SYSTÈME EXPERT

Logiciel conçu pour simuler le savoir et le raisonnement d’un expert dans un domaine bien précis. Le système, qui repose sur une base de données spécialisée, va poser des questions à l’utilisateur, intégrer ses réponses à son raisonnement et en inférer un diagnostic. Les systèmes experts sont des outils de résolution de problème et d’aide à la décision. On les utilise dans le domaine de la santé ou de la sécurité, pour effectuer des diagnostics, aussi bien que dans la finance ou la gestion d’entreprise, pour calculer des risques ou anticiper des besoins.

NATURAL LANGUAGE PROCESSING OU TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES

C’est ce qui permet aux machines de comprendre, de générer ou de traduire le langage humain. Combinant l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et la linguistique informatique, cette technologie est derrière les assistants vocaux comme Alexa ou Siri, les chatbots (ou agents conversationnels) dont le récent ChatGPT.

PLANIFICATION AUTOMATIQUE

L’idée est de programmer la machine pour que, quand on lui donne un point de départ, un objectif désiré et un éventail d’actions possibles, elle réalise d’elle-même la série d’actions qui lui permet d’obtenir le résultat voulu. La robotique et la conception des véhicules autonomes sont des secteurs qui recourent beaucoup à cette branche de l’IA.

VISION PAR ORDINATEUR

Cette discipline de l’IA vise à imiter le fonctionnement du système visuel humain. Il s’agit de permettre à la machine de « comprendre » des images, c’est-à-dire de les analyser et d’en extraire une information qui mènera à une décision. On retrouve la « vison par ordinateur » dans des applications qui permettent d’identifier des espèces animales ou végétales, mais aussi à l’hôpital pour détecter des tumeurs, dans les logiciels de reconnaissance faciale ou dans le domaine militaire, pour guider les missiles.

MACHINE LEARNING OU APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Système mathématique qui permet aux machines d’« apprendre » à partir d’une base de données. Là où un algorithme traditionnel se contente d’exécuter des instructions, un algorithme de machine learning va s’améliorer au fil du temps en apprenant de ses performances passées. Plus il se nourrit de données, plus il devient précis. Le machine learning a déjà de nombreuses applications, notamment dans la recommandation de produits (sites de vente, sites de streaming…) ou dans le calcul d’itinéraire pour les applications de transport et les voitures autonomes.

DEEP LEARNING OU APPRENTISSAGE PROFOND

Système mathématique issu du machine learning qui simule le fonctionnement du cerveau humain. Il se présente comme un réseau de « neurones » artificiels, superposés en plusieurs couches et reliés par des connecteurs, et traite les informations avec une grande rapidité, de la plus basique à la plus abstraite. Grâce à ce système, la machine peut convertir de simples données en modélisations complexes, sous forme de textes, d’images ou de sons. Cette technologie sert à la reconnaissance d’image, à la reconnaissance vocale, aux logiciels de traduction ou encore à l’analyse d’imagerie médicale.

 

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