ACTUALITÉ

| Démystifier le jargon de l’IA : Guide des termes incontournables

Dans le monde fascinant de l’Intelligence Artificielle (IA), nous sommes constamment confrontés à un flot de nouveaux termes et concepts complexes. Cependant, comprendre ce jargon est essentiel pour rester à la pointe de cette révolution technologique. Ce lexique est un guide à travers les définitions clés de l’IA, des algorithmes aux réseaux neuronaux, en passant par le traitement du langage naturel. Chaque terme sera expliqué dans un langage simple et accessible avec des exemples d’applications dans les domaines de la comptablité et de la finance.

AGI (Artificial General Intelligence )

Intelligence Artificielle (IA)

IA Generative

Large Language Models (LLM)

Apprentissage Automatique ( ou Machine Learning)

Natural Language Processing (NLP)

16 termes incontournables de l'intelligence artificielle

AGI (Artificial General Intelligence )

Un système d’IA doté de capacités cognitives avancées similaires à celles de l’intélligence humaine.

Algorithme

Un ensemble d’instructions codées permettant à un ordinateur d’effectuer des tâches et de résoudre des problèmes.

Biais

La tendance d’un modèle IA à produire certains types de prédictions de manière systématique en raison de préjugés dans les données d’entraînement ou l’architecture du modèle.

Big Data

D’immenses volumes de données trop massifs et complexes pour être traités par des méthodes traditionnelles.

Chatbot

Un programme informatique conçu pour simuler une conversation naturelle avec les utilisateurs via du texte ou de la voix.

Computer Vision

La capacité des systèmes IA à déchiffrer et analyser des données visuelles issues d’images et de vidéos (la reconnaissance faciale ou l’identification autonome d’objets et l’imagerie médicale utilisent fréquemment des techniques de vision par ordinateur)

Data Science

Un champ interdisciplinaire combinant des statistiques, des techniques d’IA et des méthodes scientifiques pour tirer des connaissances exploitables de données.

Data Mining

L’extraction d’informations et de tendances utiles à partir de grands ensembles de données brutes, comme les données financières et comptables d’une entreprise.

Deep Learning

L’entraînement de réseaux de neurones artificiels multicouches sur d’énormes volumes de données (comme les transactions financières) pour permettre l’apprentissage automatique de tâches complexes (comme la détection de fraude)

Hyperparamètres

Les paramètres configurables qui contrôlent le processus d’apprentissage d’un algorithme ou d’un modèle d’IA, comme le taux d’apprentissage ou la force de régularisation.

Illusion de l'IA

Lorsqu’un système d’IA produit des sorties factuellement erronées, incohérentes ou dénuées de sens. C’est souvent en raison de limitations dans les données d’entraînement ou l’architecture du modèle.

Intelligence Artificielle (IA)

L’ensemble des technologies permettant aux machines d’imiter ou de reproduire des comportements associés à l’intelligence humaine.

IA Générative

Les systèmes d’IA capables de générer du contenu nouveau et original comme du texte, de l’audio, des images ou des vidéos à partir de données existantes.

Large Language Models (LLM)

Un modèle d’apprentissage automatique entraîné sur d’immenses quantités de données textuelles pour produire des réponses pertinentes et contextuelles aux entrées des utilisateurs.

Apprentissage Automatique ( ou Machine Learning)

La capacité des systèmes informatiques à acquérir des connaissances et à s’améliorer de manière autonome à partir de données, sans être explicitement programmés comme par exemple dans la prévision de revenus à partir de données financières historiques.

Natural Language Processing

La capacité des systèmes IA à comprendre, interpréter et générer des langues humaines. Utile pour que les systèmes IA comprennent et analysent le contenu des documents financiers rédigés en langues naturelles.

| Mohammed MEHANAOUI

Responsable – Études R&D et Innovation | Pôle Transformation Finance