Voici quelques termes et définitions associés à l’intelligence artificielle :
Intelligence artificielle (IA) : l’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique qui vise à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine, comme la compréhension du langage, la prise de décision ou la reconnaissance d’images;
Intelligence artificielle générative : l’intelligence artificielle générative fait référence à un type d’IA qui peut créer quelque chose de nouveau, qu’il s’agisse d’images, de textes, de fichiers audio ou d’autres types de données;
Hallucination de l’intelligence artificielle : c’est lorsqu’une intelligence artificielle interprète ou génère des informations qui ne sont pas exactes. Par exemple, une IA pourrait générer une réponse qui n’a pas de sens ou qui est complètement hors contexte, ou alors elle pourrait penser qu’elle a identifié un chat dans une image alors qu’il n’y en a pas. Cela se produit généralement parce que l’IA a été mal entraînée ou qu’elle a été entraînée sur la base de données inappropriées ou biaisées, l’amenant à tirer des conclusions erronées à partir de ces données.
Biais de l’intelligence artificielle : C’est une erreur systématique dans les décisions ou prédictions d’une intelligence artificielle due à des données d’apprentissage inéquitables ou incomplètes.
Apprentissage automatique (machine learning) : il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle qui permet à une machine d’apprendre à partir de données, plutôt que d’être explicitement programmée pour une tâche spécifique.
Apprentissage profond (deep learning) : il s’agit d’un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement des neurones dans le cerveau pour construire des modèles appelés « réseaux de neurones artificiels ». Ces réseaux, en particulier ceux comportant de nombreuses couches (d’où le terme « profond »), sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques des données à partir d’exemples sans nécessiter de caractéristiques prédéfinies. Grâce à l’augmentation de la puissance de calcul et à la disponibilité de vastes ensembles de données, l’apprentissage profond a révolutionné de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel et la reconnaissance vocale; c’est d’ailleurs ce type d’apprentissage qui permet à l’intelligence artificielle de générer du contenu.
Grand modèle de langage (large language model ou LLM) : c’est une forme d’intelligence artificielle qui est entraînée à reconnaître et à générer du texte. Cela signifie qu’elle peut, par exemple, répondre à des questions, générer des récits, traduire des langues et accomplir d’autres tâches liées au langage. GPT-4, PaLM 2, LaMDA et LLaMA en sont des exemples.
Robot ou agent conversationnel (chatbot) : un robot conversationnel est un logiciel conçu pour simuler une conversation avec un être humain. ChatGPT en est un exemple.