L’intelligence artificielle (IA) transforme profondément notre monde et invente simultanément un nouveau langage pour décrire cette révolution. En quelques minutes de lecture sur le sujet, il est facile de croiser des termes tels que LLMs, RAG, RLHF, ou encore diffusion, qui peuvent déstabiliser même les experts en technologie. Ce glossaire, mis à jour régulièrement, vise à éclaircir ces concepts afin de mieux comprendre les enjeux et les innovations dans ce domaine en constante évolution.
Parmi les notions clés, l’Intelligence Artificielle Générale (AGI) reste un terme encore flou mais désigne généralement une IA capable de surpasser l’humain dans de nombreuses tâches. Pour Sam Altman, CEO d’OpenAI, l’AGI pourrait être assimilée à une « moyenne de l’humain que l’on pourrait engager comme collaborateur ». Selon Google DeepMind, l’AGI est une IA au moins aussi capable que l’humain dans la plupart des activités cognitives, illustrant ainsi la diversité des définitions et la complexité du concept qui reste encore en partie théorique.
L’évolution de l’IA specialist demande une meilleure compréhension des termes pour suivre ses progrès et ses implications.
Les agents IA, par exemple, représentent des outils autonomes utilisant plusieurs technologies pour accomplir des tâches variées, bien au-delà des simples chatbots. Qu’il s’agisse de gérer des dépenses, réserver une table ou écrire du code, ces agents s’appuient sur des infrastructures complexes, utilisant notamment des API pour intégrer différents services et exécuter des actions de façon indépendante. La croissance de ces systèmes ouvre des perspectives innovantes tout en soulevant des questions sur leur contrôle et leur sécurité.
Les notions de diffusion, de distillation ou encore de fine-tuning illustrent les techniques de développement pour rendre ces modèles plus performants. La diffusion, par exemple, redessine la capacité des IA à générer du contenu artistique ou textuel à partir de bruit, alors que la distillation permet d’extraire le savoir d’un grand modèle pour créer une version plus efficace. Ces techniques, associées à la reinforcement learning, notamment le RLHF, cherchent à améliorer la précision, la sécurité et l’utilité des intelligences artificielles.
Le futur de l’IA repose aussi sur des défis technologiques tels que la gestion de la mémoire, avec le terme RAMageddon, qui désigne la pénurie de mémoire vive alimentée par la compétition féroce pour des modèles de plus en plus puissants. Par ailleurs, la montée en puissance du deep learning, des modèles de réseaux neuronaux complexes, et de la parallélisation, illustre la capacité des infrastructures modernes à soutenir cette croissance exponentielle. La maîtrise de ces ressources sera cruciale pour le développement des IA de demain.
