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.
Designvignette|Chaise de Charles Rennie Mackintosh, 1897. Le design, le stylisme ou la stylique est une activité de création souvent à vocation industrielle ou commerciale, pouvant s’orienter vers les milieux sociaux, politiques, scientifiques et environnementaux. Le but premier du design est d’inventer, d’améliorer ou de faciliter l’usage ou le processus d’un élément ayant à interagir avec un produit ou un service matériel ou virtuel.
Design thinkingLe design thinking (littéralement « penser le design »), en français démarche design ou conception créative, est une méthode de gestion de l'innovation élaborée à l'université Stanford aux États-Unis dans les années 1980 par Rolf Faste. Cette méthode, qui se veut une synthèse entre pensée analytique et pensée intuitive, relève du design collaboratif, pratique du design qui implique les usagers dans un processus de co-créativité.
Pensée latéraleLa pensée latérale est une technique de résolution de problèmes, popularisée par Edward de Bono, qui consiste à appréhender les problèmes sous plusieurs angles, nouveaux ou hors du champ habituel d'études, au lieu de se concentrer sur une approche éprouvée mais linéaire et limitée. Les concepts de « pensée divergente » et « pensée convergente » ont été introduits par le psychologue américain J.P. Guilford en 1956, et développés au cours des années suivantes.
Text-to-image modelA text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Deep belief networkIn machine learning, a deep belief network (DBN) is a generative graphical model, or alternatively a class of deep neural network, composed of multiple layers of latent variables ("hidden units"), with connections between the layers but not between units within each layer. When trained on a set of examples without supervision, a DBN can learn to probabilistically reconstruct its inputs. The layers then act as feature detectors. After this learning step, a DBN can be further trained with supervision to perform classification.
Modèle de fondationUn modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur une grande quantité de données non étiquetées (généralement par apprentissage auto-supervisé ). Le modèle résultant peut être adapté à un large éventail de tâches en aval (downstream tasks en anglais). Depuis leur introduction en 2018, les modèles de fondation ont induit une transformation majeure dans la manière de construire les systèmes d'IA. Les premiers modèles de fondation étaient de grands modèles de langage pré-entraînés, notamment BERT et GPT-3.
Art génératifL'art génératif est une création artistique généralement numérique exploitant des algorithmes pour concevoir des œuvres se générant d'elles-mêmes ou non déterminées à l'avance. Ce principe de « création » vise l'ensemble des domaines artistiques : Art plastique (exemple : génération automatique de vitraux d'église), Chorégraphie (exemple : agencement aléatoire de figures préexistantes ou création de figures), Littérature (exemple : écriture automatique de poèmes, de nouvelles), Cinéma (exemple : génération automatique de synopsis), Musique : composition musicale automatique dont il faut distinguer les travaux de recherche musicale d'une part, et les travaux en intelligence artificielle d'autre part.
Modality (human–computer interaction)In the context of human–computer interaction, a modality is the classification of a single independent channel of input/output between a computer and a human. Such channels may differ based on sensory nature (e.g., visual vs. auditory), or other significant differences in processing (e.g., text vs. image). A system is designated unimodal if it has only one modality implemented, and multimodal if it has more than one. When multiple modalities are available for some tasks or aspects of a task, the system is said to have overlapping modalities.
Art créé par intelligence artificiellevignette|Portrait d'Edmond de Belamy, œuvre créée grâce à une intelligence artificielle par le collectif français Obvious en 2018. L'art créé par intelligence artificielle (en Artificial intelligence art ou AI art) est toute œuvre d'art créée par une personne avec l'interventionnisme d'une intelligence artificielle. Il existe de nombreux mécanismes pour créer de l'art IA, notamment la génération procédurale d'images basée sur des règles à l'aide de modèles mathématiques, des algorithmes qui simulent des coups de pinceau et d'autres effets de peinture, et des algorithmes d'intelligence artificielle ou d'apprentissage profond tels que les réseaux antagonistes génératifs et les transformateurs.
