Ok, on en entend parler un peu partout… Y compris ici, sur le Blog de POULPEMEDIA, et parfois, on s’y perd un peu, non ? Alors voici quelques notions de base afin de mieux suivre les articles et interventions télévisées sur le sujet.

Quels termes à connaître quand on parle d’IA

Intelligence Artificielle (IA)

L’ IA rend les machines capables d’exécuter des tâches complexes qui seraient normalement difficiles pour elles, comme l’identification d’animaux sur une photo ou la reconnaissance vocale. C’est LA base.

• Avantages : Les tâches auparavant compliquées pour les machines, telles que la reconnaissance vocale ou l’identification d’objets dans une image, sont maintenant possibles grâce à l’IA.
• Inconvénients : La complexité et la compréhension des concepts derrière l’IA peuvent être un défi pour certains.

Machine Learning (ML)

Le ML permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome à travers l’analyse de données, sans nécessiter une programmation particulière. Il est utilisé pour réaliser des recommandations de produits, du marketing ciblé, et pour traiter de grandes quantités d’informations.

• Avantages : ML permet aux machines de s’améliorer et d’apprendre sans programmation spécifique, utile pour le marketing ciblé et l’assimilation d’informations.
• Inconvénients : Nécessite une grande quantité de données pour l’apprentissage, qui doit être correctement protégée pour éviter les violations de la vie privée.

Deep Learning

Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données et faire des prédictions. Il est utilisé pour des services courants tels que la reconnaissance faciale, l’assistance vocale, et les systèmes de détection de fraude.

• Avantages : Permet l’assimilation d’une grande quantité de données pour une catégorisation précise. Utilisé dans la reconnaissance faciale, l’assistance vocale et la détection de fraude.
• Inconvénients : Exige une capacité de calcul et de stockage élevée et peut être difficile à comprendre et à mettre en œuvre sans une expertise approfondie.

Neural Network

Les réseaux de neurones, ou Neural Networks, sont des algorithmes inspirés du fonctionnement des neurones biologiques. Ils sont utilisés pour des tâches de prédiction ou de classement, et pour traiter des données de manière complexe.

• Avantages : Permet un traitement complexe de données, idéal pour la reconnaissance d’objets dans des images ou la détection d’obstacles dans les voitures autonomes.
• Inconvénients : La complexité de ces réseaux peut rendre le débogage et l’interprétation des résultats un défi.

Large Language Models (LLM)

Les LLM sont des modèles d’IA qui génèrent du contenu à partir d’un texte d’entrée. Ils sont utilisés pour la traduction automatique, la génération de texte, et la reconnaissance vocale.

• Avantages : Excellents pour la génération de texte, la traduction automatique et la reconnaissance vocale.
• Inconvénients : Peut générer des informations inexactes ou trompeuses si les données d’entraînement sont biaisées.

Data Mining

Le Data Mining est le processus d’analyse d’une grande quantité de données pour en dégager des informations exploitables. Il est utilisé pour comprendre les besoins des clients, améliorer la stratégie marketing, et optimiser le chiffre d’affaires.

• Avantages : Permet d’analyser une grande quantité de données pour trouver des relations et des informations exploitables, aidant à comprendre les besoins des clients et à améliorer les stratégies marketing.
• Inconvénients : Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données peuvent se poser si les données ne sont pas correctement gérées.

Traitement du Langage Naturel (NLP)

Le NLP est utilisé pour comprendre et générer du discours de la même manière qu’un humain. Il est à la base des technologies d’assistance virtuelle comme Siri, Cortana, et Alexa.

• Avantages : Permet aux machines de comprendre et de générer du langage de manière similaire à un humain, utilisé dans les technologies d’assistance virtuelle.
• Inconvénients : Peut mal interpréter le langage à cause des ambiguïtés inhérentes à la langue humaine.

Avec ces quelques notions, vous n’avez plus rien à apprendre sur les IA !

Enfin presque… Mais c’est un bon début.