Lexique Complet en IA, Automatisation et No-code pour Débutants

Lexique Complet en IA, Automatisation et No code pour Débutants

Bienvenue dans notre lexique dédié à l’Intelligence Artificielle (IA), à l’automatisation et aux plateformes No-code. Ce guide est conçu pour aider les débutants à naviguer dans le monde parfois complexe de ces technologies. Chaque terme est expliqué de manière simple et concise pour faciliter votre compréhension.

  1. Algorithme : Séquence d’instructions programmées pour effectuer une tâche spécifique.
  2. Apprentissage automatique (Machine Learning) : Sous-domaine de l’IA qui permet à un système d’apprendre et de s’améliorer à partir de données sans être explicitement programmé.
  3. Apprentissage supervisé : Méthode d’apprentissage machine où le modèle est entraîné sur des données étiquetées.
  4. Apprentissage non supervisé : Apprentissage machine utilisant des données non étiquetées pour identifier les motifs et les structures.
  5. Apprentissage par renforcement : Technique où un agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses basées sur ses actions.
  6. Automatisation : Utilisation de systèmes ou de logiciels pour effectuer des tâches qui étaient traditionnellement réalisées par des humains.
  7. API (Interface de Programmation d’Applications) : Ensemble de règles permettant à différents programmes de communiquer entre eux.
  8. Arbre de décision : Modèle de prédiction utilisant une structure d’arborescence pour la prise de décision.
  9. Big Data : Ensembles de données tellement volumineux ou complexes qu’ils nécessitent des technologies avancées pour être traités.
  10. Bot : Programme informatique automatisé qui effectue des tâches répétitives.
  11. Chatbot : Type de bot conçu pour simuler des conversations avec des utilisateurs humains.
  12. Clustering : Technique d’apprentissage non supervisé visant à regrouper un ensemble de points de données.
  13. Code : Langage formel utilisé pour écrire des programmes informatiques.
  14. Compilation : Processus de transformation du code source en code machine exécutable par un ordinateur.
  15. Computer Vision : Discipline de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter le contenu visuel.
  16. Convolutional Neural Network (CNN) : Type de réseau de neurones artificiels, souvent utilisé pour analyser des images.
  17. Data Mining : Processus d’analyse de grandes quantités de données pour en extraire des informations utiles.
  18. Data Science : Science qui étudie les grandes quantités de données et les techniques pour les analyser.
  19. Deep Learning : Sous-ensemble de l’apprentissage machine basé sur des réseaux de neurones profonds.
  20. Drone : Véhicule aérien sans pilote, souvent utilisé pour l’automatisation de tâches telles que la surveillance ou la livraison.
  21. Ensemble Learning : Méthode où plusieurs modèles sont entraînés pour résoudre le même problème.
  22. Feature : Attribut ou propriété utilisé comme entrée pour un modèle d’apprentissage machine.
  23. Framework : Ensemble d’outils et de bibliothèques supportant le développement de logiciels.
  24. Génération de langage naturel : Capacité d’un ordinateur à créer du texte compréhensible.
  25. Heuristique : Approche pratique pour résoudre un problème plus rapidement lorsqu’une solution exhaustive est impraticable.
  26. Hyperparamètre : Paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d’apprentissage.
  27. IA : Intelligence artificielle, technologie permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine.
  28. Idéation : Processus de création de nouvelles idées.
  29. Implémentation : Action de mettre en œuvre une application ou un système technique.
  30. Infrastructure as a Service (IaaS) : Service cloud offrant des ressources informatiques virtualisées sur Internet.
  31. Intégration : Processus d’assemblage de différents sous-systèmes pour qu’ils fonctionnent ensemble.
  32. Interface utilisateur : Moyen par lequel l’utilisateur interagit avec un système ou un appareil.
  33. Internet des objets (IoT) : Réseau d’appareils physiques connectés et capables de collecter et d’échanger des données.
  34. Interprétabilité : Faculté à comprendre comment un modèle d’IA prend ses décisions.
  35. Jeu de données : Collection de données utilisées pour l’entraînement ou le test en apprentissage machine.
  36. Langage de programmation : Langage formalisé conçu pour communiquer des instructions à une machine.
  37. Machine Learning Ops (MLOps) : Pratique de collaboration et de communication entre spécialistes en données et opérations pour accélérer la production de modèles d’apprentissage machine.
  38. Modèle : Représentation simplifiée utilisée pour expliquer ou prédire des phénomènes.
  39. NLP (Traitement du langage naturel) : Sous-domaine de l’IA qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
  40. No-code : Plateformes permettant de créer des applications sans programmation traditionnelle.
  41. Normalisation : Processus consistant à ajuster les données pour les rendre comparables.
  42. OCR (Reconnaissance optique de caractères) : Technologie permettant de convertir différents types de documents en données modifiables et recherchables.
  43. Optimisation : Méthode pour trouver la meilleure solution parmi un ensemble de solutions possibles.
  44. Paramètre : Variable utilisée dans un modèle mathématique.
  45. Pipeline de données : Ensemble de processus de traitement des données.
  46. Prédiction : Résultat généré par un modèle d’apprentissage machine.
  47. Prétraitement : Techniques appliquées aux données avant leur entrée dans un modèle d’apprentissage machine.
  48. Programmation : Processus de création de programmes informatiques.
  49. Python : Langage de programmation hautement utilisé en science des données et apprentissage machine.
  50. Qualité des données : Évaluation de l’exactitude, de la pertinence et de la fiabilité des données.
  51. Réalité augmentée (AR) : Technologie qui superpose des informations numériques sur le monde réel.
  52. Réalité virtuelle (VR) : Environnement simulé par ordinateur qui peut être similaire ou complètement différent du monde réel.
  53. Régression : Type d’analyse statistique qui est utilisée pour prédire la valeur d’une variable.
  54. Réseau de neurones : Modèle de calcul inspiré par le fonctionnement du cerveau humain.
  55. Robotique : Science et technologie des robots, utilisée pour l’automatisation.
  56. SaaS (Software as a Service) : Modèle de distribution de logiciels où les applications sont hébergées par un fournisseur de services et disponibles via Internet.
  57. Scalabilité : Capacité d’un système à gérer une charge de travail croissante.
  58. Script : Fichier contenant une suite d’instructions qui sont exécutées par un programme.
  59. Segmentation : Processus de division d’un ensemble de données en sous-ensembles.
  60. Sérialisation : Processus de conversion d’un objet en une suite de bytes pour le stockage ou la transmission.
  61. Serveur : Ordinateur ou programme qui fournit des ressources, des données, des services ou des programmes à d’autres ordinateurs, connus sous le nom de clients, sur un réseau.
  62. Service Web : Service disponible sur Internet qui permet à des ordinateurs de communiquer entre eux.
  63. Simulation : Imitation du fonctionnement d’un processus ou système du monde réel.
  64. Système embarqué : Système informatique spécialisé pour effectuer une ou plusieurs tâches dédiées.
  65. Tableau de bord : Interface visuelle résumant les informations et les métriques clés pour aider à la prise de décisions.
  66. Technologie disruptive : Innovations qui perturbent ou redéfinissent les méthodes traditionnelles.
  67. Test A/B : Méthode de comparaison de deux versions d’une page web ou d’application pour déterminer laquelle performe mieux.
  68. Traitement d’images : Techniques permettant de modifier ou d’améliorer des images numériques.
  69. UI (Interface utilisateur) : Partie du programme avec laquelle l’utilisateur interagit directement.
  70. UX (Expérience utilisateur) : Ensemble des émotions et attitudes d’une personne face à l’utilisation particulière d’un produit, système ou service.
  71. Validation croisée : Technique pour évaluer les capacités prédictives d’un modèle statistique.
  72. Variable : Élément de données dont la valeur peut changer.
  73. Visualisation de données : Représentation graphique des données pour faciliter leur compréhension.
  74. Web scraping : Technique d’extraction de données à partir de sites web.
  75. Widget : Composant d’interface utilisateur utilisé pour afficher des informations ou fournir une fonction spécifique.
  76. Workflow : Séquence d’étapes de processus pour réaliser une tâche.
  77. XML (eXtensible Markup Language) : Langage de balisage utilisé pour stocker et transporter des données.