Algorithme (adj : algorithmique) : c’est l’ensemble des règles opératoires qu’il faut pour résoudre une un problème. Celui-ci peut être traduit en un langage de programmation pour ensuite être exécuté comme un programme.

Analogue : présentant des points de ressemblance qui peuvent justifier une comparaison entre deux éléments.Systèmes experts : Un système expert désigne un ensemble de programmes informatiques élaborés pour résoudre des problèmes spécifiques, à l’aide de la simulation d’un mode raisonnement de type déductif. Celui-ci porte sur des connaissances spécifiques, et propres à un domaine particulier.

Apprentissage (dans le cas général) : La notion d’apprentissage est pour l’humain le fait qu’il puisse développer son comportement à partir de son expérience, afin d’atteindre certains objectifs. La notion d’apprentissage est fortement liée à la notion d’adaptation.

Asimov Isaac :  écrivain Américano-russe né en 1920 et mort en 1992. Il est connu pour ses oeuvres de sciences fictions et sa vulgarisation scientifique. Il s’inspire des trois domaines de la cybernétique , de la psychologie et du matérialisme historique. Il a entre autre écrit les Robots et le Cycle des robots.

Cognitivisme : courant de recherche scientifique endossant l’hypothèse selon laquelle la pensée est analogue à un processus de traitement de l’information)

Dataset/Base de données : Base de travail pour l’entraînement du réseau de neurones. Des entrées y sont associées à des sorties désirées. C’est à partir d’une base de donnée qu’un apprentissage par une intelligence forte peut avoir lieu.

Deep learning : Le deep learning est une espèce d’Intelligence Artificielle dérivée du machine learning où la machine apprend par elle même et ne se contente pas simplement d’exécuter un programme prédéfini.

Entraînement : Processus durant lequel un réseau de neurones artificiel “apprend” à partir d’une base de données fournie.

Intelligence artificielle faible : Intelligence artificielle non-sensible qui se concentre sur une tâche précise, dont tous les comportements possibles ont été programmé en dur. Ce sont les intelligences artificielles aujourd’hui les plus utilisées, car les plus adaptées pour des tâches simples.

Intelligence artificielle forte : Intelligence artificielle capable d’apprendre par l’expérience et l’entraînement, et dont les comportements n’ont pas été prédéfinis. Les réseaux de neurones sont un type très répandu d’implémentation des intelligences artificielles fortes. Cette notion est fortement liée à la notion d’adaptabilité.

Neurone formel : Représentation d’une simulation de neurone biologique sous la forme d’un modèle mathématique.

Perceptron : Un algorithme d’apprentissage supervisé de classification.

Programme : c’est l’ensemble de consigne dictées à un ordinateur et qui sera donc exécuté par celui-ci.

Réseau de neurones : Système dont la conception est inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s’est rapproché des méthodes statistiques.

Rétropropagation : Calcul du gradient de l’erreur pour chaque neurone d’un réseau de neurones, de la dernière couche vers la première.

Sciences cognitives : ce sont les sciences qui étudient les processus de l’intelligence et de la pensée, aussi bien par l’explication que la simulation de l’esprit humain et de ses capacités C’est une sorte de “psychologie scientifique”. Ces sciences touchent différents domaines : La psychologie, la philosophie, la linguistique, l’anthropologie, les neurosciences et l’intelligence artificielle.