Intelligence artificielle (« IA »):
L’IA est une technologie qui permet aux systèmes informatiques d’avoir une intelligence semblable à celle de l’homme. Machines IA; Il vise à effectuer des processus tels que l’apprentissage, la résolution de problèmes, la compréhension du langage, la perception visuelle et la prise de décision tout comme les humains. Les éléments constitutifs de l’IA sont:
- Apprentissage automatique: Comprendre des algorithmes qui permettent à l’IA d’identifier des modèles et de faire des prédictions ou de prendre des décisions. Par exemple, sur un site de commerce électronique, les clients peuvent avoir la détermination automatique des produits recommandés en fonction des données d’achat passées et des habitudes de navigation.
- Traitement du langage naturel: Le traitement du langage naturel est la communication entre les machines et les humains en permettant aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Un exemple est lorsqu’un « chatbot » du service client comprend les questions des utilisateurs et fournit des réponses en langage naturel.
- Apprentissage en profondeur: L’apprentissage en profondeur permet aux systèmes d’apprendre et d’appliquer automatiquement des données grâce à une abstraction hiérarchique. Un exemple est lorsqu’une application de santé détecte des signes de maladie en analysant des images médicales.
- Réseaux de neurones: Ce sont des connexions inspirées du cerveau humain basées sur la capacité de traitement de l’information et basées sur la capacité de traitement de l’information, permettant aux machines de reconnaître des modèles et de prendre des décisions. Un exemple est qu’un système de reconnaissance faciale peut vérifier l’identité des personnes en scannant leurs visages.
- Biais algorithmique: Fait référence au concept selon lequel les algorithmes d’IA peuvent présenter des biais en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés/alimentés, et qu’ils peuvent entraîner une discrimination ou une injustice potentielle. Un exemple est qu’un algorithme d’IA utilisé dans les processus de recrutement est influencé par des biais tels que le sexe ou la race dans les données de formation, désavantageant systématiquement certains groupes.
- IA éthique: Il s’agit du développement et de l’utilisation de systèmes d’IA axés sur des considérations éthiques pour garantir l’équité, la transparence et la responsabilité dans les processus décisionnels. Par exemple, dans les processus décisionnels des véhicules autonomes, le respect des règles éthiques afin de se comporter équitablement envers les piétons et les autres conducteurs peut être donné.
- IA explicable: L’idée que les décisions des systèmes d’IA doivent être compréhensibles et descriptives représente la transparence et la confiance. Un exemple serait un système d’IA qui indique clairement les raisons pour lesquelles une demande de prêt est rejetée et explique comment cette décision a été prise.
- Apprentissage supervisé: Un type d’apprentissage automatique dans lequel les modèles sont entraînés sur des ensembles de données étiquetés fait des prédictions basées sur des données d’entrée et des étiquettes de sortie connues. Un exemple serait un modèle entraîné sur un ensemble de données étiqueté pour déterminer si les e-mails sont du spam ou non.
- Apprentissage non supervisé: Une approche d’apprentissage automatique qui analyse les données sans étiquettes définies identifie par elle-même des modèles ou des relations. Un exemple serait un modèle qui analyse les données de vente non étiquetées pour identifier les segments de clientèle.
Mégadonnées:
Big data; Il s’agit de données très volumineuses, très diverses et en évolution rapide. Ces données, difficiles à analyser avec les méthodes traditionnelles de traitement des données, sont souvent traitées à l’aide de l’IA. Ces données ont trois caractéristiques principales:
- Volume: Le volume de données est assez important.
- Vélocité: Les données sont générées rapidement et évoluent (par exemple: données de médias sociaux, données de capteurs).
- Variété : Les données peuvent être dans différents formats (par exemple: texte, vidéo, audio, données de capteurs, etc.).
