9 mots-clés pour tout comprendre à l’intelligence artificielle

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Algorithme
Ensemble d’instructions données à une machine ou à un programme informatique pour résoudre méthodiquement un problème. L’algorithme exécute des processus répétitifs, décomposés en étapes ou en tâches. Un algorithme adaptatif est capable de modifier ses réponses ou les données qu’il traite en fonction de l’évolution de son environnement.
Bot
Logiciel qui effectue automatiquement une tâche spécifique. A distinguer du robot, qui suppose une enveloppe «physique», avec des contraintes mécaniques et qui, dans l’imaginaire collectif, possède une forme humanoïde.
Chatbot/cobot
Le chatbot est un bot conversationnel (de l’anglais chat : bavarder), donc un logiciel, capable de comprendre les questions formulées par un utilisateur et d’y apporter des réponses en langage naturel, écrit ou oral. Le cobot est, lui, un bot collaboratif, et parfois un robot, qui assiste un collègue humain dans une tâche déterminée.
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Deep learning (apprentissage profond)
Branche de l’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels. Le deep learning utilise le calcul de probabilités pour analyser et catégoriser de très grandes masses de données. Cette approche est dite «connexionniste» par opposition à l’approche «symbolique» des systèmes experts (voir plus loin). Le deep learning est à l’origine des progrès fulgurants de l’IA ces dernières années dans la reconnaissance de la parole et des images. Revers de la médaille : l’usage des probabilités dans l’analyse des données ne permet pas «d’expliquer» à 100% les choix établis par la machine.
IA faible/ IA forte
L’IA faible désigne une machine capable de résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme les échecs ou la cuisine, à l’exclusion des autres. L’IA forte, dite également «généraliste», serait, elle, capable de s’adapter à n’importe quel environnement, induisant l’idée d’une «conscience» artificielle, voire d’une intentionnalité dans le choix de ses options. Ce qui relève de la science-fiction pour la plupart des experts… mais pas tous !
Machine learning (apprentissage automatique)
Discipline de l’informatique qui rassemble les techniques d’apprentissage des machines à partir de données diverses (texte, images, sons…) A l’aide de méthodes mathématiques et statistiques, il s’agit pour la machine de réaliser des corrélations entre les données fournies pour lui permettre d’établir des règles de classification, perception et prévision. Par exemple, pour faire la différence entre un panneau de signalisation et un piéton.
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Recherche opérationnelle
Cette discipline des mathématiques explore la façon de déterminer la meilleure décision face à une problématique complexe. Par exemple, pour choisir l’itinéraire le plus court entre deux points, avec des contraintes de budget et des encombrements mouvants. L’IA est friande de ce type de méthodes et modèles mathématiques.
Réseau de neurones
Succession de micro-calculs mathématiques ou statistiques qui «s’alimentent» les uns les autres, tel un réseau de neurones biologiques dans le cerveau humain. Lorsqu’ils sont dotés d’une base suffisante d’exemples et «coachés» par un algorithme d’apprentissage, ces réseaux de neurones sont en mesure de comparer et rapprocher un nouveau cas d’un autre figurant dans leur base de données. Par exemple, pour reconnaître un chien dans une boule de poils avec des pattes.
Système expert (ou système à base de règles)
Ce logiciel donne des recommandations à partir de règles fournies par des experts humains: procédures métier, réglementations, normes, etc. Cette IA est dite symbolique, car elle travaille selon des principes et un raisonnement formels. Elle sait, par exemple, calculer des primes d’assurance ou signaler une anomalie dans une grille horaire de trains ou d’avions.
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