L’essor de l’intelligence artificielle est probablement un phénomène technologique très important et suivre ces transformations devient un défi compte tenu de la grande quantité d’informations disponibles. Au milieu de ce flux important de données, il devient crucial d’acquérir une solide connaissance du langage technique et de comprendre la signification de termes comme l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond.
1. Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine informatique axé sur le développement de systèmes et de technologies capables d'effectuer des tâches qui, lorsqu'elles sont exécutées par des humains, nécessitent de l'intelligence. Cela inclut la capacité d’apprendre, de raisonner, de résoudre des problèmes, de comprendre le langage naturel et la perception, entre autres compétences cognitives. L’IA cherche à simuler la pensée et la prise de décision humaines grâce à des algorithmes et des modèles informatiques.
2. Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de techniques permettant aux ordinateurs d'apprendre et d'améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques grâce à l'expérience et à l'analyse de données, sans avoir recours à une programmation explicite. À la base, l’apprentissage automatique vise à entraîner les machines à reconnaître des modèles et à prendre des décisions basées sur les données.
3. Apprentissage profond
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'apprentissage automatique qui se concentre sur la formation de réseaux de neurones artificiels profonds, également appelés réseaux de neurones profonds. Ces réseaux sont conçus pour modéliser et résoudre des problèmes complexes et effectuer des tâches de traitement de données impliquant un grand nombre de fonctionnalités ou de variables.
L'apprentissage profond se caractérise par la présence de plusieurs couches cachées dans son architecture, lui permettant d'apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de données à différents niveaux d'abstraction. Cela signifie que ces réseaux peuvent apprendre des fonctionnalités simples dans les premières couches, puis créer des représentations plus complexes dans les couches suivantes.
4. Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels ( ANN ), également appelés réseaux de neurones ou simplement réseaux de neurones, constituent un élément fondamental dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle . Ils s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain et sont conçus pour effectuer des tâches de traitement de l’information similaires à la manière dont les neurones biologiques traitent les signaux dans le cerveau.
Les ANN sont composés de nœuds appelés neurones ou unités artificiels, organisés en couches interconnectées.
5. Chatbot
Un chatbot, également connu sous le nom de chatbot ou simplement bot, est un programme informatique conçu pour interagir avec les utilisateurs via des conversations ou des chats, en utilisant du texte ou de la voix . Ces programmes utilisent l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et des algorithmes pour comprendre et répondre aux questions et demandes des utilisateurs de manière automatisée.
6. Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel ( PNL ) est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Son objectif est de permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage naturel de la même manière que le font les humains.
7. Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de systèmes et d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le contenu visuel du monde réel. Cela inclut le traitement et l'analyse d'images et de vidéos pour reconnaître des objets, des motifs, des visages, du texte et bien plus encore.
Les applications de la vision par ordinateur sont variées et vont des systèmes de sécurité et de surveillance aux assistants de conduite autonomes et au diagnostic médical.
8. Reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux appareils électroniques de convertir la parole humaine en texte écrit ou en commandes numériques. Il s’appuie sur le traitement du signal audio et le traitement du langage naturel pour interpréter et transcrire ce qui est dit dans un format que les machines peuvent comprendre et utiliser.
9. Exploration de données
Également connu sous le nom d'exploration de données en anglais, il s'agit d'un processus de découverte et d'extraction de modèles, d'informations et de connaissances utiles à partir de grands ensembles de données. Ce domaine se situe à l’intersection des statistiques, de l’intelligence artificielle et de la gestion de bases de données. Son objectif est de révéler des informations cachées ou des relations significatives qui peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées.
10. Automatisation des processus robotisés
L'automatisation des processus robotiques (RPA) est une technologie qui utilise des robots logiciels ou « bots » pour automatiser des tâches, des règles et des processus métiers répétitifs qui nécessitent généralement une intervention humaine dans les systèmes logiciels et les applications. Ces robots peuvent effectuer une grande variété de tâches, depuis la saisie de données et l'extraction d'informations de documents jusqu'à l'exécution de calculs et la communication avec des systèmes externes.