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Glossaire de l'intelligence artificielle (IA)

Les termes à connaître lorsqu'on débute avec l'utilisation professionnelle de l'IA.

L'intelligence artificielle prend de plus en plus de place dans l'univers professionnel, mais que signifient exactement les termes Machine Learning, Data Mining ou Deep Learning ? Pour vous aider à appréhender les termes liés à l'intelligence artificielle, HubSpot a conçu le glossaire de l'Intelligence Artificielle regroupant divers concepts et définitions clés.

Algorithme

Dans le cadre de l'intelligence artificielle, les algorithmes jouent un rôle essentiel en tant que méthodes sophistiquées permettant de réaliser diverses formes d'apprentissage. Grâce à ces algorithmes, il est possible d'explorer différentes approches telles que l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage continu et l'apprentissage par renforcement. L'utilisation de ces méthodes permet d'améliorer progressivement les performances des systèmes d'intelligence artificielle.

 

Apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé relève du machine learning. Il permet à un modèle d'intelligence artificielle d'apprendre à partir d'une base de données non étiquetées. Le modèle génère lui-même l'étiquetage des données, il ne demande donc pas d'intervention humaine.

 

Apprentissage continu

L'apprentissage continu relève également du machine learning. Il permet à un modèle d'intelligence artificielle d'apprendre à mesure d'intégrer de nouvelles données, y compris pendant la mise en service. 

 

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement relève également du machine learning. Il permet à un modèle d'intelligence artificielle de définir les actions optimales à effectuer, après avoir essayé et échoué de nombreuses fois consécutives. 

 

Bard

Bard est un chatbot conversationnel alimenté par l'intelligence artificielle. Il a été conçu par Google pour générer différents types de contenu. Directement relié à internet, Bard est capable de traiter les informations en temps réel. 

En apprendre plus sur Bard.

Big data

Le big data est un ensemble très volumineux de données numériques ne pouvant être analysées de manière classique. Dans le cadre de l'intelligence artificielle, la quantité, la variété et la vitesse de réception des données permettent d'optimiser les processus de deep learning.

 

Chatbot

Un chatbot, également appelé agent conversationnel, est un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains de manière automatique. Les chatbots sont généralement basés sur l'intelligence artificielle et utilisent des techniques de traitement automatique du langage naturel pour comprendre et répondre aux messages des utilisateurs. Ils peuvent être utilisés dans de nombreux domaines, tels que le service client, le marketing ou l'assistance technique.

 

ChatGPT

ChatGPT est un chatbot conversationnel développé par OpenAI, sur la base du modèle de langage GPT. Ce chatbot, lancé en première version en novembre 2022, est capable de traiter et générer du texte et de converser avec un utilisateur humain pour répondre à ses questions et l'assister dans de nombreuses tâches.

 

Classification

La classification des données désigne le fait d'entraîner un modèle d'intelligence artificielle sur un ensemble de données étiquetées, permettant ainsi de classer et reconnaître des données inconnues. 

 

Computer Vision

La vision par ordinateur, ou « computer vision », est un procédé par lequel les algorithmes parviennent à interpréter et à analyser des images, vidéos et autres supports visuels.

 

DALL·E

DALL·E (ou DALL-E) est un programme d'IA générative créé par OpenAI et connu pour ses capacités de génération d'images à partir de requêtes de langage naturel.

 

Data mining

Le data mining consiste à analyser et extraire une quantité massive de données. Ces données sont ensuite soumises aux algorithmes de machine learning pour développer leur apprentissage.  

 

Deep learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est un sous-domaine du machine learning. Il se caractérise par de multiples couches de réseaux de neurones interconnectés conçus pour la reconnaissance d'images ou le traitement du langage. 

En apprendre plus sur le deep learning.

 

Generative AI (Gen AI)

L'intelligence artificielle générative est un modèle d'agent conversationnel capable de générer divers contenus comme du texte ou des images en réponse à des prompts. C'est le type d'IA qui est le plus utilisé par les marketeurs et créateurs de contenu. HubSpot AI est un exemple d'outil utilisant l'IA générative.

 

GPT (GPT-3, GPT-4...)

GPT ou « Generative Pre-trained Transformer » est un grand modèle de langage (LLM) utilisé pour optimiser les agents conversationnels, tels que ChatGPT notamment. Le modèle GPT est basé sur un système de transformateurs pré-entraînés sur des données non étiquetées. GPT-3 et GPT-4 sont des versions disponibles du modèle, 4 étant la dernière.

 

IA faible

L'intelligence artificielle faible est un ensemble d'algorithmes entraînés pour réaliser une action spécifique. Ce modèle ne peut pas effectuer des actions non apprises pendant le paramétrage. 

 

IA forte

L'intelligence artificielle forte est une forme théorique de l'IA utilisée pour définir un modèle ayant toutes les caractéristiques du cerveau et de l'esprit humain, faisant preuve de prise d'initiatives et de réflexion. 

La guide de l'intelligence artificielle

Découvrez enjeux, conseils et outils pour adopter et optimiser l'utilisation de l'IA dans votre entreprise.

Intelligence artificielle

Une intelligence artificielle est un ensemble d'algorithmes entraînés à partir d'une base de données ayant pour objectif de simuler la réflexion humaine, telles que les conversations, la perception, le raisonnement ou encore l'apprentissage. L'IA est utilisée dans de nombreux domaines, des chatbots à la reconnaissance d'images en passant par la traduction de contenu ou les recommandations Netflix.

 

Intelligence artificielle étroite

Se référer à la définition d'intelligence artificielle faible.

 

Intelligence artificielle générale

Se référer à la définition d'intelligence artificielle forte.

 

Internet of Things (IoT)

Internet of things ou l'internet des objets fait référence aux objets du quotidien connectés à internet pouvant recevoir et transmettre des informations en ligne, tels que des montres connectées ou la domotique.

 

Large Language Model (LLM)

Un grand modèle de langage est un type d'intelligence artificielle générative constituée d'algorithmes de deep learning. Un LLM évolue de manière autonome, notamment grâce à l'apprentissage continu. L'exemple le plus connu est GPT.

 

Machine learning (Apprentissage automatique)

Le machine learning correspond à l'ensemble des méthodes d'apprentissage automatique, permettant à un modèle d'intelligence artificielle d'apprendre en se basant sur l'analyse des flux de données. L'apprentissage automatique est utilisé dans divers domaines, tels que la reconnaissance vocale, la recommandation de produits, la détection de fraude ou encore la médecine.

En apprendre plus sur le machine learning.

 

 

Microsoft Copilot (ex Bing Chat)

Microsoft Copilot, initialement nommé Bing Chat, est le chatbot générateur de texte intelligent de Microsoft, basé sur GPT-4. Il peut être utilisé directement depuis la recherche Bing ou le navigateur Microsoft Edge afin de répondre aux questions, rédiger du contenu et booster votre créativité.

 

Modèle de langage

Un modèle de langage est un système statistique permettant à un agent conversationnel de comprendre le langage naturel.

 

OpenAI

OpenAI est une entreprise à but lucratif plafonné depuis 2019. Pionnier de l'apprentissage par renforcement, OpenAI a développé ChatGPT et a pour objectif d'étendre l'utilisation de l'intelligence artificielle dans divers domaines comme la santé ou l'écologie.

 

Prompt

Les prompts sont des instructions données à un modèle d'intelligence artificielle générative, permettant de guider le processus de génération de contenu ou de prise de décision. Un « bon » prompt, qui offre des précisions par rapport à la requête et un cadre clair, permet à une IA générative, telle que ChatGPT ou ChatSpot, de mieux répondre aux requêtes envoyées par les internautes.

Voir des exemples de prompts marketing.

 

Réseau de neurones artificiels

Le réseau de neurones artificiels est un modèle largement utilisé en deep learning. Inspiré du fonctionnement des neurones biologiques, le réseau est constitué de plusieurs couches, chaque couche reçoit des informations des couches précédentes facilitant ainsi l'apprentissage. Les réseaux de neurones sont beaucoup utilisés pour le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'image.  

 

Search Generative Experience (SGE)

La Search Generative Experience (SGE) est une nouvelle solution proposée par Google, intégrant l'intelligence artificielle générative dans le moteur de recherche. SGE est désormais disponible dans plus de 120 pays et langues, mais n'est pas encore disponible en France (ni en Europe).

aperçu de la SGE dans Google

Superintelligence artificielle

La superintelligence artificielle est un type d'IA forte capable de surpasser les capacités cognitives et l'intelligence humaines. À ce jour, la superintelligence artificielle est une théorie, il n'existe aucun exemple réel. 

 

Surapprentissage

Le surapprentissage désigne le fait d'entraîner un modèle d'intelligence artificielle sur des données d'apprentissage trop précises, au risque qu'il ne parvienne pas à analyser des données inconnues lors de sa mise en service.

 

Traitement du langage naturel (TLN)

Le traitement du langage est un modèle de machine learning pour le traitement linguistique. Il donne la capacité aux algorithmes de comprendre, de générer ou de traduire le langage vocal ou textuel.

Questions fréquentes

Il existe trois principaux types d'intelligence artificielle :

  • L'intelligence artificielle étroite (ANI), aussi appelée IA faible, est le modèle d'IA couramment utilisé pour simuler certaines facultés humaines. Il se concentre sur une action précise comme le traitement de langage naturel ou la reconnaissance d'image. Par exemple, ChatGPT est considéré comme une IA faible.
  • L'intelligence artificielle générale (AGI), aussi appelée IA forte, est un modèle d'IA théorique. Ce modèle a pour objectif de ne créer aucune distinction entre le cerveau humain et la machine. N'étant qu'au stade de la théorie, beaucoup de spécialistes utilisent le test de Turing pour déterminer le niveau d'intelligence d'un modèle. Il est possible de trouver des exemples d'IA forte dans la science-fiction, par exemple le robot R2D2 de la saga Star Wars.
  • La superintelligence artificielle (ASI), qui n'existe pas encore, surpasserait théoriquement le cerveau humain dans tous les domaines cognitifs. Ce modèle d'IA serait capable de faire preuve de conscience, de raisonner ou encore d'apprendre en se basant sur son expérience.

La différence entre une IA faible et une IA forte réside dans le niveau de conscience.

Une IA faible est paramétrée selon un ensemble de règles et d'algorithmes prédéfinis pour accomplir une tâche spécifique, sans faire preuve d'autonomie dans la prise de décision.

Une IA forte, quant à elle, veut être comparable à l'esprit humain. Elle aurait la capacité de résoudre des problèmes, d’apprendre et de planifier des tâches de manière autonome.

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