Voici la liste des termes populaires pour le langage de programmation et l'intelligence artificielle (IA) :
| Français | Anglais | Espagnol | Allemand | Description |
|---|---|---|---|---|
| Agent conversationnel | Chatbot | Agente conversacional | Konversationsagent | Cette expression désigne un programme d'IA conçu pour interagir en langage naturel, fournir des réponses, exécuter des tâches ou guider l'utilisateur via texte ou voix. |
| Agent intelligent | Intelligent agent | Agente inteligente | Intelligenter Agent | Ce mot désigne un programme autonome capable d'observer son environnement, d'analyser des situations et de prendre des décisions pour atteindre des objectifs. |
| Algorithme | Algorithm | Algoritmo | Algorithmus | Ce mot désigne une suite d'instructions structurées permettant de résoudre un problème ou d'exécuter une tâche de manière systématique. |
| API (Interface de programmation d'application) | API (Application Programming Interface) | API (Interfaz de programación de aplicaciones) | API (Programmierschnittstelle) | Cette expression désigne un ensemble de règles et protocoles permettant à des applications ou services de communiquer entre eux. |
| Apprentissage automatique | Machine Learning | Aprendizaje automático | Maschinelles Lernen | Cette expression désigne une branche de l'IA consistant à entraîner des modèles pour qu'ils apprennent à partir de données et améliorent leurs performances sans programmation explicite. |
| Apprentissage non supervisé | Unsupervised learning | Aprendizaje no supervisado | Unüberwachtes Lernen | Cette expression désigne une technique où un modèle identifie des structures ou groupes dans des données non étiquetées. |
| Apprentissage par renforcement | Reinforcement Learning | Aprendizaje por refuerzo | Verstärkendes Lernen | Cette expression désigne une méthode où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou pénalités. |
| Apprentissage partagé | Federated / shared learning | Aprendizaje federado / compartido | Föderiertes / geteiltes Lernen | Cette expression désigne une approche dans laquelle plusieurs modèles collaborent en partageant connaissances ou paramètres pour améliorer la performance globale. |
| Apprentissage profond | Deep learning | Aprendizaje profundo | Deep Learning / Tiefes Lernen | Cette expression désigne une branche de l'apprentissage automatique basée sur des réseaux neuronaux à couches multiples. |
| Apprentissage supervisé | Supervised learning | Aprendizaje supervisado | Überwachtes Lernen | Cette expression désigne une technique où un modèle est entraîné à partir de données étiquetées pour produire des prédictions. |
| Architecture neuronale | Neural architecture | Arquitectura neuronal | Neuronale Architektur | Cette expression désigne la structure interne d'un réseau de neurones artificiels, inspirée du cerveau humain. |
| Bayésien (modèle) | Bayesian model | Modelo bayesiano | Bayessches Modell | Cette expression désigne une approche statistique reposant sur le théorème de Bayes afin d'estimer probabilités et décisions en contexte incertain. |
| Benchmark | Benchmark | Referencia / Benchmark | Benchmark / Leistungsbewertung | Ce mot désigne un test ou une série de tests servant à comparer et évaluer la performance d'un système ou modèle d'IA. |
| Biais algorithmique | Algorithmic bias | Sesgo algorítmico | Algorithmischer Bias | Cette expression désigne une tendance systématique d'un algorithme à produire des résultats favorisant ou défavorisant certains groupes à cause des données d'entraînement. |
| Bot | Bot | Bot / Programa automatizado | Bot | Ce mot désigne un programme automatisé capable d'exécuter des tâches répétitives ou d'interagir avec des utilisateurs via des messageries ou des sites web. |
| Boîte noire | Black box | Caja negra | Blackbox / Schwarze Kiste | Cette expression désigne un système dont le fonctionnement interne est difficile à interpréter ou expliquer, même si ses sorties peuvent être observées. |
| Cadre d'application IA | AI framework | Framework de IA | KI-Framework | Cette expression désigne un ensemble d'outils et de bibliothèques facilitant la création, l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA. |
| Chatbot | Chatbot | Chatbot | Chatbot | Ce mot désigne un programme capable de simuler une conversation en langage naturel pour assister ou informer l'utilisateur. |
| Classification | Classification | Clasificación | Klassifikation | Ce mot désigne une tâche consistant à attribuer une catégorie ou étiquette à des données selon leurs caractéristiques. |
| Clustering | Clustering | Agrupamiento / Clustering | Clustering / Clusterbildung | Ce mot désigne une technique non supervisée regroupant les données similaires en clusters sans étiquettes préalables. |
| Computer Vision | Computer vision | Visión por computadora | Computer Vision / Maschinelles Sehen | Cette expression désigne un domaine de l'IA qui permet aux machines d'analyser des images ou des vidéos pour en extraire des informations. |
| Concept Drift | Concept drift | Deriva de concepto | Konzeptdrift | Cette expression désigne le phénomène où les relations entre variables évoluent dans le temps, réduisant la performance d'un modèle. |
| Corpus | Corpus | Corpus | Korpus | Ce mot désigne un ensemble structuré de textes ou données linguistiques utilisé pour entraîner ou évaluer un modèle. |
| Data Mining | Data mining | Minería de datos | Data-Mining | Cette expression désigne le processus d'extraction de motifs ou connaissances pertinentes à partir d'un grand volume de données. |
| Données d'entraînement | Training data | Datos de entrenamiento | Trainingsdaten | Cette expression désigne l'ensemble des données utilisé pour apprendre à un modèle à accomplir une tâche précise. |
| Déploiement de modèle | Model deployment | Despliegue de modelo | Modellbereitstellung / Modellauslieferung | Cette expression désigne l'action de mettre un modèle d'IA en production dans un environnement réel. |
| Détection d'anomalies | Anomaly detection | Detección de anomalías | Anomalieerkennung | Cette expression désigne une technique permettant d'identifier des valeurs ou comportements anormaux dans un jeu de données. |
| Ensemble de données | Dataset | Conjunto de datos / Dataset | Datensatz | Ce mot désigne un ensemble structuré de données utilisé pour entraîner, valider ou tester un modèle d'IA. |
| Ensemble de test | Test set | Conjunto de prueba | Testdatensatz | Cette expression désigne un sous-ensemble de données utilisé pour évaluer objectivement la performance finale d'un modèle. |
| Ensemble de validation | Validation set | Conjunto de validación | Validierungsdatensatz | Cette expression désigne un sous-ensemble de données permettant d'ajuster les paramètres d'un modèle pour éviter le surapprentissage. |
| Entraînement | Training | Entrenamiento | Training | Ce mot désigne le processus par lequel un modèle d'IA apprend à partir de données afin d'améliorer progressivement ses performances sur une tâche donnée. |
| Espace latent | Latent space | Espacio latente | Latentraum | Cette expression désigne une représentation compacte et abstraite des données dans un espace de dimension réduite, souvent utilisée dans les modèles génératifs. |
| Ethique de l'IA | AI Ethics | Ética de la IA | KI-Ethik | Cette expression désigne l'ensemble des principes et règles garantissant que l'intelligence artificielle est développée et utilisée de manière responsable, équitable et transparente. |
| Étiquette | Label | Etiqueta | Label | Ce mot désigne la valeur ou la catégorie associée à une donnée dans un ensemble d'apprentissage supervisé. |
| Exploration de données | Data exploration | Exploración de datos | Datenexploration | Cette expression désigne l'analyse de données permettant d'identifier des motifs, tendances ou informations utiles avant la construction ou l'entraînement d'un modèle. |
| Extraction de caractéristiques | Feature extraction | Extracción de características | Merkmalsextraktion | Cette expression désigne le processus de transformation de données brutes en variables pertinentes afin d'améliorer la performance d'un modèle d'IA. |
| Filtrage collaboratif | Collaborative filtering | Filtrado colaborativo | Kollaboratives Filtern | Cette expression désigne une technique de recommandation qui prédit les préférences d'un utilisateur selon les comportements d'utilisateurs similaires. |
| Fonction de coût | Cost function | Función de coste | Kostenfunktion | Cette expression désigne une mesure quantifiant l'écart entre les prédictions d'un modèle et les résultats réels, afin de guider son optimisation. |
| Fonction d'activation | Activation function | Función de activación | Aktivierungsfunktion | Cette expression désigne une fonction mathématique introduisant de la non-linéarité dans un neurone artificiel pour modéliser des relations complexes. |
| Fonction de perte | Loss Function | Función de pérdida | Verlustfunktion | Cette expression désigne une mesure qui évalue l'écart entre les prédictions d'un modèle et les valeurs réelles, utilisée pour optimiser l'apprentissage. |
| Fouille de données | Data mining | Minería de datos | Data-Mining | Cette expression désigne le processus d'exploration et d'analyse de grands ensembles de données pour en extraire des connaissances ou des motifs utiles. |
| GAN (Réseau antagoniste génératif) | GAN (Generative Adversarial Network) | GAN (Red generativa antagónica) | GAN (Generatives Gegnernetzwerk) | Cette expression désigne un type de réseau neuronal impliquant un générateur et un discriminateur qui s'opposent afin de produire des données très réalistes. |
| GPU (Unité de traitement graphique) | GPU (Graphics Processing Unit) | GPU (Unidad de procesamiento gráfico) | GPU (Grafikprozessor) | Ce mot désigne un processeur spécialisé dans le calcul parallèle, essentiel pour accélérer l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. |
| Gradient | Gradient | Gradiente | Gradient | Ce mot désigne une mesure représentant la variation d'une fonction par rapport à ses paramètres, utilisée pour ajuster les poids des réseaux neuronaux. |
| Gradient Descent (Descente de gradient) | Gradient descent | Descenso de gradiente | Gradientenabstieg | Cette expression désigne un algorithme d'optimisation ajustant les paramètres d'un modèle en suivant la direction opposée au gradient pour réduire la fonction de coût. |
| Graphe de connaissances | Knowledge Graph | Grafo de conocimiento | Wissensgraph | Cette expression désigne une structure organisant l'information sous forme de noeuds et relations, permettant aux systèmes d'IA de raisonner et de rechercher sémantiquement. |
| Graphes de neurones | Neural graphs | Grafos neuronales | Neuronale Graphen | Cette expression désigne la représentation des réseaux neuronaux sous forme de graphes, où les nouds sont des neurones et les arêtes leurs connexions. |
| Génération de texte | Text generation | Generación de texto | Textgenerierung | Cette expression désigne la capacité d'un modèle d'IA à produire du texte en langage naturel à partir d'instructions ou d'exemples fournis. |
| Heuristique | Heuristic | Heurística | Heuristik | Ce mot désigne une méthode ou une règle approximative utilisée pour résoudre rapidement un problème complexe sans garantir une solution optimale. |
| Hybridation des modèles | Model hybridization | Hibridación de modelos | Modellhybridisierung | Cette expression désigne la combinaison de plusieurs approches ou modèles d'IA afin d'améliorer la précision, la robustesse ou la performance globale. |
| Hyperparamètre | Hyperparameter | Hiperparámetro | Hyperparameter | Ce mot désigne un paramètre externe au modèle, défini avant l'entraînement, qui influence fortement la performance du modèle. |
| Hyperplan | Hyperplane | Hiperplano | Hyperbene | Ce mot désigne une surface géométrique permettant de séparer des données dans un espace multidimensionnel, notamment dans les SVM. |
| Hypothèse | Hypothesis | Hipótesis | Hypothese | Ce mot désigne une supposition ou une proposition utilisée dans un modèle ou un algorithme pour guider l'apprentissage ou la prédiction. |
| IA (Intelligence Artificielle) | AI (Artificial Intelligence) | IA (Inteligencia Artificial) | KI (Künstliche Intelligenz) | Cette expression désigne la discipline cherchant à créer des systèmes capables de réaliser des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine. |
| Indexation sémantique | Semantic indexing | Indexación semántica | Semantische Indexierung | Cette expression désigne une technique d'organisation et de recherche d'informations basée sur le sens plutôt que sur des mots-clés exacts. |
| Inférence | Inference | Inferencia | Inferenz | Ce mot désigne le processus par lequel un modèle d'IA utilise son apprentissage pour produire des prédictions à partir de nouvelles données. |
| Informatique en nuage | Cloud computing | Computación en la nube | Cloud-Computing | Cette expression désigne l'utilisation de ressources informatiques accessibles via Internet pour exécuter des modèles ou stocker des données sans infrastructure locale. |
| Ingénierie des caractéristiques | Feature engineering | Ingeniería de características | Feature Engineering | Cette expression désigne le processus de création, sélection ou transformation de variables utiles pour renforcer la performance d'un modèle. |
| Instance | Instance | Instancia | Instanz | Ce mot désigne un exemple concret ou une observation individuelle dans un ensemble de données, utilisé en apprentissage ou en prédiction. |
| Interaction Homme-Machine (IHM) | Human-Computer Interaction (HCI) | Interacción humano-computadora | Mensch-Maschine-Interaktion | Cette expression désigne les méthodes et interfaces permettant aux humains d'interagir efficacement avec des systèmes informatiques ou des IA. |
| Itération | Iteration | Iteración | Iteration | Ce mot désigne une répétition d'un processus, notamment lors de la mise à jour de paramètres dans un algorithme d'apprentissage. |
| Jeton | Token | Token / Unidad léxica | Token / Lexem | Ce mot désigne une unité de texte (mot, sous-mot ou caractère) utilisée par les modèles NLP pour analyser et générer du texte. |
| Jeu de données | Dataset | Conjunto de datos | Datensatz | Cette expression désigne un ensemble structuré de données utilisé pour entraîner, valider ou tester un modèle d'IA. |
| Jointure | Join | Unión / Join | Join / Verknüpfung | Cette expression désigne une opération combinant plusieurs ensembles de données à partir de clefs communes, souvent utilisée lors de la préparation des données. |
| JSON (JavaScript Object Notation) | JSON (JavaScript Object Notation) | JSON (Notación de Objetos de JavaScript) | JSON (JavaScript-Objekt-Notation) | Cette expression désigne un format léger d'échange de données, fréquemment utilisé pour structurer et transmettre des informations dans les applications d'IA. |
| Jugement automatisé | Automated judgment | Juicio automatizado | Automatisiertes Urteil | Cette expression désigne la capacité d'un système d'IA à prendre des décisions ou évaluer des situations en se basant sur des règles ou des modèles prédictifs. |
| Jumeau numérique | Digital twin | Gemelo digital | Digitaler Zwilling | Cette expression désigne une représentation virtuelle d'un objet, processus ou système réel, utilisée pour simuler, analyser et optimiser son comportement avec l'IA. |
| K-means | K-means | K-medias | K-Means | Cette expression désigne un algorithme non supervisé regroupant les données en k clusters selon leur similarité. |
| KNN (K-plus proches voisins) | KNN (K-Nearest Neighbors) | KNN (K-vecinos más cercanos) | KNN (K-nächste Nachbarn) | Cette expression désigne un algorithme supervisé classant ou prédisant une valeur selon les k exemples les plus proches dans l'espace des caractéristiques. |
| LLM | LLM | LLM | LLM | Cette expression désigne un modèle d'IA entraîné sur de vastes ensembles de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel avec des milliards de paramètres. |
| Matrice de confusion | Confusion Matrix | Matriz de confusión | Konfusionsmatrix | Cette expression désigne un tableau utilisé pour évaluer la performance d'un modèle de classification en comparant les prédictions aux valeurs réelles. |
| Modèle | Model | Modelo | Modell | Ce mot désigne une représentation mathématique ou statistique utilisée par un système d'IA pour effectuer des prédictions ou des classifications. |
| Multi-agent | Multi-agent | Multiagente | Multi-Agenten | Cette expression désigne un système composé de plusieurs agents intelligents qui interagissent entre eux pour accomplir des tâches complexes. |
| Mégadonnées | Big Data | Macrodatos / Grandes datos | Massendaten / Big Data | Cette expression désigne des ensembles de données massifs et complexes nécessitant des méthodes spécialisées de traitement, de stockage et d'analyse. |
| Mémoire artificielle | Artificial memory | Memoria artificial | Künstliches Gedächtnis | Cette expression désigne la capacité d'un système d'IA à stocker et réutiliser des informations pour améliorer ses interactions ou prédictions. |
| Méthode bayésienne | Bayesian method | Método bayesiano | Bayessche Methode | Cette expression désigne une approche statistique basée sur le théorème de Bayes pour estimer des probabilités et prendre des décisions en contexte d'incertitude. |
| Modèle de langage étendu (LLM) | Large Language Model (LLM) | Modelo de lenguaje grande (LLM) | Großes Sprachmodell (LLM) | Cette expression désigne un modèle d'IA entraîné sur d'énormes ensembles de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel avec des milliards de paramètres. |
| Naive Bayes | Naive Bayes | Naive Bayes | Naive Bayes | Cette expression désigne un algorithme de classification basé sur le théorème de Bayes, supposant l'indépendance entre les caractéristiques. |
| NLP (Traitement automatique du langage naturel) | NLP (Natural Language Processing) | PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) | NLP (Natural Language Processing) | Cette expression désigne un domaine de l'IA consacré à la compréhension, génération et analyse du langage humain par des machines. |
| Noeud | Node | Nodo | Knoten | Ce mot désigne une unité de calcul dans un réseau de neurones ou un graphe, représentant une opération ou une donnée. |
| Normalisation | Normalization | Normalización | Normalisierung | Cette expression désigne une technique qui ajuste les valeurs des données pour les ramener à une plage cohérente, améliorant la performance des modèles. |
| NoSQL | NoSQL | NoSQL | NoSQL | Cette expression désigne une catégorie de bases de données non relationnelles, souvent utilisée pour stocker des données massives et non structurées pour l'IA. |
| Noyau | Kernel | Núcleo | Kernel | Ce mot désigne une fonction utilisée dans les méthodes d'apprentissage comme les SVM pour transformer les données dans un espace de dimension supérieure et les rendre séparables. |
| Objectif (fonction objectif) | Objective (objective function) | Objetivo (función objetivo) | Ziel (Zielfunktion) | Ce mot désigne la fonction mathématique que l'algorithme cherche à minimiser ou maximiser pendant l'entraînement. |
| OCR (Reconnaissance optique de caractères) | OCR (Optical Character Recognition) | OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) | OCR (Optische Zeichenerkennung) | Cette expression désigne une technologie permettant à un système d'IA de convertir des images contenant du texte en texte exploitable numériquement. |
| Ontologie | Ontology | Ontología | Ontologie | Cette expression désigne une structure définissant concepts et relations dans un domaine, permettant à l'IA de raisonner et d'organiser les connaissances. |
| Optimisation | Optimization | Optimización | Optimierung | Cette expression désigne le processus d'ajustement des paramètres d'un modèle d'IA pour minimiser la fonction de perte et améliorer ses performances. |
| Outlier (Valeur aberrante) | Outlier | Valor atípico | Ausreißer | Ce mot désigne une donnée qui s'écarte significativement des autres observations, souvent détectée pour améliorer la qualité des modèles. |
| Perceptron | Perceptron | Perceptrón | Perzeptron | Ce mot désigne un modèle simple de réseau neuronal composé d'un seul neurone artificiel, utilisé pour la classification linéaire. |
| Pipeline | Pipeline | Pipeline / Flujo de procesamiento | Pipeline / Datenpipeline | Cette expression désigne une séquence d'étapes automatisées pour préparer les données, entraîner un modèle et générer des prédictions. |
| Poids | Weights | Pesos | Gewichte | Ce mot désigne les paramètres ajustés par un modèle d'IA pour influencer la sortie en fonction des entrées. |
| Probabilité conditionnelle | Conditional probability | Probabilidad condicional | Bedingte Wahrscheinlichkeit | Cette expression désigne la probabilité qu'un événement se produise sachant qu'un autre événement est déjà réalisé, concept clé dans les modèles probabilistes. |
| Prédiction | Prediction | Predicción | Vorhersage | Ce mot désigne le processus par lequel un modèle d'IA estime une valeur ou une catégorie à partir de données d'entrée. |
| Prétraitement des données | Data preprocessing | Preprocesamiento de datos | Datenvorverarbeitung | Cette expression désigne l'ensemble des techniques appliquées aux données brutes pour les rendre exploitables par un modèle d'IA (nettoyage, normalisation, encodage). |
| Q-learning | Q-learning | Q-learning | Q-Lernen | Cette expression désigne un algorithme d'apprentissage par renforcement qui apprend une politique optimale en maximisant la récompense cumulée à partir des actions dans un environnement. |
| Qualité des données | Data quality | Calidad de datos | Datenqualität | Cette expression désigne l'ensemble des critères (exactitude, cohérence, complétude) qui déterminent la fiabilité des données utilisées pour entraîner un modèle d'IA. |
| Quantification | Quantization | Cuantificación | Quantisierung | Cette expression désigne une technique qui réduit la précision des poids et activations d'un modèle (par exemple 32 bits ? 8 bits) pour diminuer sa taille et accélérer l'inférence. |
| Query (Requête) | Query | Consulta | Abfrage | Ce mot désigne une instruction ou une demande envoyée à un système (base de données ou moteur IA) pour obtenir des informations ou des résultats spécifiques. |
| Questions-réponses (QA) | Question Answering (QA) | Respuesta a preguntas | Fragebeantwortung | Cette expression désigne une tâche d'IA consistant à répondre automatiquement à des questions en langage naturel, utilisée dans les agents conversationnels et moteurs intelligents. |
| Raisonnement automatique | Automated reasoning | Razonamiento automático | Automatisches Schließen | Cette expression désigne la capacité d'un système d'IA à déduire des conclusions logiques à partir d'informations ou de règles connues. |
| Reconnaissance vocale | Speech Recognition | Reconocimiento de voz | Spracherkennung | Cette expression désigne la capacité d'un système d'IA à convertir la parole humaine en texte exploitable. |
| Régression logistique | Logistic Regression | Regresión logística | Logistische Regression | Cette expression désigne un algorithme supervisé utilisé pour la classification binaire en modélisant la probabilité d'appartenance à une classe. |
| Régularisation | Regularization | Regularización | Regularisierung | Cette expression désigne une technique pour éviter le surapprentissage en ajoutant une pénalité à la complexité du modèle dans la fonction de coût. |
| Représentation des connaissances | Knowledge Representation | Representación del conocimiento | Wissensrepräsentation | Cette expression désigne la manière dont l'information et les relations sont codées pour être comprises et utilisées par un système d'IA. |
| Réseau de neurones | Neural Network | Red neuronal | Neuronales Netzwerk | Cette expression désigne un modèle d'IA inspiré du cerveau humain, composé de couches de neurones artificiels interconnectés pour traiter des données complexes. |
| Régression | Regression | Regresión | Regression | Ce mot désigne une méthode statistique ou d'apprentissage supervisé qui prédit une valeur continue à partir de variables explicatives. |
| Réseau neuronal récurrent (RNN) | Recurrent Neural Network (RNN) | Red neuronal recurrente | Rekurrentes neuronales Netzwerk | Cette expression désigne un type de réseau neuronal conçu pour traiter des données séquentielles (texte, séries temporelles) en conservant une mémoire des états précédents. |
| Robot autonome | Autonomous robot | Robot autónomo | Autonomer Roboter | Cette expression désigne un système physique capable d'exécuter des tâches sans intervention humaine, en utilisant des algorithmes d'IA pour percevoir et agir. |
| Segmentation | Segmentation | Segmentación | Segmentierung | Cette expression désigne une technique consistant à diviser des données (images, textes,...) en parties significatives pour faciliter l'analyse ou la classification. |
| Simulation | Simulation | Simulación | Simulation | Cette expression désigne la reproduction virtuelle d'un processus ou environnement réel pour tester ou entraîner des modèles d'IA. |
| Sous-apprentissage | Underfitting | Subajuste | Underfitting | Cette expression désigne une situation où un modèle d'IA n'apprend pas suffisamment des données d'entraînement, entraînant une faible performance sur toutes les données. |
| Surapprentissage | Overfitting | Sobreajuste | Overfitting / Überanpassung | Cette expression désigne une situation où un modèle apprend trop bien les données d'entraînement, au détriment de sa capacité à généraliser sur de nouvelles données. |
| SVM (Support Vector Machine) | SVM (Support Vector Machine) | SVM (Máquina de vectores de soporte) | SVM (Support Vector Machine) | Cette expression désigne un algorithme supervisé utilisé pour la classification et la régression en séparant les données par des hyperplans optimaux. |
| Taux d'apprentissage | Learning Rate | Tasa de aprendizaje | Lernrate | Cette expression désigne un hyperparamètre contrôlant la vitesse à laquelle un modèle ajuste ses poids lors de l'entraînement. |
| TensorFlow | TensorFlow | TensorFlow | TensorFlow | Ce mot désigne une bibliothèque open source développée par Google pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique et profond. |
| Test de performance | Performance test | Prueba de rendimiento | Leistungstest | Cette expression désigne une évaluation visant à mesurer la précision, la rapidité et la robustesse d'un modèle d'IA sur des données de test. |
| Traitement du langage naturel (NLP) | Natural Language Processing (NLP) | Procesamiento del lenguaje natural (PLN) | Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) | Cette expression désigne un domaine de l'IA qui se concentre sur la compréhension et la génération du langage humain par des machines. |
| Transformers | Transformers | Transformers | Transformers | Cette expression désigne une architecture de réseau neuronal conçue pour traiter des séquences, notamment utilisée dans les modèles de langage comme GPT et BERT. |
| U-Net | U-Net | U-Net | U-Net | Cette expression désigne une architecture de réseau neuronal principalement utilisée pour la segmentation d'images en vision par ordinateur. |
| Uniformisation des données | Data harmonization | Uniformización de datos | Datenharmonisierung | Cette expression désigne une technique consistant à harmoniser les formats et valeurs des données pour faciliter leur traitement par un modèle d'IA. |
| Utilisation des données | Data usage | Uso de datos | Datennutzung | Cette expression désigne la manière dont les données sont exploitées pour entraîner, tester et améliorer les modèles d'IA, en respectant qualité et éthique. |
| VAE (Variational Autoencoder) | VAE (Variational Autoencoder) | VAE (Autoencoder Variacional) | VAE (Variational Autoencoder) | Cette expression désigne un type de réseau neuronal génératif utilisé pour apprendre des représentations latentes et générer des données similaires aux données d'entraînement. |
| Valeur prédite | Predicted value | Valor predicho | Prognostizierter Wert | Cette expression désigne le résultat estimé par un modèle d'IA après avoir traité des données d'entrée. |
| Validation croisée | Cross-validation | Validación cruzada | Kreuzvalidierung | Cette expression désigne une technique d'évaluation consistant à diviser les données en plusieurs sous-ensembles pour tester et valider un modèle de manière plus fiable. |
| Variable | Variable | Variable | Variable | Ce mot désigne un élément ou une caractéristique des données qui peut influencer les prédictions d'un modèle d'IA. |
| Vecteur | Vector | Vector | Vektor | Ce mot désigne une structure mathématique utilisée pour représenter des données ou des caractéristiques dans un espace multidimensionnel, souvent employée dans les modèles d'IA. |
| Vision par ordinateur | Computer Vision | Visión por computadora | Computer Vision | Cette expression désigne un domaine de l'IA permettant aux machines d'interpréter et d'analyser des images ou vidéos pour en extraire des informations utiles. |
| Watson (IBM Watson) | Watson (IBM Watson) | Watson (IBM Watson) | Watson (IBM Watson) | Ce mot désigne une plateforme d'IA développée par IBM, utilisée pour le traitement du langage naturel, l'analyse de données et la création d'applications intelligentes. |
| Web Scraping | Web Scraping | Web Scraping / Extracción web | Web Scraping | Cette expression désigne la technique d'extraction automatique de données à partir de sites web, souvent utilisée pour alimenter des modèles d'IA. |
| Word Embedding | Word Embedding | Embedding de palabras | Word Embedding | Cette expression désigne une technique représentant les mots sous forme de vecteurs numériques pour capturer leurs relations sémantiques. |
| Workflow IA | AI Workflow | Flujo de trabajo IA | KI-Workflow | Cette expression désigne l'ensemble des étapes organisées pour concevoir, entraîner, évaluer et déployer un modèle d'intelligence artificielle. |
| XAI (Explainable AI) | XAI (Explainable AI) | XAI (IA explicable) | XAI (Erklärbare KI) | Cette expression désigne un ensemble de méthodes permettant de rendre les décisions des modèles d'IA compréhensibles et interprétables par les humains. |
| XGBoost | XGBoost | XGBoost | XGBoost | Ce mot désigne une bibliothèque optimisée pour l'algorithme de gradient boosting, largement utilisée pour la classification et la régression en IA. |
| XML (Extensible Markup Language) | XML (Extensible Markup Language) | XML (Lenguaje de marcado extensible) | XML (Extensible Markup Language) | Cette expression désigne un langage de balisage utilisé pour structurer et échanger des données, souvent employé dans les systèmes d'IA pour configuration ou intégration. |
| YAML (Yet Another Markup Language) | YAML | YAML | YAML | Cette expression désigne un format de données lisible par l'homme, souvent utilisé pour configurer des modèles ou des pipelines d'IA. |
| Yolo (You Only Look Once) | Yolo (You Only Look Once) | Yolo (You Only Look Once) | Yolo (You Only Look Once) | Cette expression désigne un algorithme de vision par ordinateur spécialisé dans la détection d'objets en temps réel. |
| Z-score | Z-score | Z-score | Z-Score | Ce mot désigne une mesure statistique utilisée pour normaliser les données et identifier les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. |
| Zéro-shot learning | Zero-shot learning | Aprendizaje zero-shot | Zero-shot Learning | Cette expression désigne une technique où un modèle d'IA résout une tâche sans entraînement spécifique, en s'appuyant sur des connaissances générales. |
Dernière mise à jour : Vendredi, le 12 décembre 2025