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Petit lexique de l’intelligence artificielleMONTRÉAL | QUÉBEC | SHERBROOKE | TROIS-RIVIÈRES lavery.ca > expertises > intelligence artificielle © 201 8

L’intégration des solutions d’intelligence artificielle est aujourd’huiconsidérée comme un incontournable dans le milieu des affaires.Les multiples applications de l’IA permettront notammentd’accroître la productivité, d’accélérer la création de richesse,et d’influencer la prise de décision au sein de votre organisation.Pour vous préparer à implanter ces nouvelles technologies,il est essentiel que vous soyez en mesure de bien comprendreles termes les plus fréquemment utilisés. En effet, une erreurde compréhension sur les technologies en jeu dans une situationparticulière pourrait mener à en sous-exploiter les capacités ouà ignorer leurs vulnérabilités.Voici donc un petit lexique ayant pour objectif de vulgariser etdémystifier les termes les plus fréquemment utilisés en matièred’intelligence artificielle.Nous tenons à remercier le professeur Pierre-Marc Jodoin del’Université de Sherbrooke pour ses précieux conseils dans lapréparation de ce lexique.Bonne lecture ! 1

2 > Intelligence artificielle les reproduise. Le système apprend > Apprentissage profond des données fournies et sont reliés alors en mesurant ses erreurs par entre eux de manière à combiner Ensemble de technologies qui rapport aux résultats souhaités, de Réseaux de neurones à plusieurs plusieurs caractéristiques. La méthode visent à simuler l’intelligence manière à minimiser ses erreurs par couches permettant un haut niveau peut s’appliquer à d’innombrables humaine. La notion d’intelligence la suite. La rétropropagation est un d’abstraction. Ces réseaux sont caractéristiques, visuelles, textuelles, artificielle demeure, pour l’instant, exemple de stratégie utilisée dans entraînés par une méthode de sonores ou autres, dépendant du type un amalgame de diverses l’apprentissage supervisé. rétropropagation3. Cette approche de contenu. caractéristiques. Ce domaine très a connu un développement très large inclut à la fois des méthodes > Apprentissage par important dans les dernières années > Perceptron d’apprentissage supervisé, non renforcement et est en grande partie responsable de supervisé et par renforcement. l’engouement actuel pour l’intelligence Développé dans les années 504, il s’agit Cette méthode vise l’apprentissage artificielle. Les applications en sont de la première forme de réseaux de> Apprentissage du système d’intelligence artificielle multiples, comprenant notamment la neurones artificiels, et probablementautomatique en le soumettant à un environnement reconnaissance visuelle des visages et l’une des plus simples. En effet, les intégrant diverses situations. des objets, le traitement automatique réseaux de neurones ne datent pasSouvent désigné par l’expression Le système est alors récompensé des langues, ainsi que la recherche d’hier ! Le perceptron n’est que leanglaise machine learning, il s’agit pour son comportement cumulatif, ce scientifique dans le domaine médical. premier d’une longue série de typesd’une très vaste famille de méthodes qui le guide dans son apprentissage1. d’algorithmes utilisés.permettant à une machine d’apprendre Contrairement à l’apprentissage > Réseaux de neuronesdes comportements à partir des supervisé, le système ne reçoit pas artificiels > Rétropropagationsituations qui lui sont soumises, soit de d‘indications directes sur le résultatmanière supervisée, soit de manière souhaité pour une situation particulière. Il s’agit d’une forme de programmes La « rétropropagation du gradient »,semi ou non supervisée. Cette méthode permet donc au système informatiques qu’il est possible de de son nom complet, est une méthode d’apprendre à traiter des situations schématiser de manière quelque peu qui permet aux réseaux de neurones> Apprentissage supervisé nouvelles pour lesquelles il n’a pas été analogue à des neurones biologiques. d’apprendre. Plus spécifiquement, si entraîné au préalable. Il s’agit d’une Par contre, n’allez pas croire qu’ils l’on soumet des données à un réseauMéthodes d’apprentissage où l’on approche communément utilisée en reproduisent réellement le cerveau de neurones et qu’on lui indique lesindique à un système d’intelligence robotique. C’est ce type de méthode qui humain ! Les réseaux de neurones sont résultats désirables et indésirables,artificielle les résultats qu’on attend de a permis au célèbre logiciel AlphaGo de généralement des algorithmes qui cette méthode permet d’augmenter oului pour des situations particulières qui battre le champion mondial au jeu de procèdent par apprentissage supervisé. de réduire le poids relatif à accorder auxlui sont soumises de manière à ce qu’il Go2, un résultat qui était impensable Cette méthode permet de traiter des neurones correspondant aux résultats jusqu’à tout récemment. données dans des problèmes de désirables. C’est donc une méthode nature probabiliste (préférablement qui permet à un réseau de neurones____________ de grandes quantités de données). d’apprendre à distinguer une bonne Les neurones artificiels correspondent d’une mauvaise réponse.1 Voir notamment : Doshi, F., Pineau, J., & Roy, N. (2008, July). alors à différentes caractéristiques Reinforcement learning with limited reinforcement: Using 3 Bayes risk for active learning in POMDPs. In Proceedings of ____________ the 25th international conference on Machine learning (pp. 256-263). ACM. 3 Voir notamment : LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.2 Gibney, E. (2016). What Google’s winning Go algorithm will do next. Nature, 531(7594), 284-285. 4 Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological review, 65(6), 386.

4> Algorithme génétique mais plutôt en langage naturel. humains dans des cadres particuliers, > Hivers de l’intelligence Les applications en sont multiples tels les agents conversationnels artificielleMéthode où l’on étudie un ensemble de et comprennent notamment la (chatterbots ou chat bots), ils n’en sontsolutions possibles et où les solutions reconnaissance vocale, la détection des pas encore capables dans un cadre Comme vous pouvez le constaterles moins performantes sont éliminées. pourriels, la traduction automatique et plus général où une conversation peut à la lecture de ce lexique,Les solutions les plus performantes l’analyse des sentiments exprimés. porter sur divers sujets. l’intelligence artificielle n’est passont combinées et étudiées en soi une nouveauté. L’évolutionsuccessivement, jusqu’à en arriver à une > Exploration de données > CAPTCHA (Completely de ces technologies fut toutefoissolution optimale. Automated Public Turing parsemée de périodes ou de Également appelée « analyse de test to tell Computers and ralentissements importants,> Systèmes experts données » et souvent désignée Humans Apart) souvent liés à une perte de en anglais par data mining, l’exploration financement. Par exemple, auLogiciel qui permet d’appliquer des des données vise à fouiller de Le CAPTCHA est un type de test de milieu des années 70, face àrègles préétablies, notamment pour grandes quantités de données Turing appliqué à l’humain ! En effet, l’évidence que les systèmesl’aide à la prise de décision. Souvent, ces de manière automatisée pour en vous réussissez ce test lorsque vous d’intelligence artificielle ne livraientrègles sont statiques, contrairement extraire des renseignements précis. recopiez quelques mots à partir pas les résultats annoncés paraux algorithmes d’apprentissage, et Ces renseignements sont généralement d’images déformées ou floues sur les chercheurs de l’époque, lespeuvent être schématisées sous forme utiles pour construire des modèles, Internet pour avoir accès à une page ou organismes subventionnaires ontd’arbres décisionnels, où les réponses souvent par des méthodes non un service. Ces tests simples visent à significativement diminué leurà certaines questions amènent le supervisées. Il s’agit souvent d’un éviter qu’un programme informatique contribution à ces travaux.système à poser des questions de plus moyen, au service de l’entreprise, accède à une base de données de Un tel ralentissement s’est répété àen plus précises. Les systèmes experts d’extraire l’information pertinente manière systématique pour faire la fin des années 80. Ironiquement,sont assez répandus notamment dans sur la clientèle, le marché et les de l’exploration de données sans ces périodes ont contribué aule domaine médical (aide au diagnostic). opérations de celle‑ci. autorisation. Quand vous réussissez développement de noyaux de un tel test, vous confirmez que vous chercheurs de pointe dans certains> Traitement automatique > Test de Turing n’êtes pas un robot, ou une intelligence pays où le financement était plusdu langage naturel artificielle6. Toutefois, grâce notamment à stable et plus axé vers la recherche Décrit dès 1950 par Alan Turing5, l’apprentissage profond, des ordinateurs fondamentale, dont le Canada.Techniques qui visent à permettre aux grand pionnier de l’informatique, ce peuvent de plus en plus facilement De l’avis de certains, le succèsordinateurs de comprendre l’humain type de test vise à déterminer si une déjouer de tels tests7. du Canada en intelligencedirectement. Le traitement automatique machine a un comportement intelligent. artificielle découle notammentdu langage naturel peut se concevoir Pour réussir ce test, un ordinateur de ces hivers de l’IA !tant par écrit que verbalement et vise doit réussir à tromper un évaluateurà permettre à l’ordinateur de traiter humain de manière à ce que celui-ci ____________de l’information qui ne lui est pas ne se rende pas compte qu’il converseprésentée dans un format prédéfini, avec un ordinateur. Si des ordinateurs 6 Von Ahn, L., Blum, M., Hopper, N. J., & Langford, J. (2003, commencent aujourd’hui à tromper des May). CAPTCHA: Using hard AI problems for security. In____________ International Conference on the Theory and Applications5 Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelli- of Cryptographic Techniques (pp. 294-311). Springer, Berlin, Heidelberg. gence. Mind, 59(236), 433-460. 7 Bursztein, E., Aigrain, J., Moscicki, A., & Mitchell, J. C. (2014, August). The End is Nigh: Generic Solving of Text-based CAPTCHAs. In WOOT. 5

6CONCEPTS MATHÉMATIQUES ET INFORMATIQUES > Stochastique > Modèle de Markov cachéL’intelligence artificielle fait également appel à divers concepts mathématiques et Réfère à des méthodes mathématiques Le mathématicien Andreï Markovinformatiques antérieurs. Bien qu’il ne s’agisse pas là d’intelligence artificielle à où certaines variables sont aléatoires. n’avait rien de particulier à cacher !proprement parler, la compréhension de ces concepts peut s’avérer essentielle Ces méthodes sont utilisées pour Il s’agit en fait d’un modèle statistiquepour la compréhension des systèmes qui les intègrent. la compréhension de phénomènes qui ne prend en compte que seuls naturels, mais aussi de phénomènes certains résultats observables connus> Algorithme du simplex > Bayésien socio-économiques tels les marchés par l’utilisateur, mais les états du boursiers. processus qui causent ces résultatsMéthode ayant été mise au point lors Réfère aux méthodes statistiques sont inconnus, donc « cachés ».de la Deuxième Guerre mondiale par découvertes par Thomas Bayes > Analyse en composantes Ce modèle est très largement utilisé enle mathématicien George Dantzig8, au 18e siècle et à celles qui en principales intelligence artificielle, notamment pourqui vise à trouver la solution optimale découlent. Cette approche s’intéresse l’apprentissage par renforcement.à un problème, par exemple pour particulièrement à la probabilité d’un Une autre méthode d’analysel’optimisation d’une chaîne de résultat compte tenu des données de données, mise au point par > Chaînes de blocsproduction. Cet algorithme peut être observées9. Elle est notamment Karl Pearson au début du 20e siècle,calculé manuellement, mais celui-ci et utile quand la quantité de données à et dont on peut retracer l’origine Souvent désigné sous son vocableses dérivés sont aujourd’hui intégrés analyser est restreinte, par exemple dans des travaux remontant au anglais blockchain, il s’agit deà plusieurs solutions informatiques pour des prédictions financières 19e siècle10, par laquelle on transforme protocoles permettant d’avoirde gestion de la production et des basées sur la probabilité de différents des données comportant un grand une base de données sécuriséeapprovisionnements. événements, comme la probabilité que nombre de variables en un ensemble et distribuée à travers un réseau. la bourse augmente étant donné une portant sur un nombre plus restreint De par sa nature distribuée, ce> Agent hausse du taux directeur. de variables indépendantes les unes type de base de données peut des autres, donc plus facile à traiter. être très difficilement corrompuIl ne s’agit pas ici d’un homme portant > Heuristiques Cette méthode est utilisée notamment ou falsifié. Ce type de protocoleune cravate, mais bien d’un programme dans le traitement d’images et dans le est notamment utilisé pour lesinformatique qui agit de manière Se dit d’une méthode non fondée sur un traitement de données sociales, pour crypto monnaies, mais aussi pourautonome. Les bots qui interagissent modèle formel et qui fournit un résultat faire ressortir les éléments les plus certains contrats intelligents, quisur Internet en font partie. Certains rapide bien que non optimal. importants de ces données. sont des protocoles informatiquessystèmes reposent sur une multitude permettant d’automatiserd’agents agissant de concert. Une l’exécution de certaines obligationsnouvelle catégorie d’agent est capable contractuelles.d’apprentissage, on les désigne souventsous le nom d’agents intelligents. Les ____________agents plus conventionnels, eux, n’ont 10 Abdi, H., & Williams, L. J. (2010). Principal componentpas la capacité d’apprendre. analysis. Wiley interdisciplinary reviews: computational____________ statistics, 2(4), 433-459.8 Voir notamment: Dantzig, G. B. (1963). Linear Programming and Extensions. Princeton landmarks in mathematics and physics.9 Fienberg, S. E. (1992). A Brief History of Statistics in Three and One-Half Chapters: A Review Essay. Statistical Science, 7(2), 208-225. 7

8 Eric Lavallée Lavery a mis sur pied le Laboratoire juridique Lavery sur l’intelligence artificielle (L3IA) qui analyse et suit les Avocat et agent de marques de commerce développements récents et anticipés dans le domaine de Responsable du laboratoire L3IA l’intelligence artificielle d’un point de vue juridique. [email protected] 819 346-5712 Notre Laboratoire s’intéresse à tous les projets relatifs à l’intelligence artificielle (IA) et à leurs particularitésEric Lavallée concentre sa pratique du droit dans les domaines de la propriété juridiques, notamment quant aux diverses branches etintellectuelle, de la protection des renseignements personnels, de la régie applications de l’intelligence artificielle qui feront rapidementd’entreprise et de l’analyse des impacts juridiques de l’IA dans le secteur du leur apparition dans toutes les entreprises et les industries.droit des affaires.Il est régulièrement appelé à accompagner des entreprises de toutes tailles,de l’entreprise en démarrage à de grandes entreprises, dans la rédaction decontrats de licences et ententes commerciales en haute technologie ainsi quedans la mise en place de stratégies de protection et de vérification diligente depropriété intellectuelle.Détenteur d’une maîtrise en physique ainsi que d’un doctorat en génieélectrique, Eric a développé une expertise en nanotechnologie et compte à sonactif quatre inventions relatives à la lithographie par faisceau d’électrons pourdes applications en microélectronique.