Glossaire de l'IA pour Élèves
40+ termes d'IA et de machine learning expliqués en langage simple. Idéal pour les niveaux 6-12.
Bases
Intelligence Artificielle (IA)
Des systèmes informatiques conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, comme comprendre la parole, reconnaître des images ou prendre des décisions.
Lire : Qu'est-ce que l'IA ? Un guide pour les enfants →Machine Learning (ML)
Un type d'IA où les ordinateurs apprennent à partir de données et d'exemples plutôt que d'être programmés avec des règles explicites.
Découvrir : le Machine Learning pour les Enfants →Algorithme
Un ensemble d'instructions étape par étape qui indique à un ordinateur comment résoudre un problème ou accomplir une tâche.
Apprendre les algorithmes au niveau 6 →Avancé
Deep Learning
Un type de machine learning qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour apprendre des motifs complexes à partir de grandes quantités de données.
Apprendre le deep learning au niveau 10 →Réseau de Neurones
Un système informatique inspiré du cerveau humain, composé de nœuds connectés (neurones) qui traitent l'information en couches.
Les réseaux de neurones commencent au niveau 9 →IA Générative
IA capable de créer du nouveau contenu : texte, images, musique ou code. ChatGPT et DALL-E en sont des exemples.
IA générative au niveau 11 →Grand Modèle de Langage (LLM)
Un type d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte, capable de comprendre et de générer le langage humain.
LLM et recherche au niveau 12 →Surapprentissage (Overfitting)
Quand l'IA mémorise trop bien les données d'entraînement et échoue sur de nouvelles données inédites.
Concepts de ML
Données d'Entraînement
Les exemples et informations utilisés pour enseigner à un système d'IA. Comme des fiches de révision pour les ordinateurs !
Modèle
Le résultat de l'entraînement d'un système d'IA. C'est le « cerveau » qui fait des prédictions selon ce qu'il a appris.
Prédiction
La supposition ou la réponse d'une IA basée sur les motifs appris à partir des données d'entraînement.
Classification
Apprendre à l'IA à trier des choses en catégories, comme identifier si un e-mail est du spam ou non.
Reconnaissance de Motifs
La capacité de l'IA à trouver des motifs récurrents dans les données, comme reconnaître des visages ou l'écriture manuscrite.
La reconnaissance de motifs commence au niveau 7 →Jeu de Données (Dataset)
Une collection de données utilisée pour entraîner ou tester un système d'IA.
Caractéristique (Feature)
Une propriété mesurable des données que l'IA utilise pour faire des prédictions, comme la couleur, la taille ou la forme.
Précision
À quelle fréquence un système d'IA fait des prédictions correctes, généralement exprimée en pourcentage.
Applications
Traitement du Langage Naturel (NLP)
IA qui comprend et travaille avec le langage humain, alimentant les chatbots et les assistants vocaux.
Le NLP est abordé au niveau 11 →Vision par Ordinateur
IA capable de « voir » et de comprendre images et vidéos, utilisée en reconnaissance faciale et voitures autonomes.
Vision par ordinateur au niveau 10 →Chatbot
Un programme d'IA conçu pour converser avec des humains, souvent utilisé pour le service client.
En savoir plus sur ChatGPT et les chatbots en toute sécurité →Assistant Vocal
IA qui comprend les commandes vocales et répond par la parole, comme Siri, Alexa ou Google Assistant.
Système de Recommandation
IA qui suggère du contenu susceptible de vous plaire, utilisée par YouTube, Netflix et Spotify.
Robotique
Construire des machines physiques qui utilisent l'IA pour interagir avec le monde réel.
Véhicule Autonome
Une voiture ou un véhicule autonome qui utilise l'IA pour se déplacer sans contrôle humain.
Reconnaissance Faciale
IA capable d'identifier ou de vérifier une personne en analysant son visage.
Analyse de Sentiment
IA qui détermine si un texte exprime des sentiments positifs, négatifs ou neutres.
Synthèse Vocale
IA qui convertit un texte écrit en paroles.
Reconnaissance Vocale
IA qui convertit les paroles en texte écrit, aussi appelée transcription.
Reconnaissance d'Images
IA capable d'identifier des objets, des personnes ou des scènes dans des photographies.
Utiliser l'IA
Prompt
L'instruction ou la question que vous donnez à un système d'IA pour obtenir une réponse.
Éthique
Biais dans l'IA
Quand les systèmes d'IA traitent injustement certains groupes à cause de problèmes dans les données d'entraînement ou la conception.
Lire : L'éthique de l'IA pour les élèves →Éthique de l'IA
L'étude du bien et du mal dans le développement et l'usage de l'IA, pour qu'elle soit juste et bénéfique.
Lire : L'éthique de l'IA pour les élèves →Confidentialité des Données
Protéger les informations personnelles d'un usage abusif par les systèmes d'IA ou les entreprises.
Lire : L'IA est-elle sûre pour les enfants ? →Types de ML
Apprentissage Supervisé
Entraîner l'IA avec des exemples étiquetés où les bonnes réponses sont fournies.
Lire : IA vs Machine Learning →Apprentissage Non Supervisé
Entraîner l'IA à trouver des motifs dans les données sans lui donner les bonnes réponses.
Apprentissage par Renforcement
Entraîner l'IA par essais et erreurs, en récompensant les bonnes décisions et en pénalisant les mauvaises.
Technique
API
Interface de Programmation d'Application — un moyen pour différents logiciels de communiquer et de partager des capacités d'IA.
Informatique en Nuage
Utiliser de puissants ordinateurs via internet pour faire tourner des systèmes d'IA plutôt que sur votre propre appareil.
GPU
Processeur Graphique — des puces spécialisées qui accélèrent considérablement l'entraînement de l'IA.
Histoire
Test de Turing
Un test pour voir si l'IA peut convaincre un humain qu'il parle à un autre humain.
Futur
Intelligence Artificielle Générale (AGI)
IA théorique capable d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut faire. N'existe pas encore.
Lire : Les métiers de l'IA pour les enfants →Apprenez Ces Concepts en Profondeur
Notre application enseigne tous ces concepts d'IA grâce à des leçons interactives, des quiz et des projets pratiques.
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