Parcourir tout le contenu dans la catégorie Glossary
Un modèle d’IA fondamental est un modèle d’apprentissage automatique à grande échelle, entraîné sur d’énormes quantités de données et adaptable à un large éventail de tâches. Les modèles fondamentaux ont révolutionné l’IA en servant de base polyvalente aux applications d’IA spécialisées dans des domaines comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et plus encore.
Le modèle linguistique Pathways (PaLM) est la famille avancée de grands modèles linguistiques de Google, conçue pour des applications polyvalentes telles que la génération de texte, le raisonnement, l'analyse de code et la traduction multilingue. Construit sur l’initiative Pathways, PaLM excelle en performance, évolutivité et pratiques responsables en IA.
Découvrez les modèles d’IA discriminants—des modèles de machine learning axés sur la classification et la régression en modélisant la frontière de décision entre les classes. Comprenez leur fonctionnement, leurs avantages, défis et applications en traitement du langage naturel, vision par ordinateur et automatisation de l’IA.
Découvrez la modélisation de séquences en IA et en apprentissage automatique : prédisez et générez des séquences de données comme le texte, l'audio ou l'ADN grâce aux RNN, LSTM, GRU et Transformers. Explorez les concepts clés, les applications, les défis et les recherches récentes.
Découvrez ce qu'est un moteur d'Insight — une plateforme avancée, pilotée par l'IA, qui améliore la recherche et l'analyse de données en comprenant le contexte et l'intention. Apprenez comment les moteurs d'Insight intègrent le NLP, l'apprentissage automatique et le deep learning pour fournir des informations exploitables à partir de sources de données structurées et non structurées.
Apache MXNet est un framework open source d’apprentissage profond conçu pour l'entraînement et le déploiement efficaces et flexibles de réseaux de neurones profonds. Réputé pour sa scalabilité, son modèle de programmation hybride et sa prise en charge de plusieurs langages, MXNet permet aux chercheurs et aux développeurs de créer des solutions d’IA avancées.
Naive Bayes est une famille d'algorithmes de classification basée sur le théorème de Bayes, appliquant la probabilité conditionnelle avec l’hypothèse simplificatrice que les variables sont conditionnellement indépendantes. Malgré cela, les classificateurs Naive Bayes sont efficaces, évolutifs et utilisés dans des applications comme la détection de spam et la classification de texte.
Le nettoyage des données est le processus crucial de détection et de correction des erreurs ou des incohérences dans les données afin d'améliorer leur qualité, garantissant ainsi précision, cohérence et fiabilité pour l'analytique et la prise de décision. Découvrez les processus clés, les défis, les outils et le rôle de l'IA et de l'automatisation dans un nettoyage efficace des données.
Découvrez ce que signifie le niveau de lecture, comment il est mesuré et pourquoi il est important. Apprenez les différents systèmes d'évaluation, les facteurs influençant la capacité de lecture et les stratégies pour améliorer votre niveau de lecture, y compris le rôle de l'IA dans l'apprentissage personnalisé.
Découvrez ce que signifie le niveau scolaire en lisibilité, comment il est calculé à l'aide de formules comme Flesch-Kincaid, et pourquoi il est crucial pour adapter le contenu à la capacité de lecture de votre public.
Natural Language Toolkit (NLTK) est une suite complète de bibliothèques et de programmes Python pour le traitement du langage naturel (NLP) symbolique et statistique. Largement utilisé dans le monde académique et industriel, il offre des outils pour la tokenisation, la racinisation, la lemmatisation, l'étiquetage des parties du discours, et plus encore.
Les plateformes d’IA No-Code permettent aux utilisateurs de créer, déployer et gérer des modèles d’IA et d’apprentissage automatique sans écrire de code. Ces plateformes offrent des interfaces visuelles et des composants préconçus, démocratisant l’IA pour les utilisateurs professionnels, les analystes et les experts métiers.
La normalisation par lot est une technique transformatrice en apprentissage profond qui améliore considérablement le processus d'entraînement des réseaux de neurones en traitant le décalage de covariantes interne, en stabilisant les activations et en permettant un entraînement plus rapide et plus stable.
Les Nouvelles Affaires Nettes désignent le chiffre d'affaires généré par de nouveaux clients acquis ou des comptes réactivés sur une période donnée, en excluant généralement tout revenu provenant de l'upsell ou du cross-sell auprès de clients actifs existants. Il s'agit d'un indicateur clé pour les entreprises souhaitant mesurer la croissance issue de l'élargissement de leur base clients, plutôt que de compter uniquement sur des ventes additionnelles à la clientèle actuelle.
NSFW, acronyme de Non Sûr Pour le Travail, est un terme d'argot internet utilisé pour étiqueter du contenu susceptible d’être inapproprié ou offensant à consulter en public ou en milieu professionnel. Cette désignation sert d’avertissement que le contenu peut inclure des éléments tels que la nudité, des contenus sexuels, de la violence graphique, des propos grossiers ou d’autres sujets sensibles inadaptés aux lieux de travail ou aux écoles.
NumPy est une bibliothèque Python open-source essentielle pour le calcul numérique, offrant des opérations sur les tableaux et des fonctions mathématiques efficaces. Elle est à la base du calcul scientifique, de la science des données et des flux de travail d'apprentissage automatique en permettant un traitement rapide et à grande échelle des données.
Open Neural Network Exchange (ONNX) est un format open source permettant l'échange fluide de modèles d'apprentissage automatique entre différents frameworks, améliorant ainsi la flexibilité de déploiement, la standardisation et l'optimisation matérielle.
OpenAI est une organisation de recherche en intelligence artificielle de premier plan, connue pour le développement de GPT, DALL-E et ChatGPT, et visant à créer une intelligence artificielle générale (AGI) sûre et bénéfique pour l'humanité.
OpenCV est une bibliothèque avancée de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique open source, offrant plus de 2500 algorithmes pour le traitement d'images, la détection d'objets et des applications en temps réel sur de nombreux langages et plateformes.
L’optimisation des moteurs génératifs (GEO) est la stratégie qui consiste à optimiser le contenu pour les plateformes d’IA comme ChatGPT et Bard, afin d’assurer la visibilité et une représentation précise dans les réponses générées par l’IA.
Découvrez la portée et les stratégies de l'optimisation pour les moteurs de réponse (AEO), en mettant l'accent sur la fourniture de réponses directes aux requêtes des utilisateurs via la recherche vocale, l'intégration de l'IA et les données structurées. Apprenez comment l'AEO se distingue du SEO traditionnel et son rôle dans l'amélioration de l'engagement et de la visibilité des utilisateurs.
Les organismes de surveillance de l'IA sont des organisations chargées de surveiller, d'évaluer et de réglementer le développement et le déploiement de l'IA, afin de garantir une utilisation responsable, éthique et transparente, tout en atténuant les risques tels que la discrimination, les atteintes à la vie privée et le manque de responsabilité.
Pandas est une bibliothèque open source de manipulation et d'analyse de données pour Python, réputée pour sa polyvalence, ses structures de données robustes et sa facilité d'utilisation pour gérer des ensembles de données complexes. C'est une pierre angulaire pour les analystes et les scientifiques des données, permettant un nettoyage, une transformation et une analyse efficaces des données.
Découvrez comment les partenariats en IA entre universités et entreprises privées stimulent l'innovation, la recherche et le développement des compétences en combinant les connaissances académiques et l'application industrielle. Informez-vous sur les caractéristiques clés, les avantages, les défis et des exemples concrets de collaborations réussies.
Perplexity AI est un moteur de recherche avancé alimenté par l'IA et un outil conversationnel qui exploite le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour fournir des réponses précises et contextuelles avec des citations. Idéal pour la recherche, l'apprentissage et un usage professionnel, il intègre de multiples grands modèles de langage et sources pour une récupération d'informations exacte et en temps réel.
Une personne de contact (POC) désigne une personne ou un service qui coordonne la communication et l’information pour une activité, un projet ou une organisation spécifique, gère les demandes et facilite les interactions.
La perte logarithmique, ou perte logarithmique/entropie croisée, est un indicateur clé pour évaluer la performance d’un modèle d’apprentissage automatique—particulièrement pour la classification binaire—en mesurant la divergence entre les probabilités prédites et les résultats réels, pénalisant les prédictions incorrectes ou trop confiantes.
Un pipeline d'apprentissage automatique est un flux de travail automatisé qui rationalise et standardise le développement, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, transformant efficacement et à grande échelle des données brutes en informations exploitables.
Plotly est une bibliothèque de graphiques open source avancée permettant de créer des graphiques interactifs et de qualité publication en ligne. Compatible avec Python, R et JavaScript, Plotly permet aux utilisateurs de réaliser des visualisations de données complexes et prend en charge une large gamme de types de graphiques, d’interactivité et d’intégration dans des applications web.
Découvrez l’importance de la précision et de la stabilité des modèles d’IA en apprentissage automatique. Comprenez comment ces métriques influencent des applications comme la détection de fraude, le diagnostic médical et les chatbots, et explorez des techniques pour renforcer la fiabilité des performances de l’IA.
La Précision Moyenne (mAP) est un indicateur clé en vision par ordinateur pour évaluer les modèles de détection d’objets, capturant à la fois la précision de détection et de localisation avec une seule valeur scalaire. Elle est largement utilisée pour le benchmarking et l’optimisation de modèles d’IA pour des tâches telles que la conduite autonome, la surveillance et la recherche d’informations.
La précision top-k est une métrique d'évaluation en apprentissage automatique qui vérifie si la vraie classe se trouve parmi les k premières classes prédites, offrant ainsi une mesure complète et tolérante dans les tâches de classification multi-classes.
Les processus de certification en IA sont des évaluations et des validations complètes conçues pour garantir que les systèmes d’intelligence artificielle répondent à des normes et réglementations prédéfinies. Ces certifications servent de points de référence pour évaluer la fiabilité, la sécurité et la conformité éthique des technologies d’IA.
Un prompt négatif en IA est une consigne qui indique aux modèles ce qu'il ne faut pas inclure dans leur production générée. Contrairement aux prompts traditionnels qui orientent la création de contenu, les prompts négatifs précisent les éléments, styles ou caractéristiques à éviter, affinant ainsi les résultats et assurant une correspondance avec les préférences de l'utilisateur, notamment dans les modèles génératifs comme Stable Diffusion et Midjourney.
Le prompting récursif est une technique d'IA utilisée avec des grands modèles de langage comme GPT-4, permettant aux utilisateurs d'affiner les sorties de façon itérative via un dialogue aller-retour pour obtenir des résultats de meilleure qualité et plus précis.
PyTorch est un framework open-source d'apprentissage automatique développé par Meta AI, réputé pour sa flexibilité, ses graphes de calcul dynamiques, son accélération GPU et son intégration transparente avec Python. Il est largement utilisé pour le deep learning, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et les applications de recherche.
Le Q-learning est un concept fondamental de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique, en particulier dans l’apprentissage par renforcement. Il permet aux agents d’apprendre des actions optimales grâce à l’interaction et aux retours sous forme de récompenses ou de pénalités, améliorant ainsi la prise de décision au fil du temps.
Fastai est une bibliothèque de deep learning basée sur PyTorch, offrant des API de haut niveau, l'apprentissage par transfert et une architecture en couches pour simplifier le développement de réseaux neuronaux pour la vision, le NLP, les données tabulaires et bien plus. Développé par Jeremy Howard et Rachel Thomas, Fastai est open source et animé par la communauté, rendant l'IA de pointe accessible à tous.
Le R-carré ajusté est une mesure statistique utilisée pour évaluer la qualité d'ajustement d'un modèle de régression, en tenant compte du nombre de prédicteurs afin d'éviter le surapprentissage et de fournir une évaluation plus précise des performances du modèle.
Le RAG agentique (Agentic Retrieval-Augmented Generation) est un cadre d'IA avancé qui intègre des agents intelligents dans les systèmes RAG traditionnels, permettant une analyse autonome des requêtes, une prise de décision stratégique et une recherche d'information adaptative pour une précision et une efficacité accrues.
Le raisonnement est le processus cognitif consistant à tirer des conclusions, faire des inférences ou résoudre des problèmes à partir d'informations, de faits et de logique. Découvrez son importance en IA, y compris le modèle o1 d’OpenAI et ses capacités avancées de raisonnement.
Le raisonnement multi-saut est un processus d’IA, notamment en traitement du langage naturel (NLP) et dans les graphes de connaissances, où les systèmes relient plusieurs informations pour répondre à des questions complexes ou prendre des décisions. Il permet d’établir des liens logiques entre différentes sources de données, soutenant la réponse avancée aux questions, le complétion des graphes de connaissances et des chatbots plus intelligents.
Découvrez le rappel en apprentissage automatique : une métrique cruciale pour évaluer la performance des modèles, notamment dans les tâches de classification où l'identification correcte des instances positives est vitale. Apprenez sa définition, son calcul, son importance, ses cas d'utilisation et les stratégies pour l'améliorer.
Le rapport de conformité est un processus structuré et systématique qui permet aux organisations de documenter et de présenter des preuves de leur respect des politiques internes, des normes industrielles et des exigences réglementaires. Il assure la gestion des risques, la transparence et la protection légale dans divers secteurs.
La rareté des données fait référence à une quantité insuffisante de données pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique ou réaliser une analyse approfondie, ce qui freine le développement de systèmes d'IA précis. Découvrez les causes, impacts et techniques pour surmonter la rareté des données en IA et automatisation.
La recherche à facettes est une technique avancée qui permet aux utilisateurs d’affiner et de naviguer dans de grands volumes de données en appliquant plusieurs filtres basés sur des catégories prédéfinies, appelées facettes. Largement utilisée dans le e-commerce, les bibliothèques et la recherche d’entreprise, elle améliore l’expérience utilisateur en facilitant la recherche d’informations pertinentes de manière efficace.
La recherche d'information exploite l'IA, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour récupérer efficacement et précisément les données correspondant aux besoins des utilisateurs. Fondamentale pour les moteurs de recherche web, les bibliothèques numériques et les solutions d'entreprise, la RI relève des défis tels que l'ambiguïté, le biais algorithmique et l'évolutivité, avec des tendances futures axées sur l'IA générative et le deep learning.
La Recherche de documents améliorée avec le NLP intègre des techniques avancées de Traitement du Langage Naturel dans les systèmes de recherche documentaire, améliorant la précision, la pertinence et l'efficacité lors de la recherche dans de grands volumes de données textuelles à l'aide de requêtes en langage naturel.
La recherche IA est une méthodologie de recherche sémantique ou basée sur les vecteurs qui utilise des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre l'intention et le sens contextuel des requêtes de recherche, fournissant des résultats plus pertinents et précis que la recherche traditionnelle basée sur les mots-clés.
La Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) est un sous-domaine clé du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) en IA, qui se concentre sur l'identification et la classification des entités dans un texte en catégories prédéfinies telles que les personnes, les organisations et les lieux afin d'améliorer l'analyse des données et d'automatiser l'extraction d'informations.
Découvrez ce qu'est la reconnaissance d'image en IA. À quoi sert-elle, quelles sont les tendances et en quoi diffère-t-elle des technologies similaires.
La reconnaissance de formes est un processus informatique visant à identifier des motifs et des régularités dans les données, essentiel dans des domaines comme l’IA, l’informatique, la psychologie et l’analyse de données. Elle automatise l’identification de structures dans la parole, le texte, les images et des ensembles de données abstraits, permettant des systèmes intelligents et des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la ROC et la détection de fraude.
La Reconnaissance de texte en scène (STR) est une branche spécialisée de la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) axée sur l'identification et l'interprétation du texte dans des images capturées dans des scènes naturelles à l'aide de l'IA et de modèles d'apprentissage profond. La STR alimente des applications telles que les véhicules autonomes, la réalité augmentée et les infrastructures de villes intelligentes en convertissant un texte complexe du monde réel en formats lisibles par machine.
La Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) est une technologie transformatrice qui convertit des documents tels que des papiers numérisés, des PDF ou des images en données éditables et consultables. Découvrez comment fonctionne l'OCR, ses types, applications, avantages, limites et les dernières avancées des systèmes OCR pilotés par l'IA.
La reconnaissance vocale, également connue sous le nom de reconnaissance automatique de la parole (ASR) ou de la conversion de la parole en texte, permet aux ordinateurs d'interpréter et de convertir le langage parlé en texte écrit, alimentant des applications allant des assistants virtuels aux outils d'accessibilité et transformant l'interaction homme-machine.
La reconnaissance vocale, également connue sous le nom de reconnaissance automatique de la parole (ASR) ou de la parole en texte, est une technologie qui permet aux machines et aux programmes d'interpréter et de transcrire le langage parlé en texte écrit. Cette capacité puissante se distingue de la reconnaissance vocale, qui identifie la voix d’un locuteur individuel. La reconnaissance vocale se concentre uniquement sur la traduction de la parole verbale en texte.
Découvrez la reconstruction 3D : apprenez comment ce processus avancé capture des objets ou environnements réels et les transforme en modèles 3D détaillés grâce à des techniques telles que la photogrammétrie, le scan laser et des algorithmes pilotés par l’IA. Explorez les concepts clés, applications, défis et tendances futures.
La réduction de la dimensionnalité est une technique essentielle en traitement de données et en apprentissage automatique, qui réduit le nombre de variables d'entrée dans un ensemble de données tout en préservant les informations essentielles afin de simplifier les modèles et d'améliorer les performances.
Découvrez ce qu'est un réécrivain de paragraphes, comment il fonctionne, ses principales fonctionnalités et comment il peut améliorer la qualité de l'écriture, éviter le plagiat et optimiser le SEO grâce à des techniques avancées de traitement du langage.
Découvrez ce qu'est un Réécrivain de phrases IA, comment il fonctionne, ses cas d'utilisation, et comment il aide les rédacteurs, étudiants et marketeurs à reformuler des textes tout en préservant le sens et en améliorant la clarté.
