Dans ce glossaire, vous trouverez de courtes définitions de mots, termes et expressions utilisés dans le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA). Utilisez notre glossaire afin d'améliorer votre compréhension des mots liés à l'IA.

A

Agent : Force, corps, substance intervenant dans la production de phénomènes.

Agent Autonome : Agent qui détermine lui-même ses actions et son état interne, sans l'intervention d'un tiers.

Agent Cognitif : agent dont la conception se fonde sur des propriétés que l'on attribue habituellement aux êtres humains

Agent Conversationnel Ou Chatbot : programme informatique capable de simuler une conversation avec un ou plusieurs humains par échange vocal ou textuel.

Agent Intelligent : une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des buts.

Agent Physique : sources d'énergie qui peuvent causer des blessures ou des maladies

Agent Physique Autonome : agent physique dont l'autonomie ne porte pas seulement sur son comportement mais aussi sur ses ressources internes qui sont elles aussi autonomes.

Agent Réactif : Agent dont les actions sont en réponse immédiate à des stimuli externes, ne disposant pas de la capacité de raisonner ou de se représenter son environnement.

Algorithme : Ensemble des règles opératoires propres à un calcul ; suite de règles formelles.

Algorithme D'Apprentissage : Algorithme qui a pour but de modifier le comportement d'un robot, d'un agent, ou d'un réseaux de neurones artificiels à partir d'un nombre important de données d'apprentissage

Algorithme Prédictif : concentration sur l'avenir: son objectif est de réussir à déterminer (par exemple) si le patient risque d'avoir une maladie dans le futur, mais aussi quel traitement marchera le mieux, ou encore celui qui aura le moins d'effets secondaires.

Analyse Des Mégadonnées : permet de mettre en évidence des corrélations et des structures sous-jacentes difficilement décelables parmi une masse de données brutes. Elle fournit des éléments de compréhension

Analyse Prédictive : consiste à utiliser des données, des algorithmes statistiques et des techniques de machine learning pour anticiper de probables résultats futurs en fonction des données historiques.

Apprentissage : Fait d'apprendre un métier manuel ou technique ; ensemble des activités de l'apprenti

Apprentissage Automatique (Ou Machine Learning) : est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui permet à un système d'apprendre à partir des données et non à l'aide d'une programmation explicite.

Apprentissage Non Supervisé : désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées

Apprentissage Par Renforcement : consiste, pour un agent autonome, à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps

Apprentissage Profond (Deep Learning) : la machine est capable d'apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d'exécuter à la lettre des règles prédéterminées

Apprentissage Supervisé : système qui fournit à la fois les données en entrée et les données attendues en sortie. Les données en entrée et en sortie sont étiquetées en vue de leur classification, afin d'établir une base d'apprentissage pour le traitement ultérieur des données.

Approche Animat : consiste à concevoir des systèmes d'intelligence artificielle autonomes d'inspiration animale dont les actions s'adaptent selon l'environnement ou la situation.

Approche Multiagent : Approche consistant à décrire, modéliser ou analyser un système complexe dans lequel des agents interagissent pour résoudre un ou des problèmes.

Arbre De Décision : Outil d'aide à la décision qui se présente sous la forme de la représentation graphique d'un processus décisionnel, incluant les résultats possibles d'une décision.

Assistant Virtuel : logiciel conçu pour répondre aux questions qui lui sont transmises ou pour exécuter des tâches au moyen du langage naturel.

Assistant Vocal Personnel : Assistant virtuel doté d'un moteur de reconnaissance vocale et d'un module de synthèse de la parole qui lui permettent de reconnaître des commandes vocales et d'y répondre au moyen d'une voix de synthèse.

B

Base De Connaissances : Base de données contenant l'ensemble des informations intégrées dans un système d'intelligence artificielle.

Biais : Valeur numérique, ajoutée à la somme pondérée des signaux d'entrée d'un neurone artificiel ou soustraite de celle-ci, qui entre dans le calcul de la fonction d'activation.

Biais Algorithmique : est le fait que le résultat d'un algorithme ne soit pas neutre, loyal ou équitable

C

Citizen Data Scientist : fait référence à un professionnel de l'analyse de données avancé ou à un professionnel des données, qui a besoin ou souhaite mettre en œuvre une technologie d'apprentissage automatique.

Classification : Résultant d'une mise en ordre systématique de phénomènes ou d'objets de même nature, toute classification repose sur la recherche de ressemblances et de différences entre les éléments à classer.

Clustering : Méthode d'analyse qui consiste à grouper, au moyen de systèmes logiciels fonctionnant librement, des objets ou des éléments qui sont semblables ou différents au sein d'un ensemble, de manière à dégager des tendances ou à tirer des conclusions.

Coefficient Synaptique : Nombre qui, en multipliant les différentes valeurs des signaux reçus à l'entrée d'un neurone artificiel, sert à calculer la valeur du signal émis à la sortie.

Connaissance : Ensemble des informations intégrées dans un système d'intelligence artificielle.

Connexion Synaptique : Liaison entre deux neurones dans un réseau de neurones artificiels.

Connexionnisme : Champ d'études qui s'intéresse à la création de systèmes, comme les réseaux de neurones artificiels, dans lesquels, en s'inspirant du fonctionnement du cerveau, des mécanismes potentiellement complexes sont modélisés en faisant interagir de nombreuses unités simples de traitement interconnectées.

Couche Cachée : Couche de neurones regroupant ceux qui n'ont pas de lien direct avec l'extérieur du réseau dont ils font partie.

Couche D'Entrée : Couche de neurones regroupant ceux qui reçoivent des signaux provenant de l'extérieur du réseau dont ils font partie.

Couche De Neurones : Regroupement de neurones artificiels au sein d'un réseau.

Couche De Sortie : Couche de neurones regroupant ceux qui envoient les signaux qu'ils traitent à l'extérieur du réseau dont ils font partie

D

Data Cleansing : Opération par laquelle sont détectées, corrigées, remplacées ou éliminées les données d'un ensemble stocké, qui ne sont pas conformes à certaines règles, qui présentent des anomalies de forme ou qui sont incomplètes, de manière à assurer leur cohérence.

Data Engineer : Personne responsable de la mise en place et de la maintenance des systèmes nécessaires au traitement des données.

Data Lake : Infrastructure logicielle extensible qui s'appuie sur un service de fichiers répartis et sur la distribution des opérations au sein d'une grappe de serveurs pour stocker et interroger des mégadonnées de tous types.

Data Mining : Processus de recherche et d'analyse qui permet de trouver des corrélations cachées ou des informations nouvelles, ou encore, de dégager certaines tendances.

Data Owner : Personne nommément désignée, responsable de la gestion et de la protection d'un ou de plusieurs fichiers informatiques et habilitée à prendre toute décision concernant ce ou ces fichiers, en vue d'assurer leur intégrité et leur confidentialité.

Data Science : Science qui s'intéresse aux méthodes et aux pratiques permettant d'acquérir des connaissances à partir de l'extraction de données et ainsi d'orienter la prise de décisions.

Data Scientist : Personne spécialisée dans l'exploration, l'analyse et l'interprétation des données, et qui a pour tâche d'orienter les actions et les prises de décisions d'une organisation.

Data Steward : Gestionnaire désigné comme responsable de l'actif informationnel nécessaire à la conduite des activités d'un organisme ou d'une entreprise.

Données D'Apprentissage : Données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage.

Données Structurées Vs Données Non-Structurées : Les données structurées sont très précises et stockées dans un format prédéfini, alors que les données non structurées sont une conglomération de nombreuses données de différents types qui sont stockées dans leurs formats en mode natif.

E

Environnement Multiagent : Environnement dans lequel évolue un ensemble d'agents.

Ethique De L'Ia : L'éthique de l'intelligence artificielle est le domaine de l'éthique de la technologie propre aux robots et autres entités artificiellement intelligents.

Explicabilité : Capacité de ce que l'on peut expliquer.

Exploration De Données : Processus de recherche et d'analyse qui permet de trouver des corrélations cachées ou des informations nouvelles, ou encore, de dégager certaines tendances.

F

Fonction D'Activation : Fonction mathématique qui sert à calculer la valeur du signal émis à la sortie d'un neurone artificiel à partir de la somme pondérée des différentes valeurs des signaux à l'entrée.

I

Intelligence Artificielle : Champ interdisciplinaire théorique et pratique qui a pour objet la compréhension de mécanismes de la cognition et de la réflexion, et leur imitation par un dispositif matériel et logiciel, à des fins d'assistance ou de substitution à des activités humaines.

Intelligence Artificielle Distribuée : Domaine d'étude portant sur la conception d'agents autonomes, la distribution des connaissances entre eux pour l'accomplissement collectif d'une ou de plusieurs tâches, et le développement de systèmes multiagents.

Intelligence Artificielle Faible : Système d'intelligence artificielle conçu pour imiter une portion spécifique du fonctionnement de l'intelligence humaine, lui permettant de reproduire certains comportements humains afin d'accomplir une ou des tâches particulières.

Intelligence Artificielle Forte : Système d'intelligence artificielle conçu pour imiter le fonctionnement de l'intelligence humaine dans son ensemble, et ayant la capacité de se questionner, d'analyser et de comprendre ses raisonnements.

Interaction Personne-Machine : Échange d'informations entre une personne et une machine

Interaction Personne-Robot : Échange d'informations entre une personne et un robot.

L

Langage De Représentation Des Connaissances : Langage formel permettant d'encoder des connaissances au moyen de chiffres, de signes et de symboles, de manière à ce qu'elles puissent être utilisées par un système d'intelligence artificielle.

Langage Naturel : Langage humain par opposition aux langages de programmation.

Logiciel D'Intelligence Artificielle : Logiciel capable d'exécuter des fonctions relevant normalement de l'intelligence humaine, en simulant le fonctionnement de celle-ci.

M

Machine Learning : Mode d'apprentissage par lequel un agent évalue et améliore ses performances et son efficacité sans que son programme soit modifié, en acquérant de nouvelles connaissances et aptitudes à partir de données et/ou en réorganisant celles qu'il possède déjà.

Mégadonnées : Ensemble d'une très grande quantité de données, structurées ou non, se présentant sous différents formats et en provenance de sources multiples, qui sont collectées, stockées, traitées et analysées dans de courts délais, et qui sont impossibles à gérer avec des outils classiques de gestion de bases de données ou de gestion de l'information.

Modélisation : Procédé de construction de la maquette (ou modèle) d'un objet virtuel, le plus souvent tridimensionnel, par sa description en langage informatique.

Moteur De Recommandation : outil permettant de recommander des produits aux internautes qui naviguent sur votre site

Multiagent : Relatif à un ensemble d'agents.

N

Neurone Artificiel : Dispositif à plusieurs entrées et une sortie, qui simule certaines propriétés du neurone biologique.

Nlp (Natural Langage Processing) Ou Traitement Du Langage Naturel En Français : une branche de l'intelligence artificielle qui s'attache à comprendre le langage humain tel qu'il est écrit et/ou parlé

P

Perception : Capacité d’un système à recevoir des stimuli liés à un objet ou un événement présent dans son environnement. Ces stimuli, ou informations, sont perçus par un appareillage constitué de capteurs. L’analyse des données issues de ces stimuli permet au système de caractériser l’objet ou l’environnement en question. Cette notion est utilisée dans la reconnaissance faciale par exemple.

Perceptron : Modèle de neurone artificiel dans lequel les signaux reçus sont d'abord pondérés, puis additionnés et enfin transformés collectivement, à l'aide d'une formule mathématique, en un signal unique émis à la sortie.

Perceptron Monocouche : Perceptron constitué d'un neurone artificiel dans lequel les entrées sont directement liées à la sortie pour ne former qu'une seule couche.

Perceptron Multicouche : Réseau de neurones artificiels, construit en s'inspirant du fonctionnement du perceptron, dans lequel les neurones sont regroupés en une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie.

Psydesigner : Il conçoit la personnalité d’une intelligence artificielle, souvent appliquée sur une interface Chatbot. Il va jouer un rôle dans la définition des interactions avec l’homme grâce à une palette de connaissances diversifiées : psychologie, sciences cognitives, UX design…

Q

Qualité Des Données : Valeur des données, fondée sur une appréciation de leur exactitude, de leur actualité, de leur précision, de leur exhaustivité, de leur pertinence et de leur accessibilité, en vue de leur utilisation.

R

Raisonnement : Procédé par lequel un système informatique effectue un enchaînement logique, à partir de propositions de départ et d'une base de connaissances, afin d'arriver à une conclusion.

Raisonnement Abductif : Raisonnement qui permet d'augmenter la vraisemblance d'une hypothèse par l'ajout de nouveaux faits.

Raisonnement Déductif : Raisonnement qui consiste à mettre en rapport plusieurs propositions initiales pour aboutir à une conclusion logique.

Raisonnement Inductif : Raisonnement par lequel on tire des règles générales à partir de faits particuliers.

Reconnaissance D'Images : Technique qui fait appel aux méthodes appliquées en reconnaissance des formes et qui permet à un système informatique de reconnaître automatiquement le contenu d'une image qui lui est soumise.

Reconnaissance De L'Écriture Manuscrite : Technique reposant sur les méthodes appliquées en reconnaissance des formes, qui permet à un système informatique ou à un système d'intelligence artificielle de lire, de stocker et de traiter de façon automatique du texte écrit à la main.

Reconnaissance De La Parole : Technique qui permet à une machine de reconnaître les sons, les mots ou les phrases d'un locuteur, dans le but de les transformer en données numériques exploitables.

Reconnaissance Des Formes : Technique permettant à l'ordinateur de détecter, à partir de données brutes, la présence de formes ou de régularités.

Reconnaissance Optique De Caractères : Technique reposant sur les méthodes appliquées en reconnaissance des formes, qui permet de convertir des caractères dactylographiés, imprimés, manuscrits ou sous forme d'image en caractères exploitables par un système informatique

Règles : Prescriptions relatives à la conduite

Régression : Défaut introduit dans la partie existante du logiciel lors d'une modification

Représentation Des Connaissances (2) : Procédé qui consiste à encoder et à stocker des connaissances, de manière à ce qu'elles puissent être utilisées par un système d'intelligence artificielle.

Réseau De Neurones À Propagation Avant : Réseau de neurones artificiels dans lequel les signaux ne peuvent se propager que dans un seul sens, d'une couche d'entrée vers une couche de sortie, sans possibilité de retour en arrière.

Réseau De Neurones Artificiels : Ensemble de neurones artificiels interconnectés qui constitue une architecture de calcul.

Réseau De Neurones Convolutif : Réseau de neurones artificiels qui permet de détecter la présence de motifs simples à différentes échelles d'une image et d'identifier progressivement le contenu de celle-ci par association et recoupement.

Réseau De Neurones Profond : Réseau de neurones artificiels comportant de nombreuses couches cachées qui lui permettent, en multipliant les possibilités de traitement, d'augmenter ses capacités d'apprendre, d'améliorer son efficacité à effectuer certaines opérations complexes et d'accroître ses moyens de résoudre certains problèmes difficiles.

Réseau De Neurones Récurrent : Réseau de neurones artificiels dans lequel les signaux peuvent revenir en arrière et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.

Réseaux Neuronaux : Les réseaux de neurones renvoient à un programme composé d’algorithmes reliés à la manière du cerveau humain. Les réseaux neuronaux imitent ainsi le fonctionnement du cerveau humain : chaque fonction du programme est reliée aux autres, l’information est répartie sur l’ensemble du réseau.

Résolution De Problèmes : Processus qui détermine la séquence optimale d'opérations ou d'actions qui permet d'atteindre l'état final souhaité.

Rétropropagation D'Erreurs : Mécanisme par lequel les erreurs d'interprétation, calculées à la sortie d'une ou de plusieurs couches de neurones d'un réseau de neurones artificiels, produisent des signaux qui sont transmis vers les neurones qui ont contribué précédemment à créer des écarts, afin que des correctifs soient apportés en ajustant les coefficients synaptiques ou les biais responsables.

Robot : Machine programmable, généralement contrôlée par ordinateur, qui est conçue pour effectuer de manière autonome une ou plusieurs tâches dans des environnements spécifiques.

Robotique : Ensemble des disciplines et des techniques qui permettent de concevoir, de mettre en œuvre et de faire fonctionner des robotscapables d'exécuter de manière autonome une ou plusieurs tâches dans des environnements spécifiques.

S

Scoring : Un cas d’usage connu en matière d’intelligence artificielle est le scoring. En marketing, il permet d’attribuer un score au client/prospect traduisant la probabilité de répondre favorablement à une sollicitation, comme un e-mail. Dans le secteur bancaire, on parle de credit scoring, quant au chinois, c’est un crédit social qui sera alloué en fonction de leur comportement grâce à un système de surveillance de masse.

Seuil D'Activation : Valeur numérique que doit atteindre ou dépasser un signal à la sortie d'un neurone artificiel afin que celui-ci soit activé

Surapprentissage : Phénomène responsable d'erreurs, qui se produit lorsqu'un système comme un réseau de neurones artificiels est contraint d'analyser de nouveaux cas en se basant presque exclusivement sur les caractéristiques spécifiques de ceux qu'il a déjà rencontrés en phase d'apprentissage, au détriment de caractéristiques plus générales qui lui permettraient de mieux cerner ce qu'on ne lui a pas déjà présenté.

Synthèse De La Parole : Technique informatique qui permet de générer automatiquement une voix de synthèse.

Synthèse Texte-Parole : Technique de synthèse de la parole qui consiste à générer une voix de synthèse à partir d'un texte écrit.

Synthétiseur De La Parole : Système électronique qui génère une voix de synthèse à partir de données.

Synthétiseur Texte-Parole : Synthétiseur de la parole qui génère une voix de synthèse à partir d'un texte écrit.

Système À Base De Connaissances : Système dans lequel un moteur d'inférence tire des conclusions à partir d'une base de connaissances, afin de résoudre des problèmes.

Système D'Intelligence Artificielle : Système conçu pour simuler le fonctionnement de l'intelligence humaine afin d'exécuter des fonctions relevant normalement de celle-ci.

Système Expert : Système à base de connaissances conçu pour remplacer l'expertise des spécialistes dans un domaine donné

Système Multiagent : Système complexe composé d'un environnement dans lequel des agents interagissent afin de résoudre un problème

T

Test De Turing : Test qui consiste à mettre en communication, à l'aveugle, un être humain et un ordinateur afin de vérifier s'ils sont capables d'atteindre les mêmes niveaux de performance.

Traitement Automatique Des Langues : Technique d'apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur de comprendre le langage humain.

Transhumanisme : Courant de pensée dont les idées concernent l'amélioration progressive des capacités physiques et intellectuelles des êtres humains par le développement des sciences et des technologies.

V

Vision Par Ordinateur : Domaine dans lequel on étudie et on met au point des techniques permettant à un système informatique ou à un système d'intelligence artificielle d'analyser et de comprendre les données visuelles obtenues à l'aide de caméras ou d'autres dispositifs électroniques.

Voix De Synthèse : Parole ou voix générée par un ordinateur, et qui simule la voix humaine.