Pourquoi maîtriser le vocabulaire de l’IA ?
L’intelligence artificielle s’est immiscée dans presque tous les secteurs : du marketing à la santé, en passant par la finance et la création artistique. Pour comprendre les promesses et les limites de ces technologies, il est essentiel de se familiariser avec le jargon propre au domaine. Voici un glossaire des termes clés de l’IA moderne, continuellement mis à jour pour guider novices et experts.
Les notions fondamentales
- Intelligence artificielle (IA) : discipline informatique visant à concevoir des systèmes capables d’effectuer des tâches requérant normalement l’intelligence humaine (reconnaissance visuelle, prise de décision, traduction, etc.).
- Machine learning : sous-domaine de l’IA où les algorithmes apprennent à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
- Deep learning : branche du machine learning reposant sur des réseaux de neurones profonds (deep neural networks) pour modéliser des relations complexes dans les données.
- Réseau de neurones : architecture composée de couches de « neurones » artificiels interconnectés, inspirée du fonctionnement du cerveau humain.
Les modèles de langage
- Modèle de langage (LLM) : système entraîné à prédire le mot suivant dans une séquence de texte, capable de générer, compléter ou traduire du contenu.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) : famille de modèles de langage développés par OpenAI, reposant sur l’architecture Transformer, reconnue pour sa capacité à gérer de longues dépendances textuelles.
- Transformer : modèle neural introduit en 2017, qui utilise des mécanismes d’attention (attention mechanisms) pour traiter simultanément l’ensemble d’une séquence, plutôt que mot par mot.
- ChatGPT : application conversationnelle basée sur un LLM de type GPT, ajustée pour répondre de façon interactive à des requêtes en langage naturel.
Les étapes de développement
- Pré-entraînement : phase initiale où le modèle apprend à partir d’un large corpus de données non étiquetées, acquérant une compréhension générale du langage ou des images.
- Fine-tuning : étape de réentraînement sur un jeu de données spécifique (étiqueté) pour adapter le modèle à une tâche précise (classification, questions-réponses, détection d’anomalies).
- Prompt engineering : art de formuler des invites (prompts) pour guider le modèle de langage vers une réponse désirée, par exemple en ajustant le contexte ou le style de la consigne.
- Inference : opération d’utilisation du modèle déjà entraîné pour générer des prédictions ou des contenus en réponse à de nouvelles données.
Les types d’apprentissage
- Supervised learning (apprentissage supervisé) : algorithme entraîné sur des données annotées (entrées + sorties connues) pour apprendre la correspondance exacte.
- Unsupervised learning (apprentissage non supervisé) : algorithme confronté à des données non labellisées, chargé de découvrir des structures cachées (clustering, détection d’outliers).
- Reinforcement learning (apprentissage par renforcement) : agent apprenant à prendre des décisions séquentielles en recevant des récompenses ou des punitions, idéal pour la robotique et les jeux.
Les enjeux éthiques et techniques
- Biais algorithmique : tendance d’un modèle à reproduire ou amplifier des discriminations présentes dans les données d’entraînement.
- Fairness : principe visant à garantir l’équité des décisions prises par l’IA, indépendamment de l’âge, du sexe, de l’origine ou de tout autre critère sensible.
- Explainability (explicabilité) : aptitude d’un système à fournir des justifications compréhensibles par l’humain concernant ses décisions.
- Data privacy (protection des données) : ensemble des réglementations (ex. RGPD) et pratiques sécuritaires pour préserver la confidentialité des données personnelles.
Les cas d’usage courants
- Vision par ordinateur : reconnaissance d’images et de vidéos pour la sécurité, la santé (diagnostic médical) ou la conduite autonome.
- Traitement du langage naturel : analyse de sentiments, traduction automatique, génération de textes et chatbots de support client.
- Recommandation : filtrage collaboratif et analyse de comportement pour suggérer produits, contenus ou parcours personnalisés.
- Analyse prédictive : modélisation des tendances et prévision de la demande, du churn ou des pannes dans l’industrie.
Se tenir informé
Ce glossaire évolue au rythme des avancées de la recherche et des nouvelles applications. Pour rester à jour, suivez les publications des institutions (OpenAI, DeepMind, Meta AI), les conférences (NeurIPS, ICML, CVPR) et les blogs spécialisés. Comprendre ces termes, c’est décrypter le futur de l’IA et participer activement à son développement responsable et transparent.