Ce lexique vise à vous familiariser avec les termes essentiels de l’IA générative et des chatbots IA, vous offrant ainsi une meilleure compréhension de ces technologies fascinantes et de leur fonctionnement.
API (Application Programming Interface)
Une API est un ensemble de protocoles et d’outils permettant à différents logiciels de communiquer entre eux. Les API de modèles de langage, comme celles fournies par OpenAI pour GPT-3, permettent aux développeurs d’intégrer des capacités de génération de langage dans leurs applications.
Apprentissage Automatique (Machine Learning)
L’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’IA qui permet aux systèmes de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience. Il utilise des algorithmes pour analyser des données, en tirer des leçons et prendre des décisions sans intervention humaine directe.
Apprentissage Profond (Deep Learning)
L’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches, appelés réseaux de neurones profonds. Ces réseaux sont capables de modéliser des représentations complexes à partir de grandes quantités de données.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT est un modèle de langage développé par Google qui utilise des techniques de pré-entraînement bidirectionnelles pour comprendre le contexte des mots dans une phrase. BERT est souvent utilisé pour des tâches de compréhension de texte et de recherche d’informations.
Chatbot
Un chatbot est un programme informatique qui utilise l’IA pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains. Les chatbots peuvent être utilisés pour diverses applications, telles que le service client, le marketing et l’assistance technique.
Dataset
Un dataset, ou ensemble de données, est une collection organisée de données utilisée pour entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique. La qualité et la quantité des données dans un dataset sont cruciales pour la performance des modèles.
Embeddings
Les embeddings sont des représentations vectorielles d’éléments tels que des mots ou des phrases, permettant aux modèles de langage de comprendre les relations et les similitudes entre eux. Les embeddings sont essentiels pour les tâches de NLP comme la classification de texte et la traduction.
Fine-tuning
Le fine-tuning est le processus de prise d’un modèle de langage pré-entraîné et d’ajustement de ses paramètres sur un ensemble de données spécifiques pour améliorer ses performances sur une tâche particulière.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT est une famille de modèles de langage développée par OpenAI. GPT-3, par exemple, est l’une des versions les plus avancées, capable de comprendre et de générer du texte de manière impressionnante. Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles et peuvent être fine-tunés pour des tâches spécifiques.
IA Générative
L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu nouveau et original, tel que du texte, des images, de la musique, ou d’autres formes de médias. Elle utilise des algorithmes complexes pour générer des résultats créatifs à partir de données existantes.
Intelligence Artificielle (IA)
L’Intelligence Artificielle désigne la simulation des processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Ces processus incluent l’apprentissage, le raisonnement et l’auto-correction. L’IA est utilisée dans divers domaines comme la reconnaissance vocale, les systèmes experts et la vision par ordinateur.
Modèle de Langage (Language Model)
Un modèle de langage est un type de modèle d’apprentissage automatique conçu pour comprendre et générer du texte en langage naturel. ChatGPT est un exemple de modèle de langage capable de générer des réponses textuelles cohérentes et pertinentes.
NLP (Natural Language Processing)
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il comprend des tâches comme la compréhension, l’interprétation et la génération de langage naturel.
OpenAI
OpenAI est une organisation de recherche en intelligence artificielle qui vise à promouvoir et à développer des IA amicales et bénéfiques pour l’humanité. Elle est à l’origine de la création des modèles GPT, dont ChatGPT.
Réseau de Neurones
Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré par la structure du cerveau humain. Il est composé de couches de neurones artificiels, chaque neurone étant connecté à plusieurs autres, permettant ainsi de traiter et d’analyser des données complexes.
Reinforcement Learning
Le renforcement de l’apprentissage est une méthode d’apprentissage automatique où un agent apprend à prendre des actions dans un environnement de manière à maximiser une récompense cumulée. Cette technique est couramment utilisée dans des applications comme les jeux et la robotique.
Tokenization
La tokenization est le processus de division du texte en unités plus petites appelées tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des sous-mots ou des caractères, et sont utilisés comme unités de base pour les modèles de langage.
Turing Test
Le test de Turing est une évaluation de la capacité d’une machine à exhiber un comportement intelligent similaire à celui d’un humain. Si une machine peut converser avec un humain sans que celui-ci puisse distinguer s’il s’agit d’une machine ou d’un autre humain, elle passe le test de Turing.