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Ai

83 termes

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A

Agent Une entité logicielle qui peut prendre des actions de manière autonome au nom d'un utilisateur.Alignement Le processus d'assurer que les systèmes d'IA agissent en conformité avec les valeurs et intentions humaines.Alignement (IA) Le défi de s'assurer que les systèmes IA agissent conformément aux valeurs et intentions humaines.Ambient AI (IA Ambiante) Une intelligence artificielle intégrée discrètement dans l'environnement, fonctionnant en arrière-plan sans interaction explicite.Ancrage Le processus de connecter les réponses d'un modèle d'IA à des faits vérifiables et des sources fiables.Anthropomorphisation La tendance à attribuer des caractéristiques, émotions ou intentions humaines aux systèmes d'intelligence artificielle.Architecture Multi-Agents Un système où plusieurs agents d'IA collaborent et communiquent pour accomplir des tâches complexes de manière coordonnée.Auto-jeu Une technique d'entraînement où un système d'IA apprend en jouant contre lui-même, s'améliorant par compétition itérative.Automatisation (IA) L'utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser des tâches, processus et décisions sans intervention humaine.AX (Expérience Agéntique) Une extension de l'UX pour l'Ère IA, concevant des produits agéntiques qui ressemblent davantage à des relations qu'à des outils.AX (Expérience Agentique) L'expérience utilisateur optimisée pour les interactions avec des agents d'IA autonomes et intelligents.

B

Benchmark Un test standardisé utilisé pour évaluer et comparer les performances des modèles d'IA.Benchmark (IA) Tests et métriques standardisés utilisés pour évaluer et comparer les performances des systèmes d'IA.Boucle de Rétroaction Un processus cyclique où les sorties d'un système d'IA influencent ses futures entrées et comportements.

C

Chain of Thought (CoT) Une technique d'IA qui encourage les modèles à montrer leur raisonnement étape par étape pour des problèmes complexes.Chain of Thought - CoT (Chaîne de Pensée) Une technique qui incite les modèles d'IA à décomposer des problèmes complexes en étapes de raisonnement intermédiaires.Chaîne d'Outils Une séquence coordonnée d'outils et services que les systèmes d'IA utilisent pour accomplir des tâches complexes.Context Window (Fenêtre de Contexte) La quantité maximale d'information qu'un modèle d'IA peut traiter simultanément dans une conversation ou tâche.Contexte L'ensemble des informations environnantes qui permettent à un système d'IA de comprendre et répondre de manière appropriée.Copilot Un assistant IA qui aide les utilisateurs dans leurs tâches quotidiennes, particulièrement dans la programmation et le travail créatif.Couche de Sécurité Un niveau de protection intégré dans l'architecture d'un système d'IA pour prévenir les utilisations malveillantes ou dangereuses.Credits/Tokens (Crédits/Tokens) Les unités de mesure et de facturation utilisées pour quantifier l'utilisation des services d'intelligence artificielle.

D

Déterministe Un système qui produit toujours la même sortie pour une entrée identique, sans variabilité aléatoire.Données Synthétiques Des données artificiellement générées par des algorithmes pour imiter les caractéristiques statistiques de données réelles.

E

Embeddings Des représentations vectorielles de données qui capturent les relations sémantiques dans un espace mathématique.Essaim Un système composé de multiples agents simples qui collaborent pour exhiber des comportements intelligents complexes collectifs.Evaluation Harness (Harnais d'Évaluation) Un framework standardisé pour exécuter et comparer systématiquement les performances de modèles d'IA sur multiple benchmarks.Évaluations Des tests systématiques pour mesurer les capacités, performances et limitations des systèmes d'intelligence artificielle.Explicabilité La capacité d'un système d'IA à fournir des explications compréhensibles sur ses décisions et son fonctionnement.

F

Few-Shot Learning Une technique d'apprentissage automatique permettant aux modèles d'apprendre de nouvelles tâches avec très peu d'exemples.Frontière de Confiance Une limite sécurisée qui définit ce qu'un système d'IA est autorisé à faire de manière autonome versus ce qui nécessite une supervision humaine.Fine-Tuning Le processus d'adaptation d'un modèle pré-entraîné à une tâche ou domaine spécifique en ajustant ses paramètres.

G

GPU Cluster (Cluster GPU) Un ensemble de cartes graphiques interconnectées utilisées pour l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA à grande échelle.Garde-fous Des mécanismes de sécurité intégrés pour empêcher les systèmes d'IA de produire du contenu nuisible ou indésirable.Generative AI (IA Générative) Une branche de l'IA capable de créer du nouveau contenu original comme du texte, des images, de la musique ou du code.Generative UI (UI Générative) Des interfaces utilisateur créées dynamiquement par l'IA en réponse aux besoins spécifiques et au contexte de l'utilisateur.GPT Generative Pre-trained Transformer, une architecture de modèle de langage utilisant le mécanisme d'attention pour générer du texte.Ground Truth Les données de référence correctes et vérifiées utilisées pour entraîner et évaluer les modèles d'IA.

H

Hallucination Quand les systèmes IA génèrent des informations factuellement incorrectes ou inventer des détails qui semblent plausibles.Human-in-the-Loop - HITL Une approche où les humains restent intégrés dans le processus de décision et de contrôle des systèmes d'IA automatisés.

I

IA (Intelligence Artificielle) Le vaste domaine de création de systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine.IA (Intelligence Artificielle) Le vaste domaine de création de systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine.IA Ambiante IA qui opère de manière transparente en arrière-plan des environnements et interactions sans commandes utilisateur explicites.IA - Intelligence Artificielle Le vaste domaine de création de systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine.Inférence Le processus par lequel un modèle d'IA utilise ses connaissances apprises pour faire des prédictions sur de nouvelles données.Ingénierie des Prompts La pratique de conception de prompts efficaces pour guider le comportement de l'IA et améliorer la sortie.Instruction-Following Model (Modèle de Suivi d'Instructions) Un type de modèle d'IA spécialement entraîné pour comprendre et exécuter fidèlement les instructions données par les utilisateurs.

K

Knowledge Graph (Graphe de Connaissances) Une structure de données qui représente les connaissances sous forme de réseau d'entités interconnectées et leurs relations.

L

Langage Naturel La communication humaine ordinaire (parole et écriture) que les systèmes d'IA apprennent à comprendre et générer.Large Language Model - LLM (Grand Modèle de Langage) Un modèle d'IA entraîné sur de vastes corpus textuels, capable de comprendre et générer du langage naturel avec une grande sophistication.Latence Le délai entre la soumission d'une requête à un système d'IA et la réception de sa réponse.Latency Budget (Budget de Latence) Le temps maximum alloué pour qu'un système d'IA complete une tâche tout en maintenant une expérience utilisateur acceptable.

M

Machine Learning - ML Une branche de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de données sans programmation explicite.Mémoire La capacité d'un système d'IA à retenir et utiliser des informations des interactions passées pour améliorer les futures réponses.Middleware Une couche logicielle intermédiaire qui facilite la communication entre différents composants d'un système d'IA.Mini Model (Mini Modèle) Un modèle d'IA compact et optimisé conçu pour fonctionner efficacement avec des ressources limitées.Model Context Protocol - MCP Un standard de communication permettant aux modèles d'IA d'accéder de manière sécurisée à des ressources et outils externes.Modèle Une représentation mathématique entraînée qui capture des patterns dans les données pour faire des prédictions ou générer du contenu.Multimodal La capacité d'un système d'IA à traiter et comprendre plusieurs types de données simultanément (texte, image, audio).

N

Natural Language Interface - NLI Une interface utilisateur qui permet d'interagir avec des systèmes informatiques en utilisant le langage naturel plutôt que des commandes techniques.Natural Language Processing - NLP Le domaine de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer le langage humain naturel.

O

Observabilité La capacité de comprendre et surveiller le comportement interne des systèmes d'IA à partir de leurs sorties externes.One-Shot Learning Une technique d'apprentissage permettant aux modèles d'apprendre de nouvelles tâches avec un seul exemple.Orchestration La coordination automatisée de multiples composants ou agents d'IA pour accomplir des workflows complexes.Overfitting Un problème où un modèle d'IA apprend trop spécifiquement les données d'entraînement, perdant sa capacité de généralisation.

P

Personnification L'attribution de traits de personnalité spécifiques à un système d'IA pour créer des interactions plus naturelles et engageantes.Probabiliste Un système qui génère des sorties variables basées sur des distributions de probabilité plutôt que des réponses déterministes.Prompt Une instruction ou question donnée à un modèle d'IA pour guider sa réponse ou comportement.Prompt Bar (Barre de Prompt) Un élément d'interface permettant aux utilisateurs de saisir des instructions en langage naturel pour interagir avec des systèmes d'IA.Prompt Engineering L'art et la science de concevoir des prompts efficaces pour optimiser les performances des modèles d'IA.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Une technique qui améliore les réponses des modèles génératifs en récupérant des informations pertinentes depuis des sources externes.Reasoning Model (Modèle de Raisonnement) Un type de modèle d'IA spécialisé dans l'analyse logique complexe et la résolution de problèmes multi-étapes.Reinforcement Learning - RL Un type d'apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des décisions optimales par essai-erreur et récompenses.

S

Sortie de Secours Un mécanisme de sécurité permettant aux humains de reprendre le contrôle ou d'arrêter un système d'IA en cas de problème.Synthetic Persona (Persona Synthétique) Un personnage artificiel créé par l'IA avec des traits de personnalité cohérents pour des interactions spécialisées.

T

Transfer Learning Une technique qui réutilise les connaissances acquises par un modèle sur une tâche pour améliorer l'apprentissage sur une nouvelle tâche.Transformer Une architecture de réseau de neurones révolutionnaire basée sur le mécanisme d'attention, fondement des modèles de langage modernes.

U

Utilisation d'Ordinateur La capacité des systèmes d'IA à interagir directement avec les interfaces informatiques comme le ferait un utilisateur humain.

V

Vector Database (Base de Données Vectorielle) Un système de base de données spécialisé pour stocker, indexer et rechercher des embeddings et représentations vectorielles.Vibe Coding Une approche de programmation intuitive assistée par IA qui privilégie le flux créatif et l'expression naturelle des idées.Vibe Marketing Une approche marketing assistée par IA qui se concentre sur l'émotion et l'authenticité plutôt que sur les métriques traditionnelles.Voice Agent (Agent Vocal) Un agent d'IA spécialisé dans les interactions vocales, capable de comprendre la parole et de répondre naturellement par la voix.

Z

Zero-Shot Learning Une technique permettant aux modèles d'IA de réaliser des tâches sans aucun exemple d'entraînement spécifique.