Lexique IA & Data Intelligence

Voici la définition de quelques termes clés dans un contexte de gestion de l’information, des connaissances et des données :

Agent conversationnel (Chatbot)

Programme qui dialogue avec un utilisateur pour répondre à ses questions ou le guider dans une base de données ou de connaissances.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

Technique qui permet aux systèmes de s'améliorer automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmés.

Apprentissage profond (Deep Learning)

Branche du machine learning utilisant des réseaux de neurones profonds pour modéliser des structures complexes.

Data Intelligence

Utilisation stratégique de données et d’algorithmes pour améliorer la prise de décision, les processus métier et l’innovation.

Data Lake

Référentiel de stockage permettant de conserver des données brutes (structurées et non structurées) à grande échelle pour analyse ou IA.

Data Quality (Qualité des données)

Mesure de la fiabilité, de la précision et de la cohérence des données utilisées dans les systèmes d'information ou d'IA.

Embedding

Encodage de textes ou objets dans un espace vectoriel pour en capturer le sens ou les relations sémantiques.

Extraction d'information

Identification automatique d’éléments pertinents (entités, faits, relations) dans un texte.

Fine-tuning

Technique d’ajustement d’un modèle pré-entraîné (comme un LLM) sur un jeu de données spécifique pour le spécialiser dans une tâche ou un domaine donné.

Fouille de textes (Text Mining)

Exploration de corpus textuels pour en extraire des informations, tendances ou relations.

Inférence

Déduction automatisée de nouvelles informations à partir de données existantes.

Indexation automatique

Attribution automatique de mots-clés à un contenu, facilitant son tri ou sa recherche.

IA souveraine

Intelligence artificielle développée, hébergée et contrôlée au sein d’un pays, d’une région spécifique ou d'une entité propre afin de garantir l’indépendance technologique, la sécurité et la confidentialité des données.

LLM (Large Language Model)

Modèle d’intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur d’énormes volumes de données textuelles, capable de générer, résumer, traduire ou répondre à du texte en langage naturel.

Modèle de langage

IA entraînée à générer ou analyser du texte humain, souvent utilisée pour le résumé, la traduction ou les assistants IA.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technique combinant récupération d’informations dans une base documentaire et génération de texte via un modèle LLM, afin de produire des réponses précises et ancrées dans des sources fiables.

Représentation vectorielle

Forme mathématique utilisée pour représenter des mots, phrases ou documents dans un espace compréhensible par une IA.

Syracuse Genius

Services Cloud de Data Intelligence qui intègrent l'IA pour améliorer la qualité des données et proposer de nouveaux modes de recherche (recherche sémantique et assistant conversationnel).

Système de recommandation

Outil qui suggère des contenus pertinents à l’utilisateur en se basant sur ses préférences ou son historique.

Vectorisation sémantique

Technique qui transforme des textes en vecteurs numériques tout en conservant leur sens, facilitant les recherches contextuelles.