L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique en intelligence artificielle (IA) qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de schémas à des fins de prise de décision. Il s'inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau appelés réseaux de neurones artificiels. Les algorithmes d'apprentissage profond analysent et interprètent des relations complexes entre les données, permettant des tâches telles que la reconnaissance vocale, la classification d'images et la résolution de problèmes complexes avec une grande précision.
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La Compréhension du Langage Naturel (NLU) est un sous-domaine de l'IA axé sur la capacité des machines à comprendre et à interpréter le langage humain dans son contexte, allant au-delà du simple traitement de texte pour reconnaître l'intention, la sémantique et les nuances, pour des applications comme les chatbots, l'analyse de sentiment et la traduction automatique.
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L'expansion de requête dans FlowHunt améliore la compréhension du chatbot en trouvant des synonymes, en corrigeant les fautes d'orthographe et en assurant des réponses cohérentes et précises aux requêtes des utilisateurs.
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Qu'est-ce qu'un hétéroonyme ? Un hétéroonyme est un phénomène linguistique unique où deux mots ou plus partagent la même orthographe mais ont des prononciations et des sens différents. Ces mots sont des homographes qui ne sont pas des homophones. En termes plus simples, les hétéroonymes se ressemblent à l'écrit mais se prononcent différemment à l'oral, et ils véhiculent des significations distinctes selon le contexte.
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L’indice de facilité de lecture de Flesch est une formule qui évalue la facilité de compréhension d’un texte. Développée par Rudolf Flesch dans les années 1940, elle attribue un score basé sur la longueur des phrases et le nombre de syllabes pour indiquer la complexité d’un texte. Largement utilisée dans l’éducation, l’édition et l’IA pour rendre le contenu accessible.
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Un jeton, dans le contexte des grands modèles de langage (LLM), est une séquence de caractères que le modèle convertit en représentations numériques pour un traitement efficace. Les jetons sont les unités de base du texte utilisées par les LLM comme GPT-3 et ChatGPT pour comprendre et générer du langage.
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Un métaprompt en intelligence artificielle est une instruction de haut niveau conçue pour générer ou améliorer d'autres prompts pour les grands modèles de langage (LLMs), afin d'améliorer les résultats de l'IA, d'automatiser des tâches et d'améliorer le raisonnement en plusieurs étapes dans les chatbots et les flux d'automatisation.
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Découvrez Mistral AI et les modèles LLM qu'ils proposent. Découvrez comment ces modèles sont utilisés et ce qui les distingue.
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Une ontologie en intelligence artificielle est une spécification formelle d'une conceptualisation partagée, définissant des classes, des propriétés et des relations pour modéliser la connaissance. Les ontologies améliorent l'IA en optimisant la représentation des connaissances, l'intégration des données et le raisonnement, alimentant des applications telles que le TALN, le Web sémantique et les systèmes experts.
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Découvrez comment l’Optimisation pour les moteurs de questions (AEO) déplace l’accent du SEO traditionnel vers la fourniture de réponses directes aux utilisateurs, en optimisant pour l’IA et la recherche vocale grâce aux données structurées et au traitement du langage naturel pour des résultats marketing digital renforcés.
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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.
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Le retour d'information aux étudiants basé sur l'IA exploite l'intelligence artificielle pour fournir des analyses évaluatives personnalisées, en temps réel, ainsi que des suggestions aux étudiants. Utilisant l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, ces systèmes analysent le travail académique afin d'améliorer les résultats d'apprentissage, d'accroître l'efficacité et de fournir des informations basées sur les données tout en prenant en compte la confidentialité et l'équité.
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Le traitement automatique du langage naturel (TALN) permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain à l’aide de la linguistique computationnelle, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond. Le TALN alimente des applications telles que la traduction, les chatbots, l’analyse de sentiment, et bien d’autres, transformant les industries et améliorant l’interaction homme-machine.
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OpenAI Whisper est un système avancé de reconnaissance automatique de la parole (ASR) qui transcrit la langue parlée en texte, prenant en charge 99 langues, résistant aux accents et au bruit, et open source pour des applications IA polyvalentes.
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