Dans les entreprises, le développement des techniques du numérique et de l’internet transforme en profondeur la gestion des ressources humaines et celle des relations avec la clientèle. On parle de système d’engagement (system of engagement) pour désigner l’ensemble des services qu’une organisation met en ligne pour renforcer ses liens avec ses clients, ses partenaires extérieurs ou impliquer ses employés et créer des relations entre eux.
Pour les entreprises, la visibilité sur la toile est un tel enjeu – en termes de revenus publicitaires principalement – que les référenceurs développent toutes sortes de stratégies d’optimisation qui vont jusqu’à leurrer les moteurs de recherche qui classent les annonces en fonction du nombre de liens pointant vers elles. Certaines techniques abusives consistent par exemple à remplir une page de mots-clés en surnombre (pour attirer les utilisateurs de moteurs qui font une recherche sur ces mots) ou à créer des dizaines de sites qui pointent les uns vers les autres pour améliorer leur classement dans les moteurs de recherche. Contrairement à ce que laisse entendre son équivalent anglais spamdexing, le référencement abusif ne repose pas sur l’envoi de messages publicitaires en nombre à des destinataires au risque de les importuner (arrosage, en anglais spamming) mais cherche à leurrer pour obtenir un meilleur référencement des pages ou des sites.
Le masquage (en anglais cloaking qui signifie « dissimulation ») est une des techniques de « référencement abusif » sur la toile.
Utilisons nos neurones pour comprendre les machines qui imitent nos neurones…
Qu’elle suscite la crainte ou l’admiration, l’« intelligence artificielle » s’est invitée en quelques années dans notre quotidien : des robots « intelligents » s’adaptent à l’environnement et sont capables de résoudre des problèmes, de prendre des décisions, d’interpréter des signaux…
Le terme intelligence artificielle s’est imposé en français, souvent abrégé par le sigle IA (AI en anglais, pour artificial intelligence) et a entraîné avec lui la création d’une famille de termes : neurone artificiel ou neurone formel, réseau de neurones artificiels.
Pour désigner un logiciel spécialisé dans le dialogue en langage naturel avec un humain, on aura recours en français au terme dialogueur ou agent de dialogue, plutôt qu’au terme anglais chatbot, et en évitant « agent conversationnel » calque de l’anglais conversational agent.
En termes familiers on dit que « les robots apprennent », c’est-à-dire que les algorithmes sont programmés pour modifier leurs réponses futures en fonction de leur expérience passée.
On distingue différents types d’apprentissage : l’apprentissage automatique ou apprentissage machine. Un exemple simple d’apprentissage automatique est celui de la classification : étiqueter chaque donnée en l’associant à une classe. L’apprentissage supervisé (supervised learning) recourt le plus souvent aux réseaux de neurones artificiels et est utilisé pour la reconnaissance d’images et la traduction automatique. L’apprentissage non supervisé (data clustering) est utilisé pour l’identification de comportements et la recommandation d’achats.
Lorsque le réseau de neurones artificiels est composé de couches de plus en plus complexes, on parle d’apprentissage profond (deep learning). Enfin l’apprentissage par renforcement est un apprentissage automatique capable d’améliorer ses performances jusqu’à ce qu’il atteigne un objectif préalablement fixé.
Ces termes ont été publiés au Journal officiel le 7 décembre 2018.
