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