Glossaire de l'intelligence artificielle (IA)


L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique mobilisent des concepts spécifiques qu’il est indispensable de bien comprendre pour pouvoir en appréhender les enjeux. En complément de ce glossaire, vous pouvez consulter Le Grand lexique français de l’intelligence artificielle.


Algorithme

Un algorithme est la description d'une suite d'étapes permettant d'obtenir un résultat à partir d'éléments fournis en entrée. Par exemple, une recette de cuisine est un algorithme permettant d'obtenir un plat à partir de ses ingrédients! Dans le monde de plus en plus ...

Annotation

L’annotation est le procédé par lequel les données sont décrites manuellement afin d’être caractérisées, par exemple en attribuant à une image de chien l’étiquette correspondante. On parle aussi de vérité terrain ou groundtruth.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques. Plus précisément, il s’agit du ...

Apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé est un procédé d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est un procédé d’apprentissage automatique consistant, pour un système autonome, à apprendre les actions à réaliser, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. Le système est plongé au...

Apprentissage profond (deep learning)

L’apprentissage profond est un procédé d’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées. Ces algorithmes possédant de très nombreux paramètres, ils demandent un nombre très important de données afin ...