Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle recouvre notamment le traitement du langage et la reconnaissance de motifs. Son adéquation dépend de la tâche concrète.
Traiter une tâche avec des méthodes d’IA
L’intelligence artificielle, ou IA, regroupe différentes méthodes utilisées par les systèmes informatiques pour traiter le langage, reconnaître des motifs ou produire des contenus. L’apprentissage automatique en est un sous-domaine. Le terme seul indique peu quelle tâche un système réalise de façon fiable.
Dans un exemple fictif, un modèle classe les courriels clients entre livraison et facturation. Des exemples adaptés permettent de vérifier l’utilité du classement. Une justification fluide ne remplace pas la bonne catégorie.
L’automatisation décrit d’abord l’exécution automatique d’un processus. Un transfert de fichiers planifié peut être automatisé sans modèle d’IA. Pour choisir une solution, les entrées concrètes, le résultat attendu et le traitement des erreurs sont donc plus instructifs que l’étiquette IA.
Sources
Termes associés
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage traite la langue à partir de motifs appris. Un texte fluide ne prouve ni son exactitude ni l’accès aux données à jour.
- IA générativeL’IA générative produit des textes, images ou du code. Leur qualité s’évalue selon l’usage prévu et les informations disponibles.
- Classification de texteLa classification de texte attribue des catégories définies. Les catégories et le traitement des messages ambigus doivent correspondre à la tâche.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
- Préparation à l’IALa préparation à l’IA porte sur les prérequis d’un projet : objectif, données utilisables, compétences, responsabilités et fonctionnement quotidien.
- Ingénierie du contexteL’ingénierie du contexte prépare les informations de chaque appel au modèle : instructions, messages, sources et état actuel pertinents.
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