Glossaire des termes liés à l’intelligence artificielle

L'IA est l'acronyme de l'intelligence artificielle, qui consiste à simuler les processus de l'intelligence humaine à l'aide de machines ou de systèmes informatiques. L'IA peut imiter les capacités humaines telles que la communication, l'apprentissage et la prise de décision.

L'IA éthique fait référence au développement, au déploiement et à l'utilisation de systèmes d'IA dans le respect des principes éthiques. Elle garantit des applications d'IA responsables et impartiales.

Domaine axé sur la compréhension des décisions prises par les IA.

Systèmes d'IA conçus pour simuler les processus de la pensée humaine.

L'informatique quantique exploite les bits quantiques (qubits) pour effectuer des calculs complexes. Elle a le potentiel de révolutionner l’IA en résolvant des problèmes que les ordinateurs classiques ne peuvent pas résoudre efficacement.

L'ingénierie des caractéristiques est le processus de sélection, de transformation ou de création de caractéristiques pertinentes à partir de données brutes afin d'améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique.

La pratique consistant à élaborer des messages-guides textuels efficaces pour guider les modèles génératifs d'IA dans la production des résultats souhaités.

Le processus d'utilisation de modèles génératifs pour remplir les régions manquantes ou masquées d'une image ou d'autres données.

Représentation de variables catégorielles en vecteurs continus dans un espace de dimension inférieure.

La branche de l'informatique qui traite du développement de machines et de logiciels capables de simuler un comportement intelligent, d'apprendre et de prendre des décisions semblables à celles des humains. L'IA peut effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction linguistique.

Une technologie qui permet la communication entre le cerveau et un ordinateur. Les BCI ont le potentiel de révolutionner l'interaction homme-ordinateur et d'être utilisées en conjonction avec l'IA pour des applications telles que le contrôle de robots ou de prothèses.

Le processus de génération de sorties intermédiaires par interpolation entre deux ou plusieurs points de l'espace latent d'un modèle génératif.

Une technique qui utilise des réseaux adversaires génératifs pour interpoler entre différents points de données ou domaines, souvent utilisée pour des tâches telles que la traduction d'image à image ou l'adaptation de domaine.

L'utilisation de réseaux adversaires génératifs pour améliorer l'interprétabilité ou l'explicabilité des modèles d'apprentissage automatique, en apprenant à générer ou à manipuler des représentations interprétables.