25 termes pour comprendre l’intelligence artificielle

Réseaux de neurones, analyse prédictive, chatbots, analyse de données, machine learning… Le 8e cahier de veille de la Fondation Mines-Télécom propose un glossaire de 25 termes pour clarifier le vocabulaire de l’intelligence artificielle (IA).

 

Agent cognitif – Logiciel qui agit de façon autonome et intelligente.

AI winters – Moments de l’Histoire de l’IA où les doutes ont remis en question les enthousiasmes précédents.

Analyse et fouille de données – Extraction de connaissances à partir de données (data mining).

Analyse prédictive – Techniques issues des statistiques, de data mining et de la théorie des jeux pour échafauder des hypothèses.

API – Application Programming Interface, un ensemble normalisé de méthodes par lequel un logiciel offre des services à d’autres logiciels.

Apprentissage machine (machine learning)  – Techniques et algorithmes fournissant des capacités d’apprentissage aux ordinateurs.

Apprentissage profond (deep learning) – Technique d’apprentissage basée sur des réseaux de neurones profonds, c’est-à-dire constitués de nombreuses couches se superposant.

À lire : Quèsaco le machine learning ?

Artefact – Objet façonné par l’Humain.

Big Data – Données massives ou mégadonnées.

À lire : Quèsaco le big data?

Bots – Robots algorithmiques.

Chatbots – Bots conversationnels.

Cognitivisme – Paradigme des sciences cognitives s’intéressant aux symboles et aux règles

Commodités – Anglicisme. Le mot anglais commodity désigne un produit de base, de consommation courante.

Connexionnisme – Paradigme des sciences cognitives s’inspirant des réseaux de neurones.

Décodeur – Élément de la chaîne de traitement du signal chargé de le récupérer après passage dans un canal bruité.

Deep learning (voir Apprentissage profond)

FPGA  – Field-Programmable Gate Array, circuit intégré qui peut être programmé après sa fabrication.

GPU  – Graphics Processing Unit, processeur spécialisé en traitement du signal et bien adapté aux calculs de réseaux de neurones.

IA faible/IA forte – Une IA faible est spécialiste du jeu d’échecs mais nulle en cuisine. Une IA forte a des capacités étendues dans tous les domaines où les humains en ont.

Machine learning  (voir Apprentissage machine)

Réseaux de neurones formels – Représentations mathématiques et informatiques des neurones biologiques et de leurs connexions.

Réseaux sémantiques – Graphes modélisant la représentation des connaissances.

Sciences cognitives – Ensemble de disciplines scientifiques regroupant notamment les neurosciences, l’intelligence artificielle, la psychologie, la philosophie, la linguistique, l’anthropologie… Champ transdisciplinaire très vaste s’intéressant à la pensée humaine, animale et artificielle.

Systèmes experts – Systèmes prenant des décisions à partir de règles et de faits.

Value sensitive design – Conception de technologies prenant en compte les valeurs des Humains.

À lire : notre dossier sur l’intelligence artificielle