The nested fieldsLes domaines emboîtés

Not everything called AI learns. A chess program from the 1980s played by rules its programmers wrote down; nothing in it changed with experience. The spam filter in your mailbox, by contrast, was shown thousands of examples of spam and ordinary mail and worked out the difference itself. Both are AI. Only the second is machine learning.

Within machine learning, one family of methods has come to dominate: neural networks neural network (NN)réseau de neurones (RNA) machine learningapprentissage automatique A machine-learning model composed of interconnected layers of small computational units.Modèle d'apprentissage automatique composé de couches interconnectées de petites unités de calcul. , systems built from layers of simple interconnected units, loosely inspired by the neurons of the brain. When a network stacks many such layers, the approach is called deep learning deep learning (DL)apprentissage profond machine learningapprentissage automatique An approach to machine learning based on neural networks with many successive layers of computing units.Approche de l'apprentissage automatique fondée sur des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives d'unités de calcul. (LeCun et al., 2015); on this map, it is the innermost of the three regions. Both notions are defined properly where their mechanics are taught (see also the From neural networks to large language models chapter) (voir aussi le chapitre Des réseaux de neurones aux grands modèles de langue).

Where does language fit? Natural language processing natural language processing (NLP)traitement automatique de la langue (TAL) NLPTAL An interdisciplinary field that develops and studies computational methods for analyzing, processing, and generating human language.Domaine interdisciplinaire qui développe et étudie des méthodes computationnelles pour analyser, traiter et générer le langage humain. is defined by its object, not by its method, so it cuts across every level of the diagram: the earliest systems processed language with hand-written rules (AI without machine learning), later ones with statistical learning, and today’s systems predominantly with deep learning (see also the Four paradigms page) (voir aussi la page Quatre paradigmes). The remaining region of the diagram is generative AI generative AI (GenAI)intelligence artificielle générative (IAGén) AIIA An area of artificial intelligence concerned with systems that generate content such as text, code, images, audio, or video by learning patterns from training data and producing new outputs in response to input or prompts.Branche de l'intelligence artificielle qui s'intéresse aux systèmes générant du contenu, comme du texte, du code, des images, de l'audio ou de la vidéo, en apprenant des régularités dans les données d'entraînement et en produisant de nouvelles sorties en réponse à une entrée ou à une requête. and the large language models large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. inside it. A sliver of generative AI reaches outside machine learning: generation by hand-written rules exists too, and the earliest chatbots worked exactly that way.

Tout ce qu’on appelle IA n’apprend pas. Un programme d’échecs des années 1980 jouait selon des règles écrites par ses programmeurs ; rien en lui ne changeait avec l’expérience. Le filtre antipourriel de votre boîte de courriel, lui, a vu des milliers d’exemples de pourriels et de courriels ordinaires et a dégagé la différence tout seul. Les deux sont de l’IA. Seul le second est de l’apprentissage automatique.

Au sein de l’apprentissage automatique, une famille de méthodes s’est imposée : les réseaux de neurones neural network (NN)réseau de neurones (RNA) machine learningapprentissage automatique A machine-learning model composed of interconnected layers of small computational units.Modèle d'apprentissage automatique composé de couches interconnectées de petites unités de calcul. , des systèmes faits de couches d’unités simples interconnectées, vaguement inspirés des neurones du cerveau. Quand un réseau empile beaucoup de ces couches, on parle d’apprentissage profond deep learning (DL)apprentissage profond machine learningapprentissage automatique An approach to machine learning based on neural networks with many successive layers of computing units.Approche de l'apprentissage automatique fondée sur des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives d'unités de calcul. (LeCun et al., 2015) ; sur cette carte, c’est la plus intérieure des trois régions. Les deux notions sont définies en détail là où leur fonctionnement est enseigné (see also the From neural networks to large language models chapter) (voir aussi le chapitre Des réseaux de neurones aux grands modèles de langue).

Où se situe la langue ? Le traitement automatique de la langue natural language processing (NLP)traitement automatique de la langue (TAL) NLPTAL An interdisciplinary field that develops and studies computational methods for analyzing, processing, and generating human language.Domaine interdisciplinaire qui développe et étudie des méthodes computationnelles pour analyser, traiter et générer le langage humain. se définit par son objet et non par sa méthode : il traverse donc tous les niveaux du schéma. Les premiers systèmes traitaient la langue avec des règles écrites à la main (de l’IA sans apprentissage automatique), les suivants avec de l’apprentissage statistique, et ceux d’aujourd’hui surtout avec de l’apprentissage profond (see also the Four paradigms page) (voir aussi la page Quatre paradigmes). La région qui reste sur le schéma est l’intelligence artificielle générative generative AI (GenAI)intelligence artificielle générative (IAGén) AIIA An area of artificial intelligence concerned with systems that generate content such as text, code, images, audio, or video by learning patterns from training data and producing new outputs in response to input or prompts.Branche de l'intelligence artificielle qui s'intéresse aux systèmes générant du contenu, comme du texte, du code, des images, de l'audio ou de la vidéo, en apprenant des régularités dans les données d'entraînement et en produisant de nouvelles sorties en réponse à une entrée ou à une requête. et les grands modèles de langue large language model (LLM)grand modèle de langue (GML) language modelsmodèles de langue A neural-network language model, usually based on the transformer architecture, that is trained on very large amounts of text and contains many learned parameters.Modèle de langue à réseau de neurones, habituellement fondé sur l'architecture des transformeurs, entraîné sur de très grandes quantités de texte et comptant de très nombreux paramètres appris. qu’elle contient. Une frange de l’IA générative déborde de l’apprentissage automatique : la génération par règles écrites à la main existe aussi, et les premiers agents conversationnels fonctionnaient exactement ainsi.