Le lexique de l’IA School

Glossaire Tout savoir sur l’intelligence artificielle

Analyse de Sentiment : L’utilisation de l’IA pour déterminer le ton ou le sentiment derrière un texte, généralement positif, négatif ou neutre.
Analyse Prédictive en Finance : L’utilisation de l’IA pour prédire les tendances financières futures en fonction de données historiques et en temps réel.
Apprentissage Automatique : Un sous-domaine de l’IA où les systèmes informatiques apprennent à améliorer leur performance sans être explicitement programmés.
Apprentissage Automatique : Une approche de l’IA où les systèmes apprennent à partir des données et s’améliorent avec l’expérience.
Apprentissage Non-supervisé : Une technique d’apprentissage machine où le modèle découvre des structures dans les données sans étiquettes préalables.
Apprentissage par Renforcement : Une méthode d’apprentissage machine où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement.
Apprentissage Profond : Une approche de l’apprentissage machine basée sur des réseaux de neurones profonds.
Apprentissage Supervisé : Une méthode d’apprentissage machine où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour effectuer des prédictions.
Automatisation des Processus Robotiques (RPA) : L’utilisation de robots logiciels pour automatiser des tâches répétitives dans les entreprises.

Big Data : L’analyse de grandes quantités de données pour en extraire des informations utiles.
Business Intelligence (BI) : L’utilisation de l’IA pour collecter, analyser et présenter des données pour aider à la prise de décision.
Biais de l’IA : Les préjugés ou les inégalités qui peuvent être introduits par les algorithmes IA en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés.

Chatbot : Un programme IA conçu pour simuler une conversation humaine.
Classification : Une technique d’apprentissage machine visant à attribuer des étiquettes ou des catégories à des données.
Cybersécurité : La pratique de protéger les systèmes informatiques contre les menaces et les attaques en ligne.

Data Analyst : Un expert en analyse de données.
Data Scientist : Un professionnel qui analyse les données pour en tirer des insights.
Détection d’Objets : L’utilisation de l’IA pour identifier et localiser des objets spécifiques dans des images ou des vidéos.
Deep Learning : Une approche de l’apprentissage machine basée sur des réseaux de neurones profonds.
Données Non Structurées : Des données qui ne sont pas organisées de manière conventionnelle, telles que des vidéos, des images ou du texte.
Données Structurées : Des données organisées de manière formelle, telles que des bases de données.

Éthique de l’IA : L’étude des questions morales et éthiques liées à l’utilisation de l’IA, y compris la confidentialité des données et la discrimination.

Génération Automatique de Texte : L’utilisation de l’IA pour générer du texte cohérent et contextuellement pertinent.
Generative Adversarial Networks (GAN) : Un modèle IA qui génère des données en créant un duel entre deux réseaux de neurones.

IA Faible : Une forme d’IA spécialisée dans des tâches spécifiques et limitée en capacités.
IA Forte : Une forme d’IA qui peut effectuer des tâches complexes et résoudre des problèmes sans intervention humaine.
IA Générative : Des modèles IA capables de générer de nouveaux contenus, tels que des textes, des images ou des vidéos.
Intelligence Artificielle (IA) : Le domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de simuler l’intelligence humaine.
Informatique Quantique : Une technologie émergente qui promet des avancées significatives dans le calcul, y compris l’IA.
IoT (Internet des Objets) : La connexion d’objets physiques à Internet pour collecter et échanger des données, souvent utilisées dans l’IA.

Modèle de Langage : Un modèle IA capable de générer du texte cohérent et contextuellement pertinent.
Modèle Prédictif : Un modèle IA qui utilise des données historiques pour faire des prédictions sur des événements futurs.

Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) : Un type de réseau de neurones utilisé pour l’analyse d’images.
Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Des modèles de réseaux de neurones utilisés pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images.
Reconnaissance de la Parole : La capacité des machines à comprendre et à transcrire la parole humaine en texte.
Régression : Une technique d’apprentissage machine visant à prédire des valeurs numériques en fonction de variables indépendantes.
Révolution Numérique : La transformation des activités économiques et sociales grâce à la technologie numérique.

Segmentation d’Image : La division d’une image en segments ou en régions pour une analyse plus approfondie.
Stratégie d’IA : Un plan d’entreprise visant à intégrer efficacement l’IA dans les opérations et les objectifs de l’entreprise.

Transparence de l’IA : La capacité à expliquer comment les décisions de l’IA sont prises, en particulier dans des domaines tels que la finance et la santé.
Traduction Automatique : L’utilisation de l’IA pour traduire du texte d’une langue à une autre.
Traitement du Langage Naturel (NLP) : La capacité des machines à comprendre et à générer un langage humain.

Vision par Ordinateur : Une branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter des images et des vidéos.