Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
TwitterTwitter ( en anglais), rebaptisé progressivement X depuis le , est un réseau social de microblogage. Il permet à un utilisateur d’envoyer gratuitement des micromessages limités à , appelés tweets ou gazouillis par messagerie instantanée ou par SMS. Twitter est créé le par Jack Dorsey, Evan Williams, Biz Stone et Noah Glass. Le service en ligne est rapidement devenu populaire. Le , il compte d’utilisateurs actifs par mois, de tweets envoyés par jour et est disponible en plus de quarante langues.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Opinion miningEn informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
Réseautage socialalt=Visualisation du réseau social Reddit|vignette|283x283px|Visualisation des interactions entre des utilisateurs du réseau social Reddit durant une discussion en 2017. Le réseautage social est un terme qui se rapporte à l'ensemble des moyens « virtuels » mis en œuvre pour relier des personnes physiques ou personnes morales entre elles. Avec l'apparition d'Internet, il recouvre les applications Web connues sous le nom de « services de réseautage social en ligne », plus couramment appelées « réseaux sociaux ».
Contenu généré par les utilisateursLe contenu généré par les utilisateurs (CGU, en anglais user-generated content, ou UGC) fait référence à un ensemble de « contenus », c'est-à-dire des documents de différents types, comme des images, des vidéos, des textes ou des audios, qui sont destinés à la télédiffusion. Ces contenus sont directement créés ou modifiés par les utilisateurs des plateformes en ligne. Le CGU s'oppose aux contenus médiatisés par les entreprises de média traditionnelles, dans lesquelles le public n'intervient pas en tant qu'acteur de la production ou de la télédiffusion.
Compréhension du langage naturelvignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle.
Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
