L'intelligence artificielle (IA) est un sujet populaire dans l'industrie technologique, mais la terminologie peut être déroutante. Voici un résumé de quelques termes courants de l'IA : 1. IA : La discipline de l'informatique dédiée à la création de systèmes informatiques capables de penser comme des humains. 2. Apprentissage automatique : Systèmes d'IA entraînés sur des données pour faire des prédictions et apprendre de nouvelles informations. 3. Intelligence artificielle générale (AGI) : Une IA aussi intelligente ou plus intelligente que les humains. 4. IA générative : Technologie capable de générer du nouveau texte, des images, du code, etc. 5. Hallucinations : Lorsque les outils d'IA générative inventent des réponses en raison de leurs données d'entraînement, ce qui entraîne des erreurs ou des bêtises. 6. Biais : Les systèmes d'IA peuvent démontrer des biais en fonction de leurs données d'entraînement. 7. Modèle d'IA : Entraîné sur des données pour effectuer des tâches ou prendre des décisions. 8. Grands modèles de langage (LLM) : Modèles d'IA qui traitent et génèrent du texte en langage naturel. 9. Modèles de diffusion : Modèles d'IA utilisés pour générer des images à partir de textes. 10.

Modèles fondamentaux : Modèles d'IA générative entraînés sur de grandes quantités de données et utilisés comme base pour diverses applications. 11. Modèles de frontière : Modèles futurs non publiés qui pourraient être plus puissants mais comportent des risques potentiels. 12. Traitement du langage naturel (NLP) : La capacité des machines à comprendre le langage humain. 13. Inférence : Lorsqu'une application d'IA générative génère une réponse. 14. Jetons : Morceaux de texte utilisés pour l'analyse et la génération par des modèles d'IA. 15. Réseau neuronal : Architecture informatique qui aide à traiter les données à l'aide de nœuds. 16. Transformateur : Un type d'architecture de réseau neuronal qui utilise des mécanismes d'attention pour comprendre les relations dans une séquence. 17. RAG (génération augmentée par récupération) : Modèles d'IA capables de trouver et d'incorporer un contexte externe pour améliorer la précision. 18. Puce H100 de Nvidia : Un GPU populaire utilisé pour l'entraînement de l'IA. 19. Unités de traitement neuronal (NPU) : Processeurs dédiés dans les appareils qui effectuent l'inférence d'IA. 20. TOPS (trillions d'opérations par seconde) : Une mesure utilisée pour montrer les capacités de l'IA des puces. Ces termes vous aideront à mieux comprendre l'IA et ses applications.