Glossaire

On entend par activité numérique l’ensemble des actions posées par un individu dans un environnement numérique, que ce soit sur un ordinateur, un téléphone ou tout autre objet connecté.

Un agent conversationnel est un système d’IA qui peut dialoguer avec son utilisateur en langage naturel.

Un algorithme est une méthode de résolution de problèmes par le biais d’une série finie et non ambiguë d’opérations. Plus précisément, dans un contexte d’intelligence artificielle, il s’agit de la série d’opérations appliquées aux données d’entrée pour obtenir le résultat souhaité.

L’apprentissage machine est la branche de l’intelligence artificielle qui consiste à programmer un algorithme à apprendre par lui-même. Parmi la multitude de techniques, on distingue trois types majeurs d’apprentissage machine :

1. 1. En apprentissage supervisé, le système d’intelligence artificielle (SIA) apprend à prédire une valeur à partir d’une donnée entrée. Cela nécessite d’avoir des couples entrée-valeur annotés lors de l’entrainement. Par exemple, un système peut apprendre à reconnaître l’objet présent sur une photo ;
   2. En apprentissage non supervisé, le SIA apprend à trouver des similitudes entre des données qui n’ont pas été annotées, par exemple afin de les diviser en différentes partitions homogènes. Ainsi, un système peut reconnaître des communautés d’utilisateurs de réseaux sociaux ;
   3. En apprentissage par renforcement, le SIA apprend à agir sur son environnement de façon à maximiser une récompense qui lui est donnée lors de l’entrainement. C’est la technique avec laquelle des SIA ont pu battre des humains au jeu de Go ou au jeu vidéo Dota2.

L’apprentissage profond est la branche de l’apprentissage machine qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs niveaux. C’est la technologie qui est derrière les plus récentes avancées en IA.

Les biens communs numériques sont les applications ou les données produites par une communauté. Contrairement aux biens matériels, ils sont facilement partageables et ne se détériorent pas lorsqu’ils sont utilisés. Ainsi, par opposition aux logiciels propriétaires, les logiciels open source – qui résultent souvent d’une collaboration entre programmeurs – constituent des biens communs numériques puisque leur code source est ouvert, c’est-à-dire accessible à tous.

L’expression bulle de filtre (ou bulle filtrante) désigne l’information « filtrée » qui parvient à un individu lorsqu’il est sur internet. En effet, divers services comme les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche offrent des résultats personnalisés à leurs utilisateurs. Ceci peut avoir pour effet d’isoler les individus (dans des « bulles ») puisqu’ils n’accèdent plus à une information commune.

On entend par déconnexion numérique l’arrêt temporaire ou permanent par un individu de son activité numérique.

Mécanisme social par lequel des décisions technologiques, organisationnelles ou institutionnelles, jugées rationnelles à une époque mais devenues sous-optimales aujourd’hui, continuent malgré tout d’influencer la prise de décision. Un mécanisme maintenu à cause d’un biais cognitif ou parce que son changement conduirait à un coût ou un effort trop élevé. C’est par exemple le cas des infrastructures routières urbaines lorsqu’elles conduisent à des programmes d’optimisation de la circulation, au lieu d’envisager un changement pour organiser une mobilité à très faibles émissions de carbone. Ce mécanisme doit être connu lors de l’utilisation de l’IA pour des projets sociaux, car les données d’entrainement en apprentissage supervisé peuvent parfois renforcer d’anciens paradigmes organisationnels dont la pertinence fait débat aujourd’hui.

Le développement soutenable (ou durable) désigne un développement des sociétés humaines qui est compatible avec la capacité des systèmes naturels à offrir les ressources et les services nécessaires à ces sociétés. Il s’agit d’un développement économique et social qui répond aux besoins des personnes actuelles sans compromettre l’existence des générations futures.

Les données ouvertes désignent les données numériques auxquelles les usagers peuvent accéder librement. C’est par exemple le cas pour la plupart des résultats de recherche publiés en IA.

Les données personnelles sont celles qui permettent d’identifier directement ou indirectement un individu.

L’effet rebond est le mécanisme par lequel une plus grande efficacité énergétique ou une meilleure performance environnementale des biens, équipements et services, conduit à une augmentation plus que proportionnelle de leur consommation. Par exemple, la taille des écrans augmente, la quantité des appareils électroniques augmente dans les ménages, et on parcourt de plus grandes distances en voiture ou en avion. Il en résulte globalement une plus grande pression sur les ressources et l’environnement.

L’entrainement est le processus de l’apprentissage machine pendant lequel le SIA construit un modèle à partir de données. Les performances du SIA dépendront de la qualité du modèle, lui-même dépendant de la quantité et de la qualité des données utilisées durant l’entrainement.

Un système d’IA est fiable lorsqu’il effectue la tâche pour laquelle il a été conçu de manière attendue. La fiabilité est la probabilité de succès qui varie entre 51% et 100%, c’est-à-dire qui est strictement supérieur au hasard. Plus un système est fiable, plus son comportement est prévisible.

Acronyme de Generative Adversarial Network, en français Réseaux antagonistes génératifs. Dans un GAN, deux réseaux antagonistes sont en compétition pour générer une image. Ils peuvent être par exemple utilisés pour créer une image, un enregistrement ou une vidéo paraissant quasi réels pour un humain.

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine, notamment pour apprendre, prédire, prendre des décisions et percevoir le monde environnant. Dans le cas d’un système informatique, l’intelligence artificielle est appliquée à des données numériques.

Un système d’IA est intelligible lorsqu’un être humain doté des connaissances nécessaires peut comprendre son fonctionnement, c’est-à-dire son modèle mathématique et les processus qui le déterminent.

La décision d’un système d’IA est justifiée lorsqu’il existe des raisons non triviales qui motivent cette décision et que ces raisons sont communicables en langage naturel.

La littératie numérique d’un individu désigne son habilité à gérer, à comprendre, à intégrer, à communiquer, à évaluer à créer de l’information et à y accéder de façon sécuritaire et appropriée au moyen des outils numériques et des technologies en réseaux pour participer à la vie économique et sociale.

La notion de soutenabilité (ou durabilité) écologique forte renvoie à l’idée que pour être soutenable, le rythme de consommation des ressources naturelles et d’émissions de polluants doit être compatible avec les limites environnementales planétaires, le rythme de renouvellement des ressources et des écosystèmes, ainsi que la stabilité du climat. Contrairement à la soutenabilité faible, moins exigeante, la soutenabilité forte n’admet pas qu’on substitue des pertes de ressources naturelles à du capital artificiel.

Un SAAD désigne tout système informatique pouvant collecter et enregistrer des données. Celles-ci seront éventuellement utilisées pour l’entrainement d’un système d’IA ou comme paramètres pour une prise de décision.

Un système d’IA désigne tout système informatique utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle, que ce soit un logiciel, un objet connecté ou un robot.