Évaluation par les pairsvignette|droite|Évaluation d'une proposition de financement par un spécialiste du NIH américain. Dans les disciplines scientifiques, l'évaluation par les pairs (ou peer review selon l'expression anglophone couramment utilisée) désigne l'activité collective des chercheurs qui jugent de façon critique les travaux d'autres chercheurs (leurs « pairs »). L'évaluation par les pairs est un principe fondamental de la recherche scientifique, que ce soit pour les sciences dites « exactes » ou les sciences humaines et sociales.
Intelligence artificielle générativeL'intelligence artificielle générative ou IA générative (ou GenAI) est un type de système d'intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites (ou "prompts"). Les modèles génératifs apprennent les modèles et la structure des données d'entrée, puis génèrent un nouveau contenu similaire aux données d'apprentissage mais avec un certain degré de nouveauté (plutôt que de simplement classer ou prédire les données).
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Alignement des intelligences artificiellesLalignement des intelligences artificielles (ou alignement de l'IA, ou encore problème de l'alignement) est un champ de recherche visant à concevoir des intelligences artificielles (IA) dont les résultats s'orientent vers les objectifs, éthiques ou autres, de leurs concepteurs. On dit ainsi qu'une IA est alignée avec un opérateur si elle essaie de faire ce que l'opérateur veut qu'elle fasse. Les systèmes d'IA peuvent être difficiles à aligner, et être dysfonctionnels ou dangereux si mal alignés.
Scholarly peer reviewScholarly peer review or academic peer review (also known as refereeing) is the process of having a draft version of a researcher's methods and findings reviewed (usually anonymously) by experts (or "peers") in the same field. Peer review is widely used for helping the academic publisher (that is, the editor-in-chief, the editorial board or the program committee) decide whether the work should be accepted, considered acceptable with revisions, or rejected for official publication in an academic journal, a monograph or in the proceedings of an academic conference.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
OpenAIOpenAI (« AI » pour artificial intelligence, ou intelligence artificielle) est une entreprise spécialisée dans le raisonnement artificiel, à « but lucratif plafonné », dont le siège social est à San Francisco. Avant , elle est reconnue association à but non lucratif. L'objectif de cette société est de promouvoir et de développer un raisonnement artificiel à visage humain qui profitera à toute l'humanité.
Philosophie de l'intelligence artificielleLa philosophie de l'intelligence artificielle tente de répondre à des questions telles que : Une machine peut-elle agir intelligemment ? Peut-elle résoudre n'importe quel problème qu'une personne voudrait résoudre par la réflexion ? L'intelligence humaine et l'intelligence artificielle sont-elles fondamentalement les mêmes ? Le cerveau humain est-il analogue à un processus de traitement de l'information ? Une machine peut-elle avoir un esprit ou une conscience similaire à celle de l'humain ? Peut-elle senti
Modèle de langageEn traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Intelligence artificielle distribuéeL'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est une branche de l'Intelligence artificielle. On distinguera : le principe d'adapter les approches de l'Intelligence Artificielle classique sur une architecture distribuée (par exemple avec une parallélisation des programmes) les approches où l'Intelligence Artificielle est conceptuellement répartie sur un certain nombre d'entités (réseaux de neurones artificiels, systèmes multi-agents) de façon similaire à une Intelligence distribuée.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Hallucination (intelligence artificielle)Dans le domaine de l’intelligence artificielle, une hallucination est une réponse manifestement fausse qui est présentée comme un fait certain. Par exemple, un chatbot qui invente un chiffre d’affaires pour une entreprise sans avoir de données à ce sujet. Ce phénomène est appelé « hallucination » par analogie avec le phénomène de l’hallucination en psychologie humaine. Le terme hallucination en intelligence artificielle a pris de l'importance vers 2022 parallèlement au déploiement des modèles de langage basés sur l'apprentissage profond tels que ChatGPT.
Influence socialeL’influence sociale ou la pression sociale est l'influence exercée par un individu, ou par un groupe sur chacun de ses membres, dont le résultat est d'imposer des normes dominantes en matière d'attitude et de comportement. . Cette influence entraîne la modification des comportements, attitudes, croyances, opinions ou sentiments d'un individu ou d'un groupe à la suite du contact avec un autre individu ou groupe. Pour noter un tel effet d’influence, une quelconque relation doit exister entre ces entités.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
