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Branche de l’IA

Description

Exemples d’applications

1

IA générative

Conception de systèmes capables de créer du contenu nouveau, comme du texte, des images ou de la musique, en se basant sur des modèles appris à partir de données existantes.

Génération de texte avec des modèles comme GPT-4, création d’images à partir de descriptions textuelles avec DALL-E, composition musicale automatique.

2

IA agentique

Développement d’agents autonomes capables de planifier, de prendre des décisions et d’agir de manière proactive pour atteindre des objectifs spécifiques, en s’adaptant à des environnements dynamiques.

Robots autonomes, assistants virtuels intelligents, systèmes de trading automatisés.

3

Apprentissage automatique

Enseignement aux machines d’apprendre à partir de données pour effectuer des tâches sans être explicitement programmées pour chaque tâche.

Reconnaissance d’images, filtrage de spam, systèmes de recommandation.

4

Apprentissage profond

Sous-domaine de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour modéliser des abstractions de haut niveau dans les données.

Reconnaissance vocale, traduction automatique, détection d’objets dans des images.

5

Systèmes experts

Systèmes informatiques qui imitent la capacité de décision d’un expert humain dans un domaine spécifique, en utilisant des règles logiques pour tirer des conclusions à partir de données fournies.

Diagnostic médical, assistance juridique, support technique.

6

Réseaux de neurones artificiels

Modèles computationnels inspirés du cerveau humain, composés de neurones artificiels interconnectés, utilisés pour reconnaître des motifs et des relations dans les données.

Reconnaissance de la parole, analyse d’images, prévisions financières.

7

Logique floue

Approche de l’IA qui permet de traiter l’incertitude et l’imprécision en attribuant des valeurs de vérité partielles plutôt que binaires, reflétant la manière dont les humains prennent des décisions dans des situations ambiguës.

Systèmes de contrôle de climatisation, appareils électroménagers intelligents, systèmes de classification.

8

Systèmes multi-agents

Ensemble d’agents intelligents autonomes qui interagissent les uns avec les autres pour résoudre des problèmes complexes ou accomplir des tâches au sein d’un environnement partagé.

Simulation de trafic, jeux en ligne massivement multijoueurs, coordination de robots en logistique.

9

Intelligence artificielle distribuée

Étude de systèmes d’IA répartis sur plusieurs machines ou réseaux, permettant la collaboration et la communication entre différents agents ou modules pour accomplir des tâches complexes.

Systèmes de recommandation collaboratifs, réseaux de capteurs intelligents, plateformes de calcul distribué.

10

Intelligence artificielle émotionnelle

Développement de systèmes capables de reconnaître, interpréter et répondre aux émotions humaines, améliorant ainsi l’interaction homme-machine.

Assistants personnels sensibles aux émotions, robots sociaux, analyse de sentiments dans les réseaux sociaux.

11

Intelligence artificielle responsable

Approche de l’IA qui prend en compte les implications éthiques, sociales et environnementales, visant à développer des systèmes transparents, équitables et respectueux des droits humains.

Systèmes de décision transparents, algorithmes de recrutement équitables, applications respectueuses de la vie privée.