![glossaire-IA-RH](https://www.lepont-learning.com/wp-content/uploads/2024/02/Le-Glossaire-de-lintelligence-artificielle.png)
- Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de techniques et de méthodes permettant à des machines d’imiter une forme d’intelligence humaine.
Pour aller plus loin sur les sujets IA :
– Les métiers de l’intelligence artificielle
– IA au travail : Création de valeurs, défis éthiques et régulation
– Big Data et Intelligence artificielle : où en est-on ?
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : Sous-ensemble de l’IA qui donne aux machines la capacité d’apprendre et d’améliorer leurs performances à partir de données sans être explicitement programmées. ( En savoir plus sur le machine learning et ses cas d’utilisation ).
- Apprentissage profond (Deep Learning) : Type d’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels pour traiter des données complexes. ( En savoir plus sur le deep learning et ses applications concrètes )
- Réseau de neurones : Système informatique conçu pour imiter la façon dont le cerveau humain analyse et traite les informations.
- Algorithmes : Ensemble de règles et instructions suivies par un ordinateur pour résoudre des problèmes ou effectuer des calculs.
- Big Data : Grandes ensembles de données complexes qui sont analysées par des ordinateurs pour révéler des tendances et des modèles.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Technologie d’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et répondre au langage humain. On retrouve le NLP dans les chat bots des sites e-commerce qui permettre de « converser » avec la machine. ( En savoir plus sur le NLP )
- Robotique : Branche de la technologie impliquant la conception, la construction et l’utilisation de robots.
- Computer Vision : Capacité des ordinateurs à interpréter et comprendre des images et des vidéos. ( Aller plus loin sur le fonctionnement du computer vision )
- Données structurées et non structurées : Données organisées (structurées), comme des chiffres d’un tableau excel, et données sous forme brute (non structurées) comme des images, de la vidéo…qui sont utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA.
- Modèle prédictif : Modèle d’IA qui analyse les données passées pour prédire les résultats futurs.
- Apprentissage supervisé : Type d’apprentissage machine où le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées.
- Apprentissage non supervisé : Apprentissage automatique où le modèle travaille sur des données non étiquetées pour trouver des structures cachées.
- Apprentissage par renforcement : Type d’apprentissage machine où un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions et en recevant des feedbacks.
- Éthique de l’IA : Réflexion sur les implications morales et éthiques de l’utilisation de l’IA.
Pour aller plus loin sur les sujets éthiques et IA :
– Article : La data éthique, nouvel enjeu de la tech ?
– Replay webinar : L’IA et ses implications éthiques pour les DPO
- IA responsable : Pratique de développement et d’application de l’IA de manière éthique, transparente et responsable.
- Sécurité de l’IA : Mesures et techniques utilisées pour protéger les systèmes d’IA contre les accès non autorisés ou les manipulations malveillantes.
- Biais algorithmique : Tendance d’un système d’IA à produire des résultats injustement préjudiciables ou favorables à certains groupes. ( En savoir plus sur les biais algorithmiques )
- Transparence de l’IA : Qualité d’un système d’IA dont les actions et décisions peuvent être comprises et expliquées aux utilisateurs.
- Interopérabilité : Capacité des systèmes d’IA à fonctionner et à communiquer efficacement avec d’autres systèmes ou composants.
NB : cette liste a été co-construite avec l’IA de ChatGpt. Vous trouverez des ressources complémentaires sur notre blog.
Retrouvez l’intégralité du glossaire dans notre dernier livre blanc
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