Glossaire
L'IA a son propre vocabulaire. Ce glossaire décompose les termes essentiels que tout·e éducateur·rice devrait connaître — sans jargon technique, juste des explications claires.
Intelligence Artificielle (IA)
Technologie qui permet aux machines d'effectuer des tâches nécessitant généralement l'intelligence humaine, comme comprendre le langage, reconnaître des schémas et prendre des décisions.
Machine Learning (ML)
Un sous-ensemble de l'IA où les systèmes s'améliorent par l'expérience. Au lieu d'être explicitement programmés, les systèmes de ML apprennent à partir des données pour faire des prédictions ou des décisions.
IA Générative
Des systèmes d'IA qui peuvent créer de nouveaux contenus — texte, images, code, audio — plutôt que d'analyser simplement du contenu existant. ChatGPT, Claude et DALL-E en sont des exemples.
Grand Modèle de Langage (LLM)
Un modèle d'IA entraîné sur d'immenses quantités de texte qui peut comprendre et générer un langage proche du langage humain. La technologie derrière les chatbots comme ChatGPT et Claude.
Prompt
L'instruction ou la requête que vous donnez à un système d'IA. La qualité du prompt affecte directement la qualité de la production.
Hallucination
Quand une IA génère des informations qui semblent plausibles mais sont factuellement incorrectes. Une limitation critique à connaître lors de l'utilisation de l'IA pour du contenu éducatif.
Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN)
Technologie IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain. Alimente des outils comme la notation automatique de dissertations et la traduction linguistique.
Apprentissage Adaptatif
Technologie éducative qui ajuste le contenu, la difficulté et le rythme en fonction des performances individuelles de l'étudiant·e et des schémas d'apprentissage.
Biais Algorithmique
Quand un système d'IA produit des résultats injustes ou discriminatoires en raison de données d'entraînement biaisées ou d'une conception défaillante, perpétuant potentiellement des inégalités existantes.
Affinage (Fine-tuning)
Le processus consistant à prendre un modèle d'IA pré-entraîné et à l'entraîner davantage sur des données spécifiques pour améliorer ses performances pour une tâche ou un domaine particulier.
Une terminologie claire permet une communication précise. Trop de conversations sur l'IA en éducation sont entravées par des termes mal compris.
Remarquez que « biais algorithmique » et « hallucination » figurent dans ce glossaire. Comprendre les échecs de l'IA est aussi important que comprendre ses capacités.
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Un vocabulaire partagé est le fondement d'une vision partagée. Chaque transformation que j'ai pilotée a commencé par faire en sorte que tout le monde parle le même langage sur le changement à venir.
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