Comprendre l'IA / Glossaire

Glossaire Comprendre l'IA

Les termes du thème Comprendre l'IA expliqués simplement, chacun relié à une courte leçon en images.

Agent IA: Un agent IA est un système d'IA qui ne se contente pas de répondre : il agit pour toi, par exemple en cherchant sur le web, en remplissant des formulaires, en envoyant des mails ou en réservant, souvent en plusieurs étapes tout seul.
AI Act (règlement européen sur l'IA): L'AI Act est le règlement de l'Union européenne sur l'intelligence artificielle. Il classe les usages de l'IA selon le risque, interdit quelques pratiques nuisibles, fixe des règles strictes pour l'IA à haut risque et impose la transparence pour les chatbots et les deepfakes.
Biais algorithmique: Un biais algorithmique, c'est quand un système d'IA ou un autre outil automatisé donne des résultats injustement meilleurs ou pires pour certains groupes de personnes, souvent à cause d'exemples déséquilibrés ou manquants dans ses données.
Deepfake (hypertrucage): Un deepfake, ou hypertrucage, est une image, une vidéo ou un enregistrement audio créé ou modifié par IA pour qu'une vraie personne semble dire ou faire quelque chose qu'elle n'a jamais dit ni fait.
Données d'entraînement: Les données d'entraînement sont l'ensemble des exemples, comme des textes, des images, des sons ou des archives, dont un modèle d'IA tire ses régularités. Ce qu'elles contiennent, et ce qui leur manque, décide de ce que le modèle sait faire.
Grand modèle de langage (LLM): Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour prédire le petit morceau de texte suivant. En répétant cette prédiction encore et encore, il écrit des réponses, des résumés, du code et des conversations.
Hallucination de l'IA: Une hallucination de l'IA, c'est quand un outil d'IA produit une information qui a l'air sûre et plausible mais qui est fausse ou inventée : un faux fait, une citation que personne n'a dite ou une source qui n'existe pas.
IA générative: L'IA générative est une IA qui crée de nouveaux contenus, comme du texte, des images, de la musique, de la vidéo ou du code, à partir des régularités apprises dans de grandes quantités d'exemples existants.
Injection de prompt: L'injection de prompt est une ruse : des instructions cachées ou piégées dans une page web, un mail, un document ou une image poussent un outil d'IA à oublier sa vraie tâche et à faire autre chose, comme divulguer des données.
Intelligence artificielle (IA): L'intelligence artificielle (IA), c'est un logiciel qui apprend des régularités à partir d'exemples et s'en sert pour faire des prédictions, des recommandations, des décisions ou de nouveaux contenus, au lieu de suivre seulement des règles écrites par une personne.
Machine learning (apprentissage automatique): Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la principale façon de construire une IA aujourd'hui : on montre à un ordinateur beaucoup d'exemples, il y trouve des régularités et s'en sert pour traiter des cas nouveaux.
Modèle de diffusion: Un modèle de diffusion est un type d'IA générative qui crée des images (et parfois de la vidéo ou du son) en partant d'un bruit aléatoire qu'il retire étape par étape, guidé par un prompt, jusqu'à ce qu'une image apparaisse.
Prompt: Un prompt est l'instruction, la question ou l'exemple que tu donnes à un outil d'IA pour lui dire ce que tu veux. Un prompt clair, avec un objectif, du contexte et le format voulu, donne en général de bien meilleurs résultats.
Réseau de neurones: Un réseau de neurones est un type de modèle d'IA fait de nombreuses couches de petites unités reliées entre elles. Chaque connexion a une force (un poids) réglée pendant l'entraînement jusqu'à ce que le réseau donne de bonnes réponses.
Token: Un token est la petite unité de texte qu'un modèle de langage lit et écrit : un mot entier, un morceau de mot, un signe de ponctuation ou un espace. Le modèle prédit un token à la fois.