Glossaire de l'intelligence artificielle (IA)

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le surapprentissage entraîne un modèle qui correspond trop précisément à une collection particulière de données utilisées pour l’entrainement. Cette analyse risque de ne pas correspondre à des données utilisées en phase de production et donc de ne pas…

Le règlement IA les définit comme suit : « un système automatisé conçu pour fonctionner à différents niveaux d'autonomie, qui peut faire preuve d'une capacité d'adaptation après son déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des données d'entrée qu'il reçoit,…

Un système d’IA à usage général peut être utilisé et adapté à un large éventail d'applications pour lesquelles il n'a pas été conçu intentionnellement et spécifiquement. Un tel système est destiné à exécuter des fonctions génériques telles que la reconnaissance d'images et de paroles, la génération…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le taux d’apprentissage est le facteur multiplicatif appliqué au gradient. À chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre qui joue sur la…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le test est un processus consistant à évaluer les performances d’un système et à rechercher des erreurs liées à l’exécution d’un algorithme ou d’un programme en s’appuyant sur des jeux de données d’entrée n’ayant pas été utilisés lors de la phase d…

Ensemble de disciplines dont l'objectif est la captation, la transmission, l'identification et la synthèse de la parole. Ces disciplines rassemblent notamment la reconnaissance de la parole, la synthèse de la parole, l'identification du locuteur ou encore la vérification du locuteur.