{"id":1,"date":"2024-03-16T09:14:22","date_gmt":"2024-03-16T08:14:22","guid":{"rendered":"http:\/\/promptjournalist.eu\/?p=1"},"modified":"2025-05-03T00:09:34","modified_gmt":"2025-05-02T22:09:34","slug":"glossaire-de-l-intelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/promptjournalist.eu\/?p=1","title":{"rendered":"\u00ab\u00a0AI Glossary!\u00a0\u00bb"},"content":{"rendered":"
Accueil<\/a><\/span> \u00bb \u00ab\u00a0AI Glossary!\u00a0\u00bb<\/span><\/span><\/div>\n\n\n
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Dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle, de nombreux concepts cl\u00e9s \u00e9mergent. Voici un aper\u00e7u des notions essentielles \u00e0 conna\u00eetre, allant des instructions g\u00e9n\u00e9ratives aux mod\u00e8les pr\u00e9entra\u00een\u00e9s, en passant par l’apprentissage automatique et l’IA g\u00e9n\u00e9rative. Ces technologies ont des applications vari\u00e9es, allant du traitement du langage \u00e0 la cr\u00e9ation de contenus.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

##A<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Algorithme<\/strong> : Ensemble d\u2019instructions ou de r\u00e8gles qu\u2019un ordinateur suit pour effectuer une t\u00e2che particuli\u00e8re. En IA, les algorithmes sont utilis\u00e9s pour traiter les donn\u00e9es et prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n\n\n\n

\u201cAnalogous task\u201d <\/strong>: Proposer \u00e0 un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative un probl\u00e8me similaire ou connexe comme guide pour r\u00e9soudre un nouveau probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage automatique (\u00ab\u00a0Machine learning\u00a0\u00bb)<\/strong> : Sous-domaine de l\u2019IA dans lequel les syst\u00e8mes informatiques apprennent et s\u2019am\u00e9liorent automatiquement sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s. Ils utilisent des donn\u00e9es et des algorithmes pour faire des pr\u00e9dictions et prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage non supervis\u00e9 (\u00ab\u00a0Unsupervised learning\u00a0\u00bb)<\/strong> : Type d\u2019apprentissage automatique dans lequel l\u2019algorithme utilise des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es et recherche des patterns et des structures sans connaissances ou cibles pr\u00e9alables. Cela peut aider \u00e0 r\u00e9v\u00e9ler des insights et \u00e0 regrouper des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage par renforcement (\u00ab\u00a0Reinforcement learning\u00a0\u00bb)<\/strong> : Type d\u2019apprentissage automatique dans lequel un agent apprend \u00e0 effectuer des actions dans un environnement pour atteindre un certain objectif. Il apprend gr\u00e2ce \u00e0 des interactions r\u00e9p\u00e9t\u00e9es et \u00e0 un retour d\u2019information sous forme de r\u00e9compenses et de punitions.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage profond (\u00ab\u00a0Deep learning\u00a0\u00bb)<\/strong> : Sous-ensemble de l\u2019apprentissage automatique dans lequel des algorithmes complexes fonctionnent avec plusieurs couches de r\u00e9seaux neuronaux. L\u2019apprentissage profond est utilis\u00e9 pour des t\u00e2ches telles que la reconnaissance d\u2019images et la reconnaissance vocale.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage semi-supervis\u00e9 (\u00ab\u00a0Semi-supervised learning\u00a0\u00bb)<\/strong> : Combinaison de l\u2019apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9, dans lequel l\u2019algorithme est entra\u00een\u00e9 avec une petite quantit\u00e9 de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es et une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es. L\u2019algorithme peut classer des donn\u00e9es in\u00e9dites \u00e0 l\u2019aide des mod\u00e8les appris.<\/p>\n\n\n\n

Apprentissage supervis\u00e9 (\u00ab\u00a0Supervised learning\u00a0\u00bb)<\/strong> Un type d\u2019apprentissage automatique dans lequel l\u2019algorithme est entra\u00een\u00e9 avec des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es qui fournissent la r\u00e9ponse souhait\u00e9e pour chaque entr\u00e9e. L\u2019objectif est d\u2019apprendre une fonction capable de classer ou de pr\u00e9dire correctement de nouvelles donn\u00e9es in\u00e9dites.<\/p>\n\n\n\n

##B<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Biais<\/strong> : Dans le contexte de l\u2019IA, le terme \u00ab biais \u00bb fait r\u00e9f\u00e9rence au ph\u00e9nom\u00e8ne selon lequel les algorithmes pr\u00e9sentent des biais ind\u00e9sirables bas\u00e9s sur des facteurs tels que l\u2019appartenance ethnique, le sexe ou d\u2019autres caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques. Cela peut conduire \u00e0 des traitements injustes ou des in\u00e9galit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Big data<\/strong> : Terme d\u00e9signant des ensembles de donn\u00e9es extr\u00eamement vastes et complexes qui ne peuvent pas \u00eatre facilement g\u00e9r\u00e9s, trait\u00e9s ou analys\u00e9s \u00e0 l\u2019aide des m\u00e9thodes traditionnelles de traitement des donn\u00e9es. Les techniques d\u2019IA sont souvent utilis\u00e9es pour extraire des informations pr\u00e9cieuses des big data.<\/p>\n\n\n\n

##C<\/h2>\n\n\n\n

Chatbot<\/strong> : Programme d\u2019IA capable de mener des conversations automatis\u00e9es avec des utilisateurs, souvent par le biais de textes. Les chatbots peuvent r\u00e9pondre \u00e0 des questions, fournir un service \u00e0 la client\u00e8le et effectuer des t\u00e2ches bas\u00e9es sur le langage naturel.<\/p>\n\n\n\n

Classification<\/strong> : T\u00e2che dans laquelle l\u2019IA est utilis\u00e9e pour classer des objets, des textes ou des points de donn\u00e9es dans diff\u00e9rentes cat\u00e9gories ou classes. Par exemple, classer des images comme \u00ab chat \u00bb ou \u00ab chien \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\u201cChain-of-density prompting\u201d : <\/strong>Une technique d’incitation it\u00e9rative utilis\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sum\u00e9s de texte de plus en plus d\u00e9taill\u00e9s, en s’appuyant sur une vue d’ensemble g\u00e9n\u00e9rale et en incorporant progressivement des informations plus sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n

\u201cChain-of-thought prompting\u201d <\/strong>: <\/strong>Une technique de prompt o\u00f9 un outil d’IA g\u00e9n\u00e9ratrice retrace son chemin de l’entr\u00e9e \u00e0 la sortie, en \u00e9num\u00e9rant le raisonnement derri\u00e8re sa r\u00e9ponse \u00e9tape par \u00e9tape.<\/p>\n\n\n\n

Contraintes : <\/strong>Param\u00e8tres ou limitations sp\u00e9cifiques qui orientent la sortie d’un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative vers un r\u00e9sultat particulier.<\/p>\n\n\n\n

Contexte : <\/strong>Informations g\u00e9n\u00e9rales, d\u00e9tails ou lignes directrices qui \u00e9clairent la sortie d’un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative, en particulier son public, son objectif, son ton et sa structure.<\/p>\n\n\n\n

Compr\u00e9hension contextuelle : <\/strong>La capacit\u00e9 d\u2019un outil d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative \u00e0 comprendre et \u00e0 interpr\u00e9ter des informations dans un contexte sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n

##D<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

D\u00e9limiteurs : <\/strong>Symboles sp\u00e9ciaux (comme \u00ab \u00bb, <> ou **) qui aident \u00e0 diff\u00e9rencier les diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments de votre saisie, tels que la t\u00e2che ou le contexte, en gardant les prompts ordonn\u00e9s et en augmentant la probabilit\u00e9 d’une sortie utile.<\/p>\n\n\n\n

Donn\u00e9es (Data)<\/strong> : Informations collect\u00e9es, telles que du texte, des images, des sons ou des vid\u00e9os. Les donn\u00e9es sont utilis\u00e9es pour entra\u00eener les mod\u00e8les d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

Deepfakes<\/strong> : Forme de m\u00e9dia synth\u00e9tique qui se r\u00e9f\u00e8re sp\u00e9cifiquement \u00e0 des contenus multim\u00e9dias (vid\u00e9os, images, audio) g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l\u2019IA pour cr\u00e9er une illusion trompeuse de personnes ou de situations inexistantes. Les deepfakes sont souvent utilis\u00e9s pour superposer le visage et la voix de personnes sur des vid\u00e9os existantes, cr\u00e9ant ainsi des sc\u00e9narios fictifs.<\/p>\n\n\n\n

##E<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Entra\u00eenement (\u00ab\u00a0Training\u00a0\u00bb)<\/strong> : Processus par lequel un mod\u00e8le d\u2019IA est aliment\u00e9 en donn\u00e9es afin de lui permettre d\u2019apprendre et de l\u2019optimiser. Le mod\u00e8le s\u2019adapte aux donn\u00e9es et apprend \u00e0 reconna\u00eetre des patterns.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9thique de l\u2019IA<\/strong> : L\u2019\u00e9thique de l\u2019IA concerne les implications morales et sociales de l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. Cela inclut les questions de responsabilit\u00e9, de vie priv\u00e9e et de transparence que les juristes doivent imp\u00e9rativement comprendre dans le cadre des questions juridiques li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9valuation : <\/strong>Les processus d\u2019\u00e9valuation critique d\u2019un r\u00e9sultat pour confirmer qu\u2019il est exact, impartial, suffisant, pertinent et coh\u00e9rent avec tout contexte ou prompt fourni.<\/p>\n\n\n\n

##F<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u201cFew-shot prompting\u201d :<\/strong> Technique qui fournit au moins deux exemples ou r\u00e9f\u00e9rences dans un prompt.<\/p>\n\n\n\n

Format :<\/strong> Structure, mise en page ou pr\u00e9sentation d’un r\u00e9sultat.<\/p>\n\n\n\n

##G<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u201cGenerative AI\u201d : <\/strong>Type d’intelligence artificielle capable de cr\u00e9er du nouveau contenu, tel que du texte, des images ou de la musique, en apprenant des mod\u00e8les \u00e0 partir de donn\u00e9es existantes.<\/p>\n\n\n\n

G\u00e9n\u00e9ration d\u2019images : <\/strong>Lorsqu’un outil d’IA produit des images \u00e0 partir de descriptions textuelles ou d’autres donn\u00e9es d’entr\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

\u201cGreedy decoding\u201d :<\/strong> \u201cPrompting\u201d dans laquelle les param\u00e8tres d’\u00e9chantillonnage ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finis pour garantir le r\u00e9sultat le plus probable.<\/p>\n\n\n\n

##H<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Hallucinations :<\/strong> En IA, une \u00ab hallucination \u00bb se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 une situation o\u00f9 un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re des informations fausses ou non fond\u00e9es, souvent en r\u00e9ponse \u00e0 un prompt ou une question. Cela peut arriver quand l\u2019IA \u00ab imagine \u00bb des d\u00e9tails ou des faits qui ne sont pas soutenus par les donn\u00e9es sur lesquelles elle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHuman-in-the-loop approach\u201d <\/strong>(Approche avec intervention humaine) : Lorsqu’un humain r\u00e9fl\u00e9chit de mani\u00e8re critique \u00e0 la mani\u00e8re dont il utilise, v\u00e9rifie et perfectionne les outils d’IA g\u00e9n\u00e9rative et leurs r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

##I<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u201cInput\u201d :<\/strong> Donn\u00e9es ou informations fournies au mod\u00e8le d’IA pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse ou un r\u00e9sultat souhait\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Intelligence artificielle (IA – AI en anglais)<\/strong> : Capacit\u00e9 des machines \u00e0 effectuer des t\u00e2ches qui requi\u00e8rent normalement l\u2019intelligence humaine, telles que l\u2019apprentissage, le raisonnement, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d\u2019images et la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative<\/strong> : Les mod\u00e8les d\u2019IA capables de produire de nouveaux contenus, tels que des images, des textes, des musiques ou des vid\u00e9os. Contrairement aux mod\u00e8les classiques qui effectuent des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, les IA g\u00e9n\u00e9ratives ont pour but de cr\u00e9er du contenu original en s\u2019appuyant sur les sch\u00e9mas appris \u00e0 partir de donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Ces mod\u00e8les peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des cr\u00e9ations artistiques, des simulations ou des r\u00e9sultats divers en imitant le style et la structure des donn\u00e9es fournies lors de leur apprentissage.<\/p>\n\n\n\n

Intelligence g\u00e9n\u00e9rale artificielle (\u00ab\u00a0Artificial General Intelligence\u00a0\u00bb – AGI)<\/strong> : Forme d\u2019intelligence artificielle similaire \u00e0 l\u2019intelligence humaine et capable d\u2019effectuer un large \u00e9ventail de t\u00e2ches comme le ferait un \u00eatre humain.<\/p>\n\n\n\n

Interpr\u00e9tabilit\u00e9 de l\u2019IA<\/strong> : La mesure dans laquelle un \u00eatre humain peut comprendre comment un mod\u00e8le d\u2019IA prend ses d\u00e9cisions. L\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 est essentielle pour la confiance et l\u2019\u00e9thique dans les applications d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

It\u00e9ration :<\/strong> Affinement continu des prompts pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n

##L<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u201cLong-context window\u201d : <\/strong>Permet aux outils d’IA g\u00e9n\u00e9rative de conserver et d’utiliser davantage d’informations issues des interactions pass\u00e9es lors de la g\u00e9n\u00e9ration d’une r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n

##M<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

M\u00e9dias synth\u00e9tiques<\/strong> : Contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par ordinateur, tels que des images, des vid\u00e9os, des sons ou des textes, qui imitent des contenus r\u00e9els. Ces m\u00e9dias sont produits \u00e0 l\u2019aide de techniques d\u2019IA pour cr\u00e9er des r\u00e9sultats visuels ou auditifs tr\u00e8s proches de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMeta-prompting\u201d : <\/strong>La pratique de l’IA g\u00e9n\u00e9rative de \u00ab prompter \u00bb pour aider \u00e0 la conception de prompts plus efficaces et performants.<\/p>\n\n\n\n

Modalit\u00e9s :<\/strong> Diff\u00e9rents supports de transmission d’informations, notamment du texte, des images, des vid\u00e9os ou du son, que vous pouvez combiner en entr\u00e9es et en sorties.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMultimodal prompting\u201d : <\/strong>Technique qui inclut plusieurs modalit\u00e9s, telles que du texte, de l’audio et des images, dans un m\u00eame prompt, et qui permet de transformer une modalit\u00e9 en une autre, comme la g\u00e9n\u00e9ration d’images \u00e0 partir de texte ou de texte \u00e0 partir de vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n

##O<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u201cOne-shot prompting\u201d :<\/strong> Technique fournissant un exemple ou une r\u00e9f\u00e9rence unique dans un prompt.<\/p>\n\n\n\n

\u201cOutput\u201d : <\/strong>R\u00e9ponse fournie par un mod\u00e8le d’IA en fonction des donn\u00e9es et informations fournies, ou entr\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

##P<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pr\u00e9diction<\/strong> : Utilisation de l\u2019IA pour pr\u00e9dire des r\u00e9sultats futurs sur la base de donn\u00e9es historiques. Cela peut s\u2019appliquer \u00e0 diff\u00e9rents domaines, tels que la finance ou les soins de sant\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Param\u00e8tres d’\u00e9chantillonnage : <\/strong>Variables qui \u00e9largissent ou limitent le bassin de donn\u00e9es parmi lesquelles un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative s\u00e9lectionne et d\u00e9terminent la probabilit\u00e9 des options individuelles au sein de ce bassin.<\/p>\n\n\n\n

Persona : <\/strong>R\u00f4le ou caract\u00e8re que vous attribuez \u00e0 un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative, en guidant son comportement, son ton et sa base de connaissances pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses personnalis\u00e9es r\u00e9pondant \u00e0 vos besoins et objectifs sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n

Prompt (Invocation) : <\/strong>Un prompt est une instruction ou une entr\u00e9e sp\u00e9cifique donn\u00e9e \u00e0 un mod\u00e8le de langage pour g\u00e9n\u00e9rer le comportement ou la r\u00e9ponse souhait\u00e9e. Elle est souvent utilis\u00e9e dans les mod\u00e8les linguistiques g\u00e9n\u00e9ratifs tels que ChatGPT pour g\u00e9n\u00e9rer du texte en fonction d\u2019un contexte donn\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPrompt chaining\u201d : <\/strong>Processus consistant \u00e0 s’appuyer sur des prompts interconnect\u00e9es pour exploiter un \u00e9ventail de fonctionnalit\u00e9s plus larges et plus complexes.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPrompt framework\u201d : <\/strong>La formule des meilleures pratiques en mati\u00e8re de \u00ab prompting \u00bb comprend les \u00e9l\u00e9ments suivants : T\u00e2che, Contexte, R\u00e9f\u00e9rence, Evaluation, It\u00e9ration.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPrompt generation strategies\u201d : <\/strong>Strat\u00e9gies pour g\u00e9n\u00e9rer un meta-prompt de A \u00e0 Z.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPrompt refinement strategies\u201d : <\/strong>Strat\u00e9gies pour am\u00e9liorer les meta-prompts d\u00e9j\u00e0 con\u00e7ues.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPrompt versioning\u201d :<\/strong> Suivi des diff\u00e9rentes versions d’un prompt, permettant de les comparer ou de les affiner pour en am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

##R<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

R\u00e9f\u00e9rences : <\/strong>Ressources compl\u00e9mentaires fournies \u00e0 un outil d’IA g\u00e9n\u00e9rative, qui ressemblent ou se rapportent \u00e0 un r\u00e9sultat souhait\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Recherche d\u2019architecture neuronale (\u00ab\u00a0Neural architecture search\u00a0\u00bb)<\/strong> : Processus dans lequel des algorithmes d\u2019IA sont utilis\u00e9s pour trouver l\u2019architecture optimale d\u2019un mod\u00e8le de r\u00e9seau neuronal, y compris le nombre de couches, le nombre de neurones par couche, etc. L\u2019objectif est de cr\u00e9er des mod\u00e8les plus performants.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9seau neuronal<\/strong> : Algorithme informatique inspir\u00e9 du fonctionnement du cerveau humain. Il se compose de plusieurs couches de neurones artificiels qui transmettent et traitent des informations pour comprendre des mod\u00e8les complexes et faire des pr\u00e9dictions.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (\u00ab\u00a0Generative Adversarial Networks\u00a0\u00bb – GAN)<\/strong> : Ensemble de r\u00e9seaux neuronaux qui travaillent ensemble pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles donn\u00e9es similaires \u00e0 un lot d\u2019apprentissage donn\u00e9. Un r\u00e9seau g\u00e9n\u00e9rateur tente de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es r\u00e9alistes, tandis qu\u2019un r\u00e9seau discriminateur tente de distinguer les donn\u00e9es r\u00e9elles des donn\u00e9es fictives.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9seaux neuronaux convolutifs (\u00ab\u00a0Convolutional Neural Networks\u00a0\u00bb – CNN)<\/strong> : Type de r\u00e9seau neuronal largement utilis\u00e9 pour les t\u00e2ches de reconnaissance d\u2019images. Les CNN utilisent des couches convolutives pour d\u00e9tecter et apprendre les caract\u00e9ristiques des images.<\/p>\n\n\n\n

Robotique<\/strong> : Branche de l\u2019IA qui s\u2019occupe de la conception, de la construction et de la programmation de robots. Elle combine souvent d\u2019autres techniques d\u2019IA telles que l\u2019apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour aider les robots \u00e0 r\u00e9agir \u00e0 leur environnement et \u00e0 accomplir des t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

##O<\/h2>\n\n\n\n

Surajustement (\u00ab\u00a0Overfitting\u00a0\u00bb)<\/strong> : Ph\u00e9nom\u00e8ne qui se produit lorsqu\u2019un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique apprend trop de choses \u00e0 partir des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement et qu\u2019il donne donc de mauvais r\u00e9sultats sur de nouvelles donn\u00e9es in\u00e9dites. Le mod\u00e8le s\u2019adapte trop aux donn\u00e9es d\u2019apprentissage et perd sa capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation.<\/p>\n\n\n\n

##T<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

T\u00e2che :<\/strong> Action ou objectif qu\u2019un outil d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative est cens\u00e9 accomplir.<\/p>\n\n\n\n

Temp\u00e9rature : <\/strong>Param\u00e8tre d\u2019\u00e9chantillonnage qui d\u00e9termine le degr\u00e9 d\u2019al\u00e9atoire du processus de s\u00e9lection de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Une temp\u00e9rature plus \u00e9lev\u00e9e favorise une plus grande variation dans la s\u00e9lection al\u00e9atoire de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTokens\u201d : <\/strong>\u00c9l\u00e9ments fondamentaux du texte utilis\u00e9s par les mod\u00e8les d\u2019IA pour traiter et comprendre le langage, qui peuvent \u00eatre aussi petits qu\u2019un seul caract\u00e8re, un fragment de mot, voire plusieurs mots.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTop-k value\u201d : <\/strong>Param\u00e8tre d\u2019\u00e9chantillonnage qui d\u00e9termine la probabilit\u00e9 totale combin\u00e9e des jetons parmi lesquels l\u2019IA effectue sa s\u00e9lection.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTop-p value\u201d : <\/strong>Param\u00e8tre d\u2019\u00e9chantillonnage qui d\u00e9termine la probabilit\u00e9 totale combin\u00e9e des jetons parmi lesquels l\u2019IA effectue sa s\u00e9lection.\u201cTree-of-thought prompting\u201d : <\/strong>Technique de prompting par laquelle l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative affiche simultan\u00e9ment plusieurs r\u00e9sultats possibles \u00e0 un prompt.<\/p>\n\n\n\n

Traitement du langage naturel (\u00ab\u00a0Natural Language Processing\u00a0\u00bb – NLP)<\/strong> : Sous-domaine de l\u2019IA qui se concentre sur l\u2019interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il comprend des t\u00e2ches telles que la reconnaissance vocale, la traduction et l\u2019analyse des sentiments.<\/p>\n\n\n\n

Transformers<\/strong> : Mod\u00e8le d\u2019IA utilis\u00e9 pour le traitement du langage naturel (NLP) et d\u2019autres t\u00e2ches. Contrairement aux GANs, les transformers se fondent sur un m\u00e9canisme d\u2019attention pour capturer les d\u00e9pendances \u00e0 longue distance dans les donn\u00e9es. Leur architecture parall\u00e8le leur permet d\u2019atteindre des performances exceptionnelles dans la compr\u00e9hension du langage et d\u2019autres domaines.<\/p>\n\n\n\n

##V<\/h2>\n\n\n\n

Validation des donn\u00e9es :<\/strong> Processus visant \u00e0 garantir que les donn\u00e9es sont exactes, compl\u00e8tes, coh\u00e9rentes et r\u00e9pondent \u00e0 des crit\u00e8res sp\u00e9cifiques avant d’\u00eatre utilis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

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Pour aller plus loin :<\/strong><\/p>\n\n\n\n