Vous avez dit Intelligence Artificielle ?

À l’heure où l’intelligence artificielle (l’IA) gagne tous les secteurs, l’éducation en Afrique a aussi besoin de l’intelligence artificielle. Faire preuve d’audace et considérer les obstacles comme des opportunités : l’IA au service de l’éducation en Afrique permet le bond en avant, le leapfrogging comme dans les autres domaines technologiques.

Voici donc un petit lexique du jargon en l’Intelligence ArtificIelle orientée vers l’ éducation et le formation.

1. L’Intelligence Artificielle
L’expression faisait alors référence à des tâches faciles pour les humains mais compliquées pour les machines.

2. Machine Learning
Le machine learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. C’est un procédé qui permet aux ordinateurs de s’améliorer grâce à l’apprentissage.

3. Deep Learning
Le deep learning est une partie du machine learning. Le deep learning intègre et analyse une grande quantité d’informations qu’il peut ensuite catégoriser.

4. Cognitive Computing ou Informatique Cognitive
Le cognitive computing est une manière plus polissée de parler d’Intelligence Artificielle. L’informatique cognitive est surtout utilisée par les services marketing qui trouvent que l’expression «intelligence artificielle» a une connotation négative.

5. Neural Network ou réseau de neurones
Ils permettent de réaliser différentes tâches dans des disciplines comme la reconnaissance vocale ou la reconnaissance d’images

6. L’Apprentissage Supervisé ou Non-supervisé
L’apprentissage supervisé ou non-supervisé sont deux manières d’apprendre aux ordinateurs. Pour le premier, un humain aide la machine à, par exemple, catégoriser les photos de chiens et les photos de chats. Pour ce faire, l’homme va annoter chacune des images. Il va ensuite pouvoir créer un échantillon de données qui va aider la machine à comprendre ce qu’est une photo de chien et une photo de chat.
A l’inverse, l’apprentissage non-supervisé ne reçoit pas le soutien de l’humain. L’ordinateur n’a pas d’échantillon au départ, il doit chercher par lui-même. Ce type d’apprentissage est surtout utilisé lorsqu’il y a des données trop volumineuses.

7. Algorithme
En termes simples, lorsque nous parlons d’algorithmes, nous parlons de processus, généralement liés aux mathématiques.
Les algorithmes pour l’IA et le machine learning sont des processus de ce type, mais beaucoup plus complexes. On utilise couramment en algorithmique les arbres de décision, les algorithmes de classification, les algorithmes de classification ou les algorithmes de régression.

8. Chatbot
Le chatbot est une intelligence artificielle qui utilise des capacités de traitement du langage naturel pour mener une conversation.

9. Data Mining
Le data mining permet d’analyser un grand volume de données et d’en faire ressortir des modèles, des corrélations, des tendances.

10. Traitement du Langage Naturel
Le traitement du langage naturel est une discipline de l’intelligence artificielle. Elle recouvre la compréhension et la génération de parole, telles que le ferait un humain.
Exemple, les moteurs de recherche sont aujourd’hui capables de comprendre parfaitement une recherche exprimée en langage naturel, par exemple : « Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? ».

11. Analyse Prédictive
L’analyse prédictive est, comme son nom l’indique, le type d’analyse qui cherche à prévoir des évènements futurs, aidée en ceci par le data mining, les algorithmes et le machine learning.

12. Le Test de Turing
Elaboré par le célèbre mathématicien Alan Turing, ce test détermine si un ordinateur a atteint une véritable intelligence artificielle.

 

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