Décoder le jargon : un glossaire de l'IA pour les B2B

Intelligence artificielle. Nous le savons tous, certains l'adorent. Une chose sur laquelle nous pouvons tous être d’accord est la quantité d’informations disponibles à ce sujet – et cette richesse d’informations s’accompagne d’une liste tout aussi intimidante de nouveaux termes à ajouter à notre vocabulaire. De l'apprentissage automatique au traitement du langage naturel, nous décomposons le jargon complexe de l'IA en concepts compréhensibles.

Voici le guide ultime de Zen pour comprendre les termes et expressions d'IA que vous pourriez rencontrer (et certains dont vous n'avez peut-être jamais entendu parler !).

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Le glossaire ultime de l'IA pour les B2B

Algorithme (IA)

Les algorithmes sont comme des recettes pour les ordinateurs : des guides étape par étape qui leur expliquent comment résoudre les problèmes. Ils agissent avec des ensembles de règles à suivre dans les calculs ou les opérations de résolution de problèmes. Qu'il s'agisse de suivre des données ou de détecter des informations, les algorithmes sont le secret d'une IA performante.

Détection d'une anomalie

La détection des anomalies identifie les valeurs aberrantes qui ne sont pas conformes à un modèle attendu dans un ensemble de données. Il aide l'IA à reconnaître quand quelque chose ne va pas, qu'il s'agisse d'une fraude par carte de crédit, de problèmes de réseau ou même de schémas inhabituels dans votre rythme cardiaque.

Anthropomorphisme

L'anthropomorphisme donne des traits humains aux choses non humaines. Dans le monde de l'IA, il s'agit de rendre les machines plus humaines, même si ce ne sont que des morceaux de code super intelligents (même si les trolls d'Internet veulent nous convaincre qu'ils deviendront sensibles).

Intelligence artificielle (IA)

Imaginez avoir un compagnon à portée de main : c'est l'IA ! Cette branche de l’informatique vise à construire des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient habituellement de la main d’œuvre. C'est comme apprendre aux ordinateurs à penser et à apprendre afin qu'ils puissent effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. Qu'il s'agisse de répondre à des questions de base ou de vous aider à atteindre vos objectifs marketing (et vraiment tout le reste), l'IA définit rapidement les industries et rend notre monde plus intelligent et plus passionnant.

Modèles de langage IA

Les modèles linguistiques d’IA sont conçus pour comprendre, générer et améliorer le langage humain. Ils peuvent écrire des histoires, répondre à des questions et même composer de la poésie en quelques secondes. Quelques exemples incluent ChatGPT, Bing, Bard et Ernie.

Biais dans l’IA

Si l’IA est une éponge qui absorbe les informations du monde, parfois, les informations qu’elle absorbe ne seront pas totalement justes ou équilibrées. C'est un parti pris dans l'IA. Cette erreur systémique est introduite dans le modèle d'IA en raison des biais présents dans les données de formation (par exemple, Internet). Ces biais peuvent conduire à des résultats biaisés ou inexacts et peuvent être très préjudiciables aux communautés marginalisées.

Big Data

Le Big Data est exactement ce à quoi il ressemble. Il s'agit de ce que les experts appellent des ensembles de données volumineux et complexes que les logiciels d'application de traitement de données traditionnels ne peuvent pas traiter correctement. C'est comme un gigantesque puzzle composé d'informations provenant de partout : votre téléphone, Internet… vous l'appelez. Avec les bons outils, nous pouvons rassembler des informations précieuses et résoudre des problèmes que nous n’aurions jamais cru possibles.

Chatbot

Rencontrez votre BFF numérique. Les chatbots sont des logiciels d'IA conçus pour interagir avec les humains dans leur langage naturel et sont aussi cool que leur nom. Généralement utilisés dans les applications de service client, ils agissent comme un assistant virtuel qui discute avec vous, vous aide à trouver des informations ou vous redirige vers un professionnel en direct.

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ChatGPT

ChatGPT est un chatbot moderne à grand langage qui utilise les données Internet pour répondre aux invites et aux commandes (limité à septembre 2021). Développée par OpenAI et accessible au public en novembre 2022, cette IA a résisté à une demande écrasante et à un accueil assez positif.

Voici comment ChatGPT se définit :

« ChatGPT est un modèle de langage d'IA créé par OpenAI qui peut avoir des conversations textuelles. Il génère des réponses de type humain en fonction des informations qu'il reçoit, ce qui le rend utile pour les chatbots, les assistants virtuels, etc. Il est formé sur de nombreux textes Internet, ce qui lui permet de produire des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, même s'il ne comprend pas vraiment comme un humain.

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Informatique cognitive

L'informatique cognitive simule les processus de pensée humaine grâce à des systèmes d'auto-apprentissage qui utilisent l'exploration de données, la reconnaissance de formes et le traitement du langage naturel pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Il donne aux machines un avant-goût de l’intelligence humaine, leur permettant de penser, de raisonner et d’apprendre comme les humains, de prendre des décisions, de résoudre des problèmes et d’apprendre de leur expérience.

Vision par ordinateur

Avez-vous déjà souhaité que votre ordinateur puisse voir et comprendre le monde comme vous le faites ? C'est de la vision par ordinateur. Il s'agit d'un domaine de l'IA qui entraîne les ordinateurs à interpréter et à comprendre le monde visuel de la même manière que les humains. Il donne aux ordinateurs le pouvoir de reconnaître des visages, d’identifier des objets et même de conduire des voitures, le tout en analysant des images et des vidéos.

Exploration de données

Non, vous n'avez pas besoin d'un marteau ni d'une pelle pour ce type d'exploitation minière. L'exploration de données est la façon dont les ordinateurs découvrent des modèles dans de grands ensembles de données, avec des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de bases de données.

L'apprentissage en profondeur

Et si votre cerveau avait des couches et des couches de cellules cérébrales super focalisées ? Eh bien, c'est un peu le cas. L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique inspiré de la structure du cerveau humain qui est utilisé pour traiter de grandes quantités de données et créer des modèles de prise de décision. C'est comme entraîner les ordinateurs à reconnaître les moindres détails d'un contenu donné.

Élise

Eliza a marché pour que ChatGPT puisse fonctionner. Largement considérée comme le premier chatbot de l’histoire de l’informatique, Eliza est comme la grand-mère des chatbots et remonte aux années 1960. Même si elle n’est pas aussi agile que l’IA d’aujourd’hui, elle a ouvert la voie aux machines bavardes que nous avons aujourd’hui.

Comportement émergent

Le comportement émergent fait référence à des habitudes inattendues ou nouvelles que les modèles d’IA présentent à la suite de leurs processus d’apprentissage, qui n’ont pas été explicitement programmés. C'est comme une routine de danse chorégraphiée par l'IA, sans l'aide d'un professeur de danse.

IA générative

Il s'agit d'un type d'IA capable de créer un nouveau contenu (texte, images, vidéo et code) qui imite les modèles des données d'entraînement. Imaginez un artiste IA magique capable de créer de l'art, de la musique ou même de nouvelles idées.

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Réseaux adverses génératifs (GAN)

Les GAN créent une saine concurrence dans le monde de l’IA. Ils travaillent ensemble pour rendre les éléments générés par l'IA les meilleurs possibles, qu'il s'agisse d'art, de musique ou même de mondes virtuels.

Hallucination dans l'IA

Parfois, l’IA devient un peu trop imaginative et commence à voir des choses qui n’existent pas – c’est une hallucination en IA. Ce terme fait référence aux cas où l'IA fournit des résultats factuellement incorrects, non pertinents ou absurdes en raison des limitations de ses données ou de son architecture de formation.

Des données d'entrée

Les données d’entrée sont la « commande » de votre IA. Ce sont les informations que vous fournissez à l’IA, comme du texte, des images ou des sons, qu’elle utilise pour produire son résultat. Tout comme un chef a besoin d’ingrédients pour cuisiner, l’IA a besoin de données d’entrée pour créer ses merveilles numériques.

Grand modèle linguistique (LLM)

Un LLM est un type de modèle d'IA qui apprend à générer du texte, à engager des conversations et à écrire du code en analysant Internet. Ils surprennent souvent leurs développeurs avec des compétences linguistiques inattendues, en discutant, en répondant à des questions et même en racontant des blagues.

Apprentissage automatique (ML)

Considérez l’apprentissage automatique comme un animal de compagnie intelligent qui s’améliore avec l’expérience. Il s'agit d'entraîner les ordinateurs à s'améliorer dans leurs tâches en leur fournissant de nombreux exemples, mais sans être explicitement programmés. Tout comme vous apprenez par la pratique, les algorithmes ML apprennent des modèles à partir des données et deviennent vos amis numériques, faisant des prédictions, des recommandations et même de l'art !

Pile Martech

Une pile de technologies marketing (martech) est un ensemble d'outils logiciels d'une entreprise que les spécialistes du marketing utilisent pour organiser et exécuter des processus marketing. La pile peut inclure tout ou partie des éléments suivants : CRM, analyses, marketing par e-mail, gestion des médias sociaux, outils de conception Web, etc. La pile technologique marketing d'une entreprise est aussi unique que ses clients et ses objectifs.

Traitement du langage naturel (NLP)

Avez-vous déjà utilisé Siri pour la météo ? La PNL est une méthode utilisée par l'IA pour communiquer avec des systèmes intelligents en utilisant un langage « naturel » (lire : humain). Pensez-y comme si vous discutiez avec un ordinateur comme vous le faites avec des amis. Cela aide les machines à comprendre et à parler comme les humains.

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Les réseaux de neurones

Inspirés des neurones biologiques, les réseaux de neurones sont des modèles mathématiques complexes qui imitent la structure du cerveau humain, permettant aux systèmes d'IA d'apprendre à partir de modèles présents dans les données. Ce sont les fondements de l’apprentissage profond, où des modèles complexes sont appris à partir de données.

Paramètres en IA

Les paramètres sont comme les paramètres de votre appareil photo numérique : ce sont des valeurs numériques qui façonnent le fonctionnement de l’IA. C'est comme régler des boutons pour aider l'IA à apprendre plus rapidement, à mieux travailler et à devenir une superstar de la résolution de problèmes.

Modules de post-traitement

Une fois le nettoyage terminé, les modules de pré-traitement envoient les données aux modules de post-traitement pour terminer le travail. Ici, les retouches finales sont terminées, affinant la sortie de l'IA pour garantir qu'elle est soignée, précise et prête à impressionner.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive utilise des données, des techniques de ML et des algorithmes statistiques pour agir comme une diseuse de bonne aventure personnelle. C’est comme utiliser l’IA pour jeter un coup d’œil sur l’avenir en analysant les chiffres du passé. Qu'il s'agisse de deviner quel film vous allez adorer ou d'aider les entreprises à prendre des décisions intelligentes, l'analyse prédictive est la boule de cristal de l'ère numérique, prédisant les résultats futurs sur la base de données historiques.

Modules de prétraitement

Si vous disposiez d'un groupe d'assistants numériques qui rangent vos données avant qu'elles ne fonctionnent, il s'agirait de modules de prétraitement. Ils sont comme l'équipe de nettoyage, éliminant le bruit et s'assurant que vos données sont impeccables pour que l'IA puisse les utiliser.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle d'IA apprend à prendre des décisions dans un environnement pour obtenir la récompense maximale. Il s'agit d'essais et d'erreurs de l'IA, qui entraînent les ordinateurs à prendre des décisions en leur donnant des points pour bien faire les choses et en les aidant à apprendre de leurs erreurs.

Automatisation des processus robotisés (RPA)

La RPA consiste à utiliser des logiciels dotés de capacités d'IA et de ML pour gérer des tâches répétables et à grand volume. Il vous permet de former des robots logiciels pour qu'ils s'occupent de tâches fastidieuses, répétitives (et, avouons-le, ennuyeuses), libérant ainsi les humains pour qu'ils puissent faire des choses plus excitantes et créatives et économisant de l'argent et de la main d'œuvre à votre entreprise.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments comprend l'utilisation du traitement du langage naturel pour identifier et extraire des informations subjectives à partir des documents sources. C'est comme une bague d'humeur, mais en utilisant l'IA pour déterminer si les gens se sentent heureux, tristes ou quelque part entre les deux en analysant leurs mots et leur ton en ligne.

TensorFlow

Considérez TensorFlow comme le canevas sur lequel vous pouvez peindre vos rêves en matière d'IA. Il s'agit d'une bibliothèque open source développée par Google qui permet de créer et de former des modèles d'IA et qui est cruciale pour la recherche sur le ML et les réseaux neuronaux. Que vous construisiez un chatbot ou appreniez à un ordinateur à jouer aux échecs, TensorFlow est là pour vous.

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Données d'entraînement

Considérez les données de formation comme la boîte à outils de l'enseignant pour l'IA. C'est comme envoyer un bébé IA à l'école pour lui enseigner des tonnes d'exemples afin qu'il puisse apprendre et grandir plus intelligemment. Qu'il s'agisse d'ensembles de données pour votre entreprise ou de faits sur la Seconde Guerre mondiale, les données de formation aident l'IA à devenir un pro.

Modèle de transformateur

Considérez un modèle de transformateur comme la superstar multitâche de l’IA. Il s'agit d'un type d'architecture de modèle d'IA capable d'analyser une phrase entière à la fois plutôt que mot par mot et de comprendre le contexte, de traduire des langues et même d'écrire du code, le tout en maîtrisant l'art de l'attention.

Test de Turing

Le test de Turing a été conçu par l'informaticien Alan Turing en 1950 pour déterminer si les machines peuvent discuter si naturellement qu'il est impossible de les distinguer d'un humain. Bien que vous ayez besoin de 30 % pour être classé comme réussi, le score documenté le plus élevé à ce jour n'est que de 33 %, obtenu par Eugene Goostman en 2014 en utilisant la technologie PNL (plutôt que les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisés aujourd'hui). L'IA LaMDA de Google a également réussi le test de Turing, ainsi que ChatGPT en février 2023.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est une technique de ML dans laquelle le modèle apprend à partir de données non étiquetées au lieu d'un ensemble de données sélectionné. Il s'agit de permettre aux ordinateurs d'apprendre sans instructions spécifiques, de découvrir des schémas et des connexions cachés que même nous, les humains, pourrions manquer.

Voilà donc notre guide complet de certains des concepts d’IA les plus populaires. Si jamais vous vous retrouvez dans un pays des merveilles numérique perdu, parlons-en. Nous serions ravis d'être votre guide dans l'utilisation croissante de l'IA en marketing.

Pour plus d’informations sur l’IA et sur les avantages qu’elle peut apporter à votre B2B, consultez notre blog.