’en tirer des conclusions avec l’interaction des humains.
- Exploration de données. De la même manière que les crypto-monnaies, l’exploration de données dans l’IA est le processus d’acquisition de connaissances basées sur de grandes quantités de données, des données qui sont analysées pour identifier les relations et les modèles afin d’améliorer la façon dont elle traite les informations et offre des réponses correctes.
- traitement du langage naturel (PNL). C’est la capacité de l’IA à interpréter, comprendre et répondre à une question d’une manière lisible par les humains.
- la reconnaissance de formes. C’est la capacité de l’intelligence artificielle à identifier et interpréter correctement les modèles dans les données qu’elle analyse.
- réseau neuronal. Un réseau de neurones, lié à l’apprentissage profond (deep learning) est un modèle informatique inspiré du cerveau humain constitué de nœuds interconnectés (également appelés neurones) organisés en couches. Ceux-ci partagent des informations entre eux, ce qui vous permet d’apprendre des modèles pour prendre des décisions, étant l’un des composants clés des modèles d’apprentissage automatique.
- réseau neuronal récurrent (RNN). Il s’agit d’un type de réseau neuronal qui traite des données séquentielles via des connexions de rétroaction et est capable de stocker les entrées précédentes en mémoire, ce qui permet de tenir une conversation sur le même sujet, étant très utile dans la fonction de traitement du langage naturel.