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Glossaire
Et si nous parlions le même langage ?
Nos experts vous proposent ce glossaire non exhaustif et évolutif
GlossZoom sur l’intelligence artificielle et la datascience
L’IA offre aux entreprises des possibilités illimitées pour améliorer leurs processus, prendre des décisions plus éclairées et fournir des expériences clients exceptionnelles. Nos AdvanThinkers vous proposent ce glossaire pour comprendre les concepts qui vous aidera à tirer le meilleur parti de l’IA dans un monde en constante évolution.
Intelligence Artificielle (IA)
La technologie qui permet aux machines de simuler les capacités cognitives humaines, comme l’apprentissage, la prise de décision, et la résolution de problèmes.
Vision par ordinateur
La capacité des systèmes d’IA à interpréter et analyser des images et vidéos.
Automatisation des processus
L’utilisation de l’IA pour automatiser les tâches répétitives et manuelles, améliorant ainsi l’efficacité et la productivité.
Apprentissage supervisé
Un type d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées pour prédire des résultats futurs.
Apprentissage renforcé
Un type d’apprentissage où le modèle apprend par essais et erreurs en maximisant les récompenses et en minimisant les pénalités.
Data morphing
Une technologie inventée par AdvantThink, utilisée en intelligence artificielle et en science des données pour analyser et de transformer visuelle tout volume de données, en temps réel et sans programmation. A l’instar du morphing d’images, le Data Morphing permet une transformation successive des données avec un accès constant à tous les résultats des étapes intermédiaires.
Traitement du Langage Naturel (NLP)
La capacité des machines à comprendre, interpréter et générer un langage humain.
Chatbot
Un programme d’IA qui utilise le NLP pour dialoguer avec les utilisateurs et répondre à leurs questions.
Réseau de neurones artificiels
Une approche de l’IA inspirée du fonctionnement du cerveau humain, utilisée dans le Machine Learning.
Apprentissage non supervisé
Un type d’apprentissage automatique où le modèle explore les données pour identifier des modèles sans étiquettes préalables.
Interface Cerveau-Machine (Brain-Computer Interface - BCI)
Une technologie qui permet aux machines de communiquer directement avec le cerveau humain pour contrôler des dispositifs.
Découvrez les uses cases qui intègrent ces notions
GlossZoom sur la Fraude aux paiements
La lutte contre la fraude au paiement par l’IA est une approche essentielle pour protéger les entreprises et les consommateurs contre les menaces croissantes. Ces termes clés sont essentiels pour comprendre et mettre en œuvre des mesures efficaces de prévention et de détection de la fraude.
Fraude au paiement
La fraude au paiement se réfère à toute activité frauduleuse visant à effectuer des transactions non autorisées, trompeuses ou illégitimes, causant ainsi des pertes financières aux entreprises et aux consommateurs.
Algorithme de détection de fraude
Un algorithme de détection de fraude est un ensemble de règles et de modèles d’IA spécialement conçus pour analyser les transactions et identifier les comportements suspects ou frauduleux.
Analyse des données
L’analyse des données consiste à examiner et à interpréter les informations provenant des transactions pour identifier les schémas de fraude potentiels et prendre des mesures préventives appropriées.
Authentification biométrique
L’authentification biométrique utilise des caractéristiques physiques ou comportementales uniques, telles que les empreintes digitales, la reconnaissance faciale ou vocale, pour vérifier l’identité d’un utilisateur lors de la validation de paiements.
Analyse comportementale
L’analyse comportementale surveille les habitudes d’utilisation et les modèles de comportement d’un utilisateur pour détecter toute activité anormale qui pourrait indiquer une fraude.
Intelligence collective
L’intelligence collective fait référence à l’utilisation de l’IA pour combiner les données et les informations provenant de multiples sources pour améliorer la détection et la prévention de la fraude au paiement.
Score de risque
Le score de risque attribue une valeur numérique à chaque transaction, indiquant le niveau de risque de fraude associé. Les transactions à haut risque peuvent être soumises à une vérification supplémentaire.
Intelligence Artificielle pour la lutte contre la fraude (IA)
L’Intelligence Artificielle est une technologie qui permet aux machines d’imiter les capacités cognitives humaines, comme la prise de décision, l’apprentissage, la reconnaissance de motifs, et bien d’autres, pour aider à détecter et prévenir la fraude au paiement.
Apprentissage Automatique (Machine Learning)
L’apprentissage automatique est une branche de l’IA qui permet aux systèmes de s’améliorer automatiquement par l’expérience et sans être explicitement programmés. Cela permet aux algorithmes de détection de fraude de s’adapter aux nouvelles menaces et d’améliorer leur précision au fil du temps.
Modélisation prédictive
La modélisation prédictive utilise des techniques statistiques et des modèles d’IA pour anticiper les comportements futurs basés sur les données historiques, ce qui aide à prévoir les tentatives de fraude et à les contrer efficacement.
Vérification à Deux Facteurs (2FA)
La vérification à deux facteurs implique l’utilisation de deux méthodes distinctes pour authentifier un utilisateur, comme un mot de passe et un code envoyé sur un téléphone portable, ce qui renforce la sécurité des transactions.
Liste noire
Une liste noire est une base de données contenant des informations sur les comptes, cartes de crédit ou adresses associées à des activités frauduleuses, permettant ainsi de bloquer les transactions provenant de sources suspectes.
Découvrez les uses cases qui intègrent ces notions
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