Apprendre l'IA
Le glossaire de l'IA
Des définitions en langage clair des termes IA que vous rencontrerez en apprenant à créer et à utiliser l'IA.
Fondamentaux de l'IA
Agent IAUn logiciel qui utilise l'IA pour poursuivre un objectif de façon autonome - en décidant lui-même des étapes et en agissant pour l'atteindre.IA agentiqueDes systèmes IA qui agissent de façon autonome - en planifiant, en décidant et en réalisant des tâches à plusieurs étapes pour atteindre un objectif.IA générativeUne IA qui crée du contenu nouveau - texte, images, audio ou code - à partir de motifs appris dans des données.Intelligence artificielleUne technologie qui permet aux ordinateurs d'accomplir des tâches demandant normalement l'intelligence humaine, comme comprendre le langage.ChatbotUn programme qui dialogue avec les gens par texte ou par voix pour répondre à des questions ou accomplir des tâches.Automatisation IAUtiliser l'IA pour accomplir automatiquement des tâches répétitives, souvent en connectant des applis dans un workflow qui tourne seul.No-codeConstruire des logiciels, des applis ou des automatisations avec des outils visuels plutôt qu'en écrivant du code.Workflow IAUne suite d'étapes reliées entre elles, dont une ou plusieurs sont prises en charge par l'IA, qui mène une tâche du début à la fin.IA multimodaleUne IA capable de comprendre et de traiter plusieurs types d'entrées à la fois, comme le texte, l'image et l'audio combinés.Vision par ordinateurUn domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre images et vidéos comme le ferait un humain.
Modèles et entraînement
Grand modèle de langage (LLM)Un modèle IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer le langage humain.Apprentissage automatiqueUne branche de l'IA où les ordinateurs apprennent des motifs à partir de données au lieu de suivre des règles fixes et explicites.Apprentissage profondUn type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones en couches pour apprendre des motifs complexes à partir de grandes quantités de données.Réseau de neuronesUn système informatique vaguement inspiré du cerveau, fait de nœuds connectés qui apprennent des motifs à partir de données.Traitement du langage naturel (NLP)Un domaine de l'IA centré sur la capacité des ordinateurs à comprendre, interpréter et générer le langage humain.Données d'entraînementL'ensemble des exemples à partir desquels un modèle IA apprend pour accomplir une tâche.Fine-tuningPoursuivre l'entraînement d'un modèle IA existant sur des exemples supplémentaires et ciblés pour qu'il soit plus performant sur une tâche précise.Modèle de fondationUn grand modèle IA généraliste, entraîné sur des données variées, qui peut être adapté à de nombreuses tâches différentes.TransformerUn type d'architecture de réseau de neurones qui fait tourner les modèles de langage modernes et traite bien les séquences comme le texte.InférenceL'étape où un modèle IA entraîné est réellement utilisé pour produire une réponse ou un résultat à partir d'une nouvelle entrée.GPTUne famille de grands modèles de langage - GPT signifie Generative Pre-trained Transformer.Apprentissage superviséUne méthode d'apprentissage automatique où un modèle apprend à partir d'exemples déjà étiquetés avec la bonne réponse.Apprentissage non superviséUne méthode d'apprentissage automatique où un modèle trouve des motifs dans des données sans étiquettes ni bonnes réponses connues.Apprentissage par renforcementUne méthode d'apprentissage automatique où un modèle apprend par essai-erreur, guidé par des récompenses pour les bons résultats.
Construire avec l'IA
APIUn moyen défini pour que deux systèmes logiciels communiquent entre eux et échangent des données ou des fonctionnalités.Automatisation de workflowMettre en place une série de tâches qui s'exécutent automatiquement en connectant vos applis et outils entre eux.Retrieval-Augmented GenerationUne technique qui permet à une IA de d'abord rechercher des informations pertinentes, puis de les utiliser pour donner une réponse plus exacte.EmbeddingUne façon de transformer du texte ou d'autres données en nombres qui capturent le sens, pour que l'IA puisse comparer leur similarité.Base de données vectorielleUne base de données conçue pour stocker des embeddings et retrouver rapidement une information par le sens plutôt que par mots exacts.Orchestration IACoordonner plusieurs modèles, outils et étapes IA pour qu'ils fonctionnent ensemble comme un seul système fluide.Sortie structuréeDes réponses IA renvoyées dans un format fixe et organisé, pour que d'autres logiciels puissent les exploiter de façon fiable.Modèle IALe programme entraîné au cœur d'un outil IA, qui reçoit une entrée et produit un résultat.
Prompts et usage de l'IA
PromptL'instruction ou la question que vous donnez à une IA pour lui dire ce que vous voulez qu'elle fasse.Prompt engineeringLa compétence qui consiste à écrire et affiner des prompts pour obtenir des résultats exacts et utiles des outils IA.Prompt systèmeUne instruction en coulisses qui définit le rôle, le ton et les règles d'une IA pour toute une conversation.TokenUn petit morceau de texte - un mot ou une partie de mot - qu'un modèle IA lit et génère un par un.Fenêtre de contexteLa quantité maximale de texte qu'un modèle IA peut prendre en compte à la fois, entrée et réponse comprises.Hallucination IAQuand une IA produit une information qui semble sûre d'elle et plausible, mais qui est en fait incorrecte ou inventée.Apprentissage zero-shotQuand une IA accomplit une tâche sans avoir reçu d'exemple, en s'appuyant uniquement sur son entraînement général.Apprentissage few-shotGuider une IA en incluant quelques exemples dans votre prompt pour qu'elle suive le schéma voulu.Chain-of-thought promptingUne technique de prompting qui demande à une IA de raisonner étape par étape, pour améliorer la précision sur des tâches complexes.Enchaînement de promptsDécouper une tâche en plusieurs prompts où chaque étape IA transmet son résultat à la suivante.
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