Intelligence artificielle

Petit lexique en quinze mots du jargon de l'intelligence artificielle

intelligence artificielle
Perçue comme une innovation technologique, une énième « révolution industrielle » pour certains, ou encore un fantasme pour d'autres, l'intelligence artificielle (IA) fait beaucoup parler d'elle et intrigue encore... Pourtant, au regard de son impact, pour l'heure positif, dans l'économie, nul doute qu'elle est aujourd'hui une réalité bien tangible. En effet, selon une étude du cabinet Accenture (1), le taux de croissance économique de la France devrait doubler d'ici 2035 et le pays verrait sa productivité augmenter de 20% grâce à l'IA. Un constat qui vient confirmer son influence importante, dans les entreprises. Nouvelle science, l’IA fait appel à une terminologie propre ou empruntée à d'autres sciences ou disciplines. L’agence Egencia (2) décrypte ici l'Intelligence Artificielle en quinze mots.
 
Promesse d'efficacité et de rentabilité pour la plupart d'entre elles, l'IA s'est taillée une place dans tous les secteurs d'activités économiques qui ont compris sa force de frappe et qui souhaitent innover. D'abord prisée dans les domaines de l'informatique et des grandes industries, l'IA s'insère aujourd'hui dans la santé, la logistique ou encore le retail, les télécommunications, le tourisme et bien sûr le voyage d'affaires où le phénomène s'accélère en ouvrant des possibilités nouvelles, notamment pour l'expérience client.
 
Reste que, pour réussir sa transformation numérique par l'IA, il est d'abord utile de comprendre les technologies qu'elle porte en elle et dont le langage tantôt anglicisé, tantôt technique, peut surprendre. Machine Learning, Chatbot, Beacon… le vocabulaire pour innover avec l'IA est loin d'être exhaustif. Pour se familiariser avec ces nouveaux concepts, Egencia, la filiale de voyage d'affaires du groupe Expedia, liste quinze mots à connaître pour tout savoir sur l'IA et améliorer son expérience client (3)
 
Beacon : Le Beacon est un petit appareil qui diffuse et capture des informations à de courtes distances. Il est le plus souvent utilisé comme relai pour le bon fonctionnement des applications mobiles.
 
Chatbots : Les chatbots sont des messageries automatisées qui sont programmées pour interagir le plus possible comme des humains. Ces messageries sont supportées soit par une plateforme qui leur est propre, soit par des systèmes déjà existants comme le Messenger de Facebook.
 
Machine Learning (ML) : Le Machine Learning est une forme d'intelligence qui accumule des données et affine l'exécution de tâches. Le programme progresse alors en complète autonomie.
 
Deep learning (DL) : Aussi connu sous le terme « apprentissage profond » en France, le Deep Learning fait référence à des programmes informatiques qui s'appuient sur des outils et techniques du Machine Learning pour modéliser des données avec un fort niveau d'abstraction. La machine développe un raisonnement qu'elle polit ensuite en fonction de ses échecs précédents.
 
Internet de objets (IoT) : L'IoT (qui signifie Internet of Things en anglais) renvoie aux réseaux auxquels les objets physiques dotés d'une connectivité à internet sont liés, ainsi que toutes les communications qui sont réalisées entre ces objets et le reste des appareils connectés à internet. Le terme désigne plus largement l'ensemble de l'écosystème des objets connectés.
 
Outils de réservation en ligne : Les outils de réservation en ligne sont des interfaces web qui, en parallèle de leur simple fonction de réservation, compilent une série de fonctionnalités complémentaire permettant de faciliter l'organisation et la gestion d'un voyage pour l'utilisateur. Dans le secteur du voyage d'affaires, ces outils peuvent être fournis par les TMCs (Travel Management Companies) ou par des fournisseurs de notes de frais.
 
Réalité virtuelle et augmentée : Par réalité augmentée, on entend l'insertion d'un objet visuel (en 2D ou en 3D), dans une image réelle. En revanche, la réalité virtuelle fait appel à une technologie dont le l'objectif est de reproduire une expérience sensorielle artificielle en simulant la présence d'un individu réel dans un environnement virtuel généré via des logiciels.
 
Représentation des connaissances : Branche de l'intelligence artificielle qui traite des modèles de représentation de l'information, ou des connaissances, dans le but de former des hypothèses et de produire des inférences. Les connaissances sont classées par typologies : toujours vraies (un carré est un polygone qui possède quatre côtés), incertaines/certaines, évolutives…
 
Réseaux Bayésiens : Représentation, ou langage, graphique probabiliste exprimant la certitude ou l'incertitude d'une inférence. Les réseaux Bayésiens reposent sur la formule du mathématicien britannique Thomas Bayes reliant les probabilités via des nœuds. Les nœuds contiennent le nom d'une variable et une table de probabilités ou de propositions associées à cette variable en fonction de valeurs parentes.
 
Réseaux neuronaux : Les réseaux neuronaux renvoient à un programme composé d'algorithmes reliés à la manière du cerveau humain. Les réseaux neuronaux imitent ainsi le fonctionnement du cerveau humain : chaque fonction du programme est reliée aux autres, l'information est répartie sur l'ensemble du réseau.
 
Smart data : Le smart data, dont l'équivalent en français est « données intelligentes », renvoie à la sélection et à l'exploitation de données pertinentes afin de récolter des informations justes et utiles en temps voulu.
 
Système expert : Système permettant de résoudre des problèmes en s'appuyant sur un ensemble de règles préalablement enregistrées dans une base de connaissances et relatives à un domaine restreint. Il se situe dans l'IAF (ou Intelligence artificielle faible). À la manière d'un expert du domaine traité, le système applique des règles, il est dit déterministe. Lorsque le système ne dispose pas de règles concernant le cas à traiter, il est inopérant. Les systèmes experts ont fait leurs preuves dans des domaines très ciblés où les bases de connaissance suffisent à traiter tous les cas possibles. Un système expert est généralement composé d'une base de connaissance, d'un moteur d'inférence et d'une base de règles.
 
Technologie portable : Plus connu sous le terme anglais « wearables », les technologies portables sont des objets connectés qu'un utilisateur peut porter sur lui : les montres, les lunettes, les bijoux ou encore les vêtements sont les plus courants.
 
Test de Turing : Inventé par le mathématicien britannique Alan Turin en 1950, il est destiné à évaluer l'intelligence d'une machine ou d'un système. Concrètement, il cherche à éprouver sa capacité à travers une conversation en langage naturel, à se faire passer pour un humain. Le test se déroule entre un opérateur humain, un autre humain et une machine, par l'intermédiaire de terminaux et de manière anonyme. L'opérateur doit, à travers des échanges textuels, deviner lequel de ces interlocuteurs est la machine.    
 
Traitement automatique du langage naturel : A mi-chemin entre l'informatique et la linguistique, les applications de traitement automatique du langage naturel désignent la capacité des machines à reconnaître le langage humain, qu'il soit écrit ou oral.
 
(2) Egencia est spécialisé dans l’amélioration des voyages d'affaires en les rendant plus connectés et plus complets. Grâce à ses connaissances sur les consommateurs et les investissements en technologie de sa société-mère Expedia, Inc., Egencia rassemble tout ce dont les voyageurs ont besoin (inventaire, technologie, service et reporting) dans un seul et même endroit. Egencia est présent dans plus de 65 pays.

 

 

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