Le lexique de l’IA.

Agent capable d'effectuer plusieurs actions et de prendre certaines décisions avec une intervention humaine limitée.

Système utilisant l'intelligence artificielle pour sélectionner et exécuter des actions en vue d'atteindre un objectif.

Règlement de l'Union européenne établissant un cadre juridique pour les systèmes d'intelligence artificielle, notamment selon leurs usages et leurs niveaux de risque.

Domaine consacré à l'identification, à la prévention et à la réduction des risques associés aux systèmes d'intelligence artificielle.

Domaine visant à rendre les objectifs et comportements des systèmes d'intelligence artificielle compatibles avec les intentions et valeurs humaines.

Technique permettant d'identifier automatiquement les opinions ou polarités exprimées dans un texte.

Base de données permettant de stocker et de rechercher des vecteurs numériques, notamment selon leur similarité.

Ensemble de tests standardisés permettant de mesurer ou comparer les performances de systèmes d'intelligence artificielle.

Distorsion systématique dans les résultats d'un algorithme pouvant produire des erreurs ou des traitements injustes.

Approche consistant à utiliser des étapes intermédiaires de raisonnement pour faciliter la résolution de problèmes complexes.

Technique consistant à découper des documents en fragments pour faciliter leur indexation, leur recherche ou leur traitement.

Technique attribuant automatiquement des catégories à des données selon leurs caractéristiques.

Domaine de l'intelligence artificielle consacré à l'analyse et à l'interprétation d'images ou de vidéos.

Attaque consistant à introduire ou modifier des données afin de compromettre l'entraînement ou le comportement d'un modèle.

Ensemble de données organisé pour entraîner, valider, tester ou évaluer un modèle d'intelligence artificielle.

Branche de l'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones à plusieurs couches pour apprendre des représentations complexes.

Contenu audiovisuel généré ou manipulé par intelligence artificielle pour représenter de manière réaliste une personne ou une situation.

Technique permettant d'entraîner un modèle à reproduire certaines capacités ou sorties d'un autre modèle.

Données générées artificiellement pour simuler ou compléter des données réelles, notamment lors de l'entraînement de modèles.

Technique permettant d'identifier des observations ou comportements s'écartant des tendances habituelles.

Exécution de modèles d'intelligence artificielle sur des appareils locaux ou proches des sources de données.

Représentation numérique vectorielle d'un contenu permettant notamment de mesurer des similarités entre des éléments.

Ensemble de méthodes visant à rendre les résultats ou le fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle plus compréhensibles.

Quantité maximale de tokens qu'un modèle peut prendre en compte dans son contexte lors d'un traitement.

Technique consistant à fournir quelques exemples dans les instructions afin de guider la réponse d'un modèle.

Entraînement complémentaire permettant d'adapter un modèle préentraîné à une tâche, un domaine ou un comportement particulier.

Mécanisme permettant à un modèle de produire un appel structuré à une fonction avec les paramètres nécessaires.

Famille de modèles génératifs préentraînés reposant sur l'architecture Transformer, notamment utilisés pour produire du texte.

Processeur conçu pour effectuer de nombreux calculs en parallèle, notamment utilisé pour entraîner et exécuter des modèles d'IA.

Approche consistant à relier les réponses d'une IA à des informations de référence pour améliorer leur pertinence et leur vérifiabilité.

Mécanismes de contrôle destinés à limiter les comportements indésirables et à encadrer les réponses ou actions d'une IA.

Approche dans laquelle un modèle utilise des outils externes, comme des moteurs de recherche ou des fonctions de calcul, pour compléter ses capacités.

Une réponse générée qui paraît crédible mais contient une information fausse ou non étayée.

Approche intégrant une intervention humaine dans le fonctionnement, la validation ou les décisions d'un système automatisé.

Approche de l'intelligence artificielle dans laquelle des systèmes peuvent planifier et exécuter des actions pour atteindre un objectif.

Intelligence artificielle conçue pour accomplir des tâches spécifiques sans disposer d'une intelligence générale.

Concept d'une intelligence artificielle capable de réaliser un large éventail de tâches intellectuelles avec des capacités générales comparables à celles des humains.

Intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus, notamment du texte, des images, du son, des vidéos ou du code.

Intelligence artificielle capable de traiter plusieurs types de données, comme le texte, les images, l'audio ou la vidéo.

Intelligence artificielle utilisée pour estimer des résultats futurs ou inconnus à partir de données disponibles.

Technologie permettant de générer ou modifier une image en utilisant une image existante comme référence.

Technologie permettant de produire une vidéo à partir d'une ou plusieurs images de référence.

Phase durant laquelle un modèle entraîné utilise ses paramètres pour produire une prédiction ou une réponse à partir de nouvelles données.

Technique permettant de reconstruire ou modifier une zone sélectionnée d'une image en tenant compte de son environnement.

Ensemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision.

Tentative de contourner les restrictions ou les mécanismes de sécurité d'un modèle d'intelligence artificielle.

Structure représentant des connaissances sous forme d'entités et de relations entre ces entités.

Délai entre l'envoi d'une requête à un système et l'obtention d'une réponse ou du début de celle-ci.

Un grand modèle de langage apprend des régularités dans des textes pour produire ou transformer du langage. Il ne constitue pas une base de faits garantie.

Branche de l'intelligence artificielle permettant à des systèmes d'apprendre des relations à partir de données plutôt que de suivre uniquement des règles programmées.

Protocole ouvert permettant de connecter des applications d'intelligence artificielle à des outils et à des sources de données externes.

Architecture utilisant plusieurs sous-réseaux spécialisés et un mécanisme sélectionnant ceux à activer pour traiter une entrée.

Modèle génératif apprenant à produire des données en inversant progressivement un processus d'ajout de bruit.

Modèle entraîné sur de grandes quantités de données et pouvant être adapté à différentes tâches.

Modèle d'intelligence artificielle optimisé pour résoudre des problèmes nécessitant plusieurs étapes de raisonnement.

Un modèle dont certains éléments, comme les poids, sont disponibles. Vérifiez la licence : les droits et restrictions varient.

Modèle dont l'accès, l'utilisation ou la redistribution sont soumis aux conditions définies par son propriétaire.

Modèle dont les paramètres ou certains calculs utilisent une précision numérique réduite afin de limiter les besoins en mémoire ou en calcul.

Mécanisme permettant à un agent IA de conserver ou de retrouver des informations utiles à ses tâches.

Domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle consacré au traitement automatique du langage humain.

Processeur spécialisé dans l'accélération de certaines opérations liées aux réseaux de neurones et à l'intelligence artificielle.

Technologie combinant reconnaissance optique de caractères et méthodes d'IA pour extraire et exploiter des informations de documents.

Coordination de modèles, d'agents, d'outils et de processus pour réaliser des tâches complexes.

Phénomène dans lequel un modèle s'adapte excessivement aux données d'entraînement et obtient de moins bons résultats sur de nouvelles données.

Valeurs numériques internes apprises pendant l'entraînement et utilisées par le modèle pour produire ses résultats.

Phase initiale d'entraînement permettant à un modèle d'acquérir des capacités générales avant une éventuelle spécialisation.

L’instruction et le contexte fournis à un modèle pour orienter sa réponse.

Ensemble de techniques permettant de concevoir et d'améliorer les instructions fournies à un modèle d'intelligence artificielle.

Attaque consistant à introduire des instructions malveillantes dans les données traitées par une IA pour détourner son comportement.

Technique réduisant la précision numérique des paramètres ou des calculs d'un modèle afin de diminuer les ressources nécessaires.

Une méthode qui recherche des documents pertinents pour les ajouter au contexte du modèle avant sa réponse.

Méthode combinant plusieurs approches de recherche, notamment la recherche lexicale et la recherche vectorielle.

Méthode de recherche visant à retrouver des informations selon leur signification plutôt que par simple correspondance de mots.

Méthode de test consistant à rechercher activement des vulnérabilités ou comportements problématiques dans un système.

Méthode d'apprentissage dans laquelle un agent améliore ses décisions en fonction des récompenses reçues lors de ses interactions.

Étape consistant à réévaluer et réordonner des résultats de recherche selon leur pertinence estimée.

Processus de récupération d'informations pertinentes depuis une collection de documents ou une source de données.

Méthode d'amélioration d'un modèle utilisant des préférences humaines pour guider un apprentissage par renforcement.

Modèle informatique constitué d'unités de calcul interconnectées dont les paramètres sont ajustés pendant l'apprentissage.

Utilisation de systèmes d'intelligence artificielle dans une organisation sans autorisation ou supervision de ses responsables.

Mesure mathématique comparant l'orientation de deux vecteurs, fréquemment utilisée pour estimer leur similarité.

Modèle de langage de taille relativement réduite, généralement conçu pour nécessiter moins de ressources qu'un grand modèle de langage.

Réponse d'un modèle organisée selon un format ou un schéma prédéfini, notamment JSON.

Technologie permettant de convertir automatiquement la parole en texte écrit.

Méthode d'apprentissage utilisant des exemples associés à des réponses ou étiquettes connues.

Instructions de haut niveau utilisées pour définir le rôle, les règles et le comportement attendu d'un assistant IA.

Système proposant des contenus, produits ou services à partir de données et de préférences estimées.

Architecture dans laquelle plusieurs agents interagissent ou collaborent pour accomplir des tâches.

Paramètre contrôlant le degré d'aléatoire lors de la sélection des tokens générés par un modèle.

Technologie d'intelligence artificielle permettant de générer des images à partir de descriptions textuelles.

Technologie transformant automatiquement du texte écrit en parole synthétique.

Technologie permettant de générer des séquences vidéo à partir d'instructions textuelles.

Quantité de données, de tokens ou de requêtes qu'un système peut traiter par unité de temps.

Unité de contenu traitée par un modèle de langage, pouvant représenter un mot, une partie de mot ou un caractère.

Processus consistant à découper un contenu en unités appelées tokens pour permettre son traitement par un modèle.

Mécanisme permettant à un modèle d'IA de demander l'utilisation d'un outil externe pour effectuer une opération.

Processus durant lequel un modèle ajuste ses paramètres à partir de données afin d'améliorer ses performances.

Architecture de réseau neuronal reposant notamment sur des mécanismes d'attention pour traiter des séquences de données.

Méthode d'apprentissage visant à découvrir des structures ou régularités dans des données sans étiquettes de référence.

Technique utilisant l'intelligence artificielle pour augmenter la résolution d'une image ou d'une vidéo en estimant des détails supplémentaires.

Approche de développement logiciel reposant principalement sur des instructions en langage naturel données à une IA pour générer et modifier du code.

Modèle d'intelligence artificielle capable de traiter conjointement des informations visuelles et textuelles.

Technique permettant de générer une voix synthétique reproduisant certaines caractéristiques d'une voix de référence.

Enchaînement organisé d'opérations intégrant une ou plusieurs fonctionnalités d'intelligence artificielle.

Technique consistant à demander à un modèle d'effectuer une tâche sans fournir d'exemple de résultat attendu.