Le nouveau langage du monde de l'intelligence artificielle : les termes essentiels à connaître en 2024

Les technologies d'intelligence artificielle (AI) ne se contentent pas de transformer le monde à un rythme effréné, elles façonnent également une terminologie entièrement nouvelle. Aujourd'hui, lors des présentations de produits, des réunions technologiques ou des panels d'investissement, des acronymes tels que LLM, RAG ou RLHF sont de plus en plus fréquents. Même pour les experts du domaine, ces concepts peuvent parfois prêter à confusion. Selon TechCrunch, comprendre correctement ces termes est la clé d'une communication réussie dans l'environnement technologique moderne. Plus d'infos sur Techcrunch.com rapporte .

L'un des concepts les plus discutés, mais aussi les plus abstraits dans le domaine de l'IA, est l'AGI (Intelligence Artificielle Générale). Sam Altman, dirigeant d'OpenAI, la décrit comme « l'équivalent d'un humain moyen que vous pourriez embaucher comme collaborateur ». Google DeepMind adopte une approche plus cognitive, définissant l'AGI comme un système capable d'égaler l'humain dans la plupart des tâches intellectuelles. En termes simples, il s'agit d'une technologie capable de raisonner comme un humain et d'accomplir presque tous les travaux ayant une valeur économique.

Agents AI et puissance de calcul

Aujourd'hui, le concept d'« agents AI », plus complexes que les simples chatbots, se popularise. Il ne s'agit pas d'un simple programme répondant à des questions, mais d'un outil capable d'exécuter une série de tâches au nom de l'utilisateur. Par exemple, il peut réserver un billet d'avion pour vous, remplir un rapport de dépenses ou écrire du code et le superviser. Ces agents se connectent à d'autres services via des API (interfaces de programmation) et gèrent des processus complexes sans intervention humaine.

Le fonctionnement de ces systèmes complexes nécessite une ressource appelée « Compute » (puissance de calcul). Ce terme désigne les GPU (processeurs graphiques), CPU et autres composants matériels requis pour entraîner et exécuter les modèles AI. Aujourd'hui, la position sur le marché de entreprises comme NVIDIA augmente considérablement en raison de la demande mondiale croissante en puissance de calcul.

Raisonnement logique et apprentissage profond

Dans le développement des modèles AI, la méthode « Chain-of-thought » (chaîne de pensée) occupe une place importante. Dans ce processus, l'AI ne répond pas immédiatement à une question complexe, mais la décompose en petites étapes logiques. Par exemple, pour résoudre un problème mathématique, tout comme un humain utiliserait papier et crayon, l'AI analyse les étapes intermédiaires. Cela améliore la précision des réponses et réduit le nombre d'erreurs en logique et en programmation, même si le processus demande un peu plus de temps.

Il ne faut pas non plus oublier le concept de « Deep Learning » (apprentissage profond), qui constitue le fondement de l'intelligence artificielle. En voici les principales caractéristiques :

• Utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches, similaires aux voies neuronales du cerveau humain.
• Identifie de manière autonome, sans aide humaine, les caractéristiques importantes dans les données.
• Améliore progressivement ses résultats en apprenant de ses erreurs et par la répétition.
• Nécessite des millions de points de données et d'immenses ressources de calcul pour fonctionner efficacement.

Dans l'écosystème technologique de l'Ouzbékistan également, ces termes sont de plus en plus utilisés. Alors que les développeurs locaux et les startups créent leurs produits via les interfaces API proposées par OpenAI ou Google, ce glossaire sert de guide important non seulement pour les spécialistes, mais aussi pour le grand public curieux de technologie.