Les termes de l’IA
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“IA” en 2026 fait référence à l’apprentissage profond (deep learning)-
L’ordinateur s’ajuste pour reproduire la vérité de terrain à partir des données d’entrées
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Apprentissage Supervisé : on fournit à l’ordinateur la donnée et le résultat à prédire (la vérité de terrain) - représente l’immense majorité des algorithmes d’IA actuels -
Apprentissage non supervisé: L’ordinateur doit s'entraîner sans connaître la vérité de terrain (encore à l’état expérimental, peut être utiliser pour regrouper des données qui ont des caractéristiques similaires) -
IA Faible (spécialisée sur une tâche) vs IA forte (intelligence artificielle globale), actuellement les IA sont faibles, on ne sait pas si une IA forte peut émerger un jour.
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Le Neurone Biologique : Les données d’entrée sont multipliées par des poids et sommées pour faire la donnée de sortie
