Dans le paysage numérique en évolution rapide d’aujourd’hui, des termes tels que RPA, IA, API, et Big Data sont fréquemment évoqués, laissant souvent les novices se sentir perdus et dépassés. Ce guide vise à démystifier ces concepts, offrant des explications claires et des illustrations pertinentes pour vous aider à comprendre leur signification et leur importance.
Pour la création et le contenu de cet article sur le jargon technologique, j’ai utilisé ChatGPT d’OpenAI, reconnu comme l’un des meilleurs IA conversationnels sur le marché. Les illustrations accompagnant ce texte ont été réalisées avec l’aide de DALL-E, le modèle avancé de génération d’images d’OpenAI.
- Adopter la Technologie : Comprendre le Jargon Technologique Sans Crainte
- ChatGPT par OpenAI
- DALL-E par OpenAI
- Intelligence Artificielle (IA)
- Apprentissage Automatique (AA) ou Machine Learning (ML)
- Automatisation des Processus Robotiques (RPA)
- Interface de Programmation d’Applications (API)
- Apprentissage Profond (AP) ou Deep Learning (DL)
- Réseaux Neuronaux
- Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) ou Natural Language Processing (NLP)
- Data Mining ou Fouille de données
- Big Data ou Masse de donnée gigantesques
- Blockchain
- Internet des Objets (IdO) ou Internet of Things (IoT)
- Réalité Augmentée (RA) & Réalité Virtuelle (RV)
- Informatique en Bordure (ou Informatique de Bord)
- Informatique Quantique
Adopter la Technologie : Comprendre le Jargon Technologique Sans Crainte
À une époque où les avancées technologiques semblent être au cœur de presque toutes les conversations, il est naturel pour beaucoup de se sentir dépassés ou même inquiets pour l’avenir. On parle souvent des machines qui remplacent les rôles humains, amenant de nombreuses personnes à se demander quelle est leur place dans ce paysage en rapide évolution.
Cependant, il est essentiel de comprendre que la technologie, dans son essence, est un outil conçu pour aider l’humanité, et non pour la remplacer. Bien que les nouveaux termes et concepts puissent sembler redoutables, ils ne sont que les nouveaux langages de l’innovation que nous pouvons tous apprendre. En démystifiant le jargon technologique, nous nous donnons non seulement le pouvoir de la connaissance, mais nous voyons aussi les innombrables façons dont la technologie cherche à rendre nos vies plus efficaces et interconnectées.
Rappelez-vous, chaque grande révolution technologique de l’histoire, de la presse d’imprimerie à l’internet, a été accueillie avec incertitude. Mais avec compréhension et adaptation, nous avons toujours su exploiter leur potentiel pour créer un avenir plus radieux.
ChatGPT par OpenAI
ChatGPT appartient à la catégorie de l’Intelligence Artificielle (IA). Plus précisément, il est construit en utilisant des techniques d’Apprentissage Automatique (Machine Learning en anglais), en particulier un type de Machine Learning appelé apprentissage profond (ou « deep learning » en anglais). Le modèle derrière ChatGPT, connu sous le nom de GPT (Generative Pre-trained Transformer), est un type de réseau neuronal profond. Ainsi, bien que toutes les instances d’Apprentissage Automatique (comme GPT) soient une sous-catégorie de l’IA, tous les systèmes d’IA n’utilisent pas l’apprentissage automatique. ChatGPT le fait.
ChatGPT est un modèle linguistique de pointe développé par OpenAI. Basé sur l’architecture GPT, ChatGPT est conçu pour comprendre et générer du texte semblable à celui des humains en fonction des entrées qu’il reçoit. Avec sa vaste base de connaissances, ChatGPT peut répondre à un large éventail de questions, aider dans diverses tâches et s’engager dans des conversations détaillées. Exploitant la puissance de l’apprentissage automatique, ChatGPT améliore continuellement ses réponses en apprenant à partir d’énormes quantités de données textuelles. Il représente une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, comblant le fossé entre les machines et la conversation humaine.
ChatGPT ne « prend » pas d’informations de sources spécifiques en temps réel ni n’accède directement à des bases de données externes ou des sites web. Au lieu de cela, cette IA a été formée sur un mélange de données sous licence, de données créées par des formateurs humains et de données publiquement disponibles dans plusieurs langues. Ce corpus a été utilisé pour pré-entraîner le modèle sur une gamme de tâches linguistiques, telles que la modélisation de la langue, la complétion de texte et la classification de texte. ChatGPT a ensuite été affiné sur des ensembles de données plus restreints générés avec l’aide d’évaluateurs humains.
Avec ChatGPT, les utilisateurs peuvent converser dans un large éventail de langues. Bien que l’anglais soit la langue principale et offre le plus haut niveau de précision et de cohérence, le modèle prend également en charge les conversations en français, espagnol, allemand, chinois, russe, et de nombreuses autres langues, bien que avec des degrés de compétence variables.
OpenAI, l’organisation derrière ChatGPT, n’a pas divulgué publiquement les spécificités des ensembles de données individuels utilisés, y compris si une source de données spécifique a été utilisée. Lorsque ChatGPT fournit des informations, celles-ci sont basées sur les schémas des données sur lesquelles l’IA a été formée. Vérifiez toujours les informations critiques à travers des sources directes ou primaires avant de prendre des décisions basées dessus.
Tout comme les humains sont sujets à des erreurs, l’IA ChatGPT peut également commettre des fautes, étant un produit des données sur lesquelles elle est entraînée et des algorithmes qui la dirigent.
Je vais faire un article dédié sur ChatGPT.
Lien vers ChatGPT: https://chat.openai.com/
DALL-E par OpenAI
DALL·E est une variante du modèle GPT-3 d’OpenAI, spécifiquement conçue pour générer des images à partir de descriptions textuelles. Au lieu de produire du texte, DALL·E crée du contenu visuel, démontrant le potentiel des réseaux neuronaux dans le domaine de la génération d’images. La capacité de DALL·E à créer des images uniques et souvent surréalistes à partir de simples instructions textuelles a suscité une attention considérable dans la communauté de l’IA.
Vous disposez de 15 crédits gratuits par mois en utilisant DALL-E.
Lien vers DALL-E 2: https://openai.com/dall-e-2
Voici une galerie de compilation des images générées par DALL-E basée sur des prompts sur des concepts technologiques (IA, robot,…)
Intelligence Artificielle (IA)
Définition: L’IA fait référence à la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent généralement de l’intelligence humaine, comme comprendre le langage naturel, reconnaître des motifs ou prendre des décisions.
Illustration: Imaginez un robot nommé « Robbie ». Si Robbie peut vous parler, comprendre vos sentiments et prendre des décisions en fonction du contexte de la conversation, Robbie démontre de l’IA.
Machine Learning (ML)
Définition: Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’IA. C’est la méthode que nous utilisons pour « enseigner » aux machines en leur fournissant des données et en les laissant apprendre des motifs ou faire des prédictions basées sur ces données.
Illustration: Revenons à Robbie. Au lieu de programmer Robbie pour qu’il sache que « un chat est un animal », nous montrons à Robbie des milliers de photos de chats. Avec le temps, Robbie peut reconnaître et identifier un chat sur n’importe quelle nouvelle photo. C’est Robbie utilisant l’Apprentissage Automatique.
Robotic Process Automation (RPA)
Définition: La RPA implique l’automatisation de tâches répétitives à l’aide de robots logiciels. Cela n’implique pas nécessairement de « l’intelligence », mais il s’agit de reproduire des tâches spécifiques et prédéfinies.
Illustration: Imaginez que vous avez un assistant numérique sur votre ordinateur nommé « AutoBot ». Chaque matin, AutoBot ouvre vos e-mails, les trie dans des dossiers (travail, personnel, spam) et marque ceux qui sont importants pour vous. AutoBot effectue des tâches répétitives sans « réfléchir » ou « apprendre » – c’est de la RPA.
Application Programming Interface (API)
Définition: Une API est un ensemble de règles et de protocoles qui permet à différents logiciels de communiquer entre eux.
Illustration: Imaginez deux maisons. Chaque maison a une boîte aux lettres (l’API). Une maison (logiciel A) veut envoyer une lettre (données) à l’autre maison (logiciel B). Au lieu de marcher physiquement jusqu’à l’autre maison, ils déposent la lettre dans la boîte aux lettres, et l’autre maison sait comment la récupérer et la lire. Ce système de boîtes aux lettres qui permet aux deux maisons de communiquer sans interaction directe est comme une API.
Imaginez un parc d’attractions. L’ensemble du parc avec ses différentes attractions représente l’Intelligence Artificielle. L’une des attractions où les visiteurs peuvent essayer un simulateur qui adapte sa difficulté en fonction du niveau de compétence du visiteur est l’attraction de l’Apprentissage Automatique (ou Machine Learning). Il y a aussi un petit train suivant un itinéraire prédéfini qui emmène les visiteurs d’un point à un autre – c’est le train RPA. Et toutes ces attractions sont construites avec des matériaux et des outils standard qui peuvent être utilisés dans d’autres parcs d’attractions aussi. Le manuel d’instruction qui explique comment utiliser ces matériaux et outils est l’API.
Apprentissage Profond (AP) or Deep Learning (DL)
Définition : Une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec de nombreuses couches (d’où le terme « profond ») pour analyser différents facteurs de données. Il est derrière de nombreuses fonctions d’IA avancées, y compris la reconnaissance vocale et d’image.
Illustration : Imaginez une chaîne de montage où chaque station transforme un produit de manière mineure. La matière première (données) entre, et à mesure qu’elle passe par plusieurs stations (couches du réseau neuronal), elle est transformée et raffinée, aboutissant finalement à un produit fini (une prédiction ou classification).
Réseaux Neuronaux
Définition : Systèmes de calcul inspirés de la structure du cerveau. Ils se composent de couches de nœuds (comme les neurones) et sont fondamentaux pour l’apprentissage profond.
Illustration : Pensez à un vaste réseau interconnecté. Chaque point du réseau (un neurone) peut recevoir, traiter, et envoyer des signaux à d’autres points. Tout comme notre cerveau traite l’information, ces points interconnectés peuvent travailler ensemble pour traiter les données.
Traitement Naturel du Langage (TAL) ou Natural Processing (NLP)
Définition : La technologie utilisée pour aider les ordinateurs à comprendre et répondre à la langue humaine, permettant des fonctionnalités comme les chatbots.
Illustration : Imaginez un robot traducteur. Vous lui parlez en anglais et il traduit et répond instantanément en français. Ce robot comprend et traite le langage humain.
Data Mining ou Fouille de données
Définition : Le processus de découverte de motifs et de connaissances à partir de grandes quantités de données.
Illustration : Imaginez un mineur creusant dans un vaste terrain de données avec un outil spécial. Au lieu de chercher de l’or, ce mineur découvre des motifs et des tendances dans ce vaste paysage d’information.
Big Data ou Masse de données gigantesques
Définition : Un domaine qui traite des méthodes pour analyser, extraire systématiquement des informations de, ou traiter autrement des ensembles de données trop grands ou complexes pour être traités par des logiciels traditionnels de traitement de données.
Illustration : Visualisez une bibliothèque gigantesque, bien plus grande que toute autre dans le monde réel. Chaque livre contient de vastes quantités d’informations. Maintenant, imaginez essayer de trouver une information spécifique dans cette énorme bibliothèque – c’est le défi des données gigantesques.
Blockchain
Définition : Un système d’enregistrement des transactions effectuées avec des cryptomonnaies, mais il est également utilisé pour d’autres méthodes sécurisées de transactions de données.
Illustration : Pensez à un grand livre digital ou un cahier. Chaque fois qu’une transaction a lieu, elle est enregistrée sur une nouvelle page (bloc). Une fois une page remplie, elle est scellée et liée à la précédente, formant une chaîne d’enregistrements inviolables.
Internet des Objets (IdO) ou Internet of Things (IoT)
Définition : Fait référence au réseau d’objets physiques (appareils, véhicules, électroménagers, etc.) équipés de capteurs, de logiciels et d’autres technologies pour se connecter et échanger des données avec d’autres appareils et systèmes.
Illustration : Imaginez une maison intelligente. Le réfrigérateur, les lumières, le thermostat et même le grille-pain sont tous connectés à internet, communiquant entre eux et avec vous via votre smartphone.
Réalité Augmentée (RA) & Réalité Virtuelle (RV)
Définition : La RA superpose du contenu numérique sur le monde réel à l’aide d’appareils comme les smartphones ou les lunettes RA, tandis que la RV plonge l’utilisateur dans un environnement entièrement virtuel, souvent à l’aide d’un casque RV.
Illustration : Pour la RA, imaginez regarder à travers des lunettes magiques qui superposent des informations numériques sur le monde réel, comme voir des critiques flottant au-dessus des portes des restaurants. Pour la RV, pensez être à l’intérieur d’un jeu vidéo, où tout autour de vous est une création numérique et où vous pouvez interagir avec l’environnement.
Informatique en Bordure (Edge Computing)
Définition : Un paradigme de calcul distribué qui rapproche le calcul et le stockage de données du lieu où il est nécessaire, dans le but d’augmenter les temps de réponse et d’économiser de la bande passante.
Illustration : Visualisez une ville où, au lieu d’envoyer toutes les informations à un quartier général central éloigné (nuage), des bureaux locaux (appareils en bordure) traitent la majeure partie du traitement des données. Cela garantit des réponses plus rapides pour les habitants de la ville.
Informatique Quantique
Définition : Un type de calcul qui repose sur des bits quantiques ou qubits. Il promet de révolutionner l’informatique en effectuant certaines tâches beaucoup plus efficacement que les ordinateurs traditionnels.
Illustration : Imaginez un ordinateur magique où, au lieu de basculer des interrupteurs traditionnels qui sont soit « allumés » soit « éteints », il utilise des interrupteurs spéciaux qui peuvent être à la fois « allumés » et « éteints » en même temps, lui permettant de traiter d’énormes quantités d’informations simultanément.
