Chatbot, deep learning, prompt... on parle de quoi ?

Lexique

AGI (Artificial General Intelligence)

Type d’intelligence artificielle capable de faire tout ce que les humains peuvent faire, d’apprendre et de raisonner comme les êtres humains.

Algorithme

Processus fait de règles formelles, généralement d’aspects mathématiques, dont le but est de résoudre une problématique, il permet d’aboutir à un résultat à partir de données fournies en entrée.

Analyse prédictive

Type d’analyse qui cherche à prédire des événements futurs, à l’aide du machine learning, du data mining et des algorithmes.

BLOOM

BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model, c’est un modèle de langage en libre accès de 176B-paramètres conçu et construit grâce à une collaboration de centaines de chercheurs. C’est aussi un modèle de langage Transformer uniquement décodeur qui a été formé sur le corpus ROOTS, un ensemble de données comprenant des centaines de sources dans 46 langages naturels et 13 langages de programmation (59 au total). (https://arxiv.org/abs/2211.05100)

Chatbot (agent conversationnel)

Interface autonome capable de dialoguer avec son utilisateur.rice via des conversations scriptées en essayant de répondre avec un maximum de pertinence aux questions fréquemment posées. Exemples : Google Home, Siri d’Apple, Cortana de Microsoft et Alexa d’Amazon.

ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)

C’est un prototype d'agent conversationnel (chatbot) qui repose sur le modèle de langage GPT d'OpenAI, et est affiné en continu grâce à l'utilisation de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement ; et est spécialisé dans le dialogue. (https://fr.wikipedia.org/wiki/ChatGPT).

Data Crunching

Analyse automatisée d’un grand nombre de données qui seront triées, classées et structurées afin d’être exploitées par la suite (par exemple par un chatbot).

Data Mining

Analyse d’un grand jeu de données pour en extraire des modèles, corrélations et autres tendances, cela avec ou sans intelligence artificielle.

Deep learning (apprentissage profond)

Sous-catégorie de machine learning qui apprend en analysant une grande quantité d’informations.

Ethique

Ensemble des principes moraux qui sont à la base de la conduite de quelqu'un. (https://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/%C3%A9thique/31388).

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Architecture de modèle de langage développée par openAI qui apprend et génère du texte de manière autonome, cohérente et pertinente, utilisée dans les applications de traitement de langage naturel.

Informatique Cognitive

Expression désignant l’intelligence artificielle de manière moins connotée, surtout employé dans le domaine des plateformes de marketing pour être moins négatif.

Intelligence Artificielle (IA)

Ensemble de sciences, théories et techniques visant à donner la capacité à une machine d’accomplir des tâches en simulant la réflexion humaine, notamment en étant capable d’analyser et de faire des choix de manière autonome, et en apprenant de ses erreurs grâce à un système automatisé et évolutionniste de procédés logiques.

IA faible

IA qui simule une intelligence limitée, elle est entrainée à n’exécuter que certaines tâches spécifiques et précises, étant moins performante pour d’autres tâches. Par exemple, une IA capable de jouer au GO, même très bien, ne sait pas pour autant jouer aux échecs.

IA forte

IA aux capacités de réponse multiples, qui s’améliore de manière autonome en apprenant de ce qu’elle a déjà fait. Ce qui peut donner des réponses différentes de ce qu’on lui a « enseigné, encodé » au départ. Elle simule le raisonnement cognitif humain, et pourrait même le surpasser.

Intelligence humaine

Elle désigne communément le potentiel des capacités mentales et cognitives d'un humain, lui permettant de résoudre un problème ou de s'adapter à son environnement. (https://www.futura-sciences.com/sante/definitions/corps-humain-intelligence-13498/).

Language Model (ou modèle de langage)

C’est une distribution de probabilité sur des séquences de mots ; il s’agit de l'utilisation de diverses techniques statistiques et probabilistes pour déterminer la probabilité qu'une séquence donnée de mots se produise dans une phrase. (https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model).

Machine learning (ou apprentissage automatique)

Sous-domaine de l’intelligence artificielle permettant à l’ordinateur de s’améliorer (en se construisant son modèle mathématique interne incluant un grand nombre de variables) sans accompagnement continu et sans être explicitement programmé, grâce à des algorithmes basés sur une logique de comparaison et de probabilités mathématiques.

Modèle

Construction mathématique qui génère une déduction ou une prédiction à partir de données fournies en entrée.

Prompt

Texte (commande, questions, long texte…) que l’on met dans l’IA, pour lui indiquer ce qu’on veut qu’il fasse. C’est souvent un texte, mais pas toujours.

Propriété Intellectuelle

C’est le domaine comportant l'ensemble des droits exclusifs accordés sur des créations intellectuelles. Elle désigne l'ensemble des droits qui reposent sur des idées ou des créations, comme par exemple un modèle, une invention, une composition musicale, une marque, un logiciel, un jeu, un texte ou une photo. (https://www.boip.int/fr/entrepreneurs/propriete-intellectuelle).

Réseau de neurones artificiels

Modèle informatique ajusté comme le cerveau humain, c’est-à-dire un système d’algorithmes qui sont organisés en couches de neurones interconnectées, chaque neurone étant reliés à plusieurs précédents et à un seul suivant, traitant des problèmes complexes.

RLHF (Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback)

C’est l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction / préférences humaine. Il s’agit d’une technique qui entraîne un "modèle de récompense ou de punitions" directement à partir d'un retour de la part de l’humain. (https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning_from_human_feedback).

Test de Turing

Test inventé par le mathématicien Alan Turing dans les années 50 permettant de juger le niveau d’intelligence artificielle d’une machine en évaluant sa capacité à imiter un être humain, quantifier par sa capacité à tromper un autre être humain sur son identité lors d’un échange (la machine réussit le test si en lisant les réponses venant d’une part de l’ordinateur et d’autre part d’un autre être humain, on ne peut déterminer lesquelles sont rédigées par qui).