Dans chaque fonctionnalité d’IA, des modèles sous-jacents utilisent des méthodes, des approches et des techniques pour apprendre à partir des données, trouver des schémas, effectuer des tâches et produire des résultats. Nous exploitons des techniques qui amélioreront la qualité et la valeur de nos produits pour les clients. Ces techniques sont en constante évolution. Nous en utilisons parfois plusieurs, mais certaines ne sont pas énumérées ici. Ce champ décrit la technique principale employée pour développer la fonctionnalité d’IA :
- Transformeur : cette technique d’apprentissage automatique est conçue pour traiter et analyser les données afin d’effectuer plus efficacement des tâches séquentielles, telles que la traduction.
- Codage : ce processus de conversion des données dans un format spécifique peut être traité efficacement par des modèles d’apprentissage automatique.
- Classification : grâce à cette technique d’apprentissage supervisé, il est possible de classer des éléments dans des catégories prédéfinies et de prédire la catégorie des nouvelles observations en fonction de données historiques.
- Réseau neuronal à réaction anticipative : dans cette technique d’apprentissage profond, les informations circulent dans un sens, d’une couche d’entrée vers une couche de sortie, sans cycles ni boucles.
- IA prédictive : avec cette technique d’IA, l’apprentissage s’effectue à partir des données pour réaliser des prévisions informées sur des événements ou des résultats futurs en fonction de données et de modèles historiques (prévision de résultats, prise de décisions, fourniture d’informations, etc.).
- Algorithme génétique : cette méthode de résolution des problèmes d’optimisation sous et sans contrainte repose sur des concepts de sélection naturelle.
- Les problèmes d’optimisation sous contrainte utilisent des conditions ou des limites logiques que la solution d’un problème doit prendre en compte. Ils reflètent les limites réelles d’éléments tels que la capacité de production, les stocks, l’espace disponible, etc.
- Les problèmes d’optimisation sans contrainte concernent les situations dans lesquelles aucune limite ou condition prédéfinie n’est à prendre en compte pour une solution.
- Diffusion par transformeur : cette technique de transformeur (voir la définition précédente de transformeur) génère des données par inversion d’un processus de diffusion en ajoutant progressivement du bruit aux données.
