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Glossaire IT : Intelligence Artificielle (IA, AI)

Introduction

L’intelligence artificielle (AI ou IA) a eu son heure de grande écoute dans les années 80. Mais jamais ce concept, que beaucoup plaçaient jusqu’alors dans le domaine de la science-fiction, n’aura aujourd’hui autant peuplé les discours marketing des éditeurs. Machine Learning, Deep Learning, réseau neuronaux, informatique cognitive sont au cœur des feuilles de routes d’un écosystème IT qui aime à se projeter vers des concepts, quitte à en flouter les contours.

Et cette approche divise. « Le Machine Learning, est-ce de l’intelligence artificielle ? », entendons-nous chez les spécialistes du secteur. Si  pour certains, les chatbots, ces assistants intelligents, sont l’un des symboles de cet AI, d’autres n’y voient qu’un moteur de règles tout au plus. Bref, s’il divise, il apparait toutefois que le sujet est brûlant.

Même s’il existe une volonté de simplifier ce concept de l’IA, la technologie, elle, reste complexe. Ses moteurs sont difficilement accessibles, ses rouages d’une complexité telle qu’ils nécessitent des compétences très avancées pour les mettre en route. Sans parler du précieux carburant, les données, sans qui l’apprentissage des modèles reste impossible.

D’ailleurs connaissez-vous la différence entre l’apprentissage supervisé et  non supervisé ? Savez-vous ce que représente un réseau de neurones artificiels (RNA) ? Si ces questions restent sans réponses à ce jour, nous vous invitons à plonger dans ce glossaire.

Bonne lecture

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1A comme-

AIOps, etc.

2C comme-

Chatbot, etc.

3D comme-

Deep learning

4E comme-

Extraction d'information

5 I comme-

Intelligence artificielle, etc.

6R comme-

Réseau de neurones artificiels

7T comme-

Test de Turing, etc.

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