Glossaire IA : termes de base que tous les utilisateurs de ChatGPT devraient connaître

La vague de l’IA apporte son lot de nouveaux termes. Ce glossaire vous donne toutes les bases.

Un rendu abstrait de l’IA dans le cyberespace numérique.

Votre première introduction à l'IA a peut-être été ChatGPT, le chatbot IA d'OpenAI qui a une étrange capacité à répondre à n'importe quelle question. Qu'il s'agisse d'écrire des poèmes, des CV et des recettes de fusion, la puissance de ChatGPT a été comparée à la saisie semi-automatique sous stéroïdes.

Mais les chatbots IA ne représentent qu’une partie du paysage de l’IA. Bien sûr, demander à ChatGPT de vous aider à faire vos devoirs ou demander à Midjourney de créer des images fascinantes de robots en fonction de leur pays d'origine est cool, mais son potentiel pourrait complètement remodeler les économies. Ce potentiel pourrait représenter 4 400 milliards de dollars par an pour l’économie mondiale, selon le McKinsey Global Institute. C’est pourquoi vous devriez vous attendre à entendre de plus en plus parler d’intelligence artificielle.

À mesure que les gens s’habituent à un monde étroitement lié à l’IA, de nouveaux termes apparaissent partout. Alors, que vous essayiez de paraître intelligent autour d'un verre ou d'impressionner lors d'un entretien d'embauche, voici quelques termes importants en matière d'IA que vous devriez connaître.

Ce glossaire sera continuellement mis à jour.

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Intelligence générale artificielle, ou AGI: Un concept qui suggère une version de l'IA plus avancée que celle que nous connaissons aujourd'hui, capable d'effectuer des tâches bien mieux que les humains tout en enseignant et en faisant progresser ses propres capacités.

Éthique de l'IA: Principes visant à empêcher l’IA de nuire aux humains, obtenus grâce à des moyens tels que la détermination de la manière dont les systèmes d’IA doivent collecter des données ou gérer les biais.

Sécurité de l'IA: Un domaine interdisciplinaire qui s'intéresse aux impacts à long terme de l'IA et à la manière dont elle pourrait soudainement évoluer vers une super intelligence qui pourrait être hostile aux humains.

Algorithme: Série d'instructions qui permettent à un programme informatique d'apprendre et d'analyser des données d'une manière particulière, par exemple en reconnaissant des modèles, pour ensuite en tirer des leçons et accomplir des tâches par lui-même.

Alignement : peaufiner une IA pour mieux produire le résultat souhaité. Cela peut faire référence à tout, de la modération du contenu au maintien d'interactions positives avec les humains.

Anthropomorphisme : Quand les humains ont tendance à donner aux objets non humains des caractéristiques humaines. En IA, cela peut inclure de croire qu'un chatbot est plus humain et plus conscient qu'il ne l'est en réalité, comme croire qu'il est heureux, triste ou même complètement sensible.

Intelligence artificielle, ou IA : L'utilisation de la technologie pour simuler l'intelligence humaine, que ce soit dans des programmes informatiques ou en robotique. Un domaine de l'informatique qui vise à construire des systèmes capables d'effectuer des tâches humaines.

Biais : En ce qui concerne les grands modèles de langage, erreurs résultant des données d'entraînement. Cela peut conduire à attribuer faussement certaines caractéristiques à certaines races ou groupes sur la base de stéréotypes.

Chatbot: Un programme qui communique avec les humains à travers un texte qui simule le langage humain.

ChatGPT: Un chatbot IA développé par OpenAI qui utilise la technologie de grands modèles de langage.

Informatique cognitive: Un autre terme pour l'intelligence artificielle.

Augmentation des données: Remixer des données existantes ou ajouter un ensemble de données plus diversifié pour entraîner une IA.

L'apprentissage en profondeur : Une méthode d'IA et un sous-domaine de l'apprentissage automatique, qui utilise plusieurs paramètres pour reconnaître des modèles complexes dans les images, le son et le texte. Le processus s'inspire du cerveau humain et utilise des réseaux de neurones artificiels pour créer des modèles.

La diffusion : méthode d'apprentissage automatique qui prend une donnée existante, comme une photo, et y ajoute du bruit aléatoire. Les modèles de diffusion entraînent leurs réseaux à réorganiser ou à récupérer cette photo.

Comportement émergent: Lorsqu'un modèle d'IA présente des capacités involontaires.

Apprentissage de bout en bout, ou E2E : Processus d'apprentissage en profondeur dans lequel un modèle est invité à effectuer une tâche du début à la fin. Il n'est pas formé pour accomplir une tâche de manière séquentielle, mais apprend plutôt des entrées et la résout d'un seul coup.