Framamia

Processus visant à faire évoluer les individus et la société en dehors des cadres d'apprentissage traditionnels. Il s'agit d'une éducation non-formelle visant l'amélioration du système social, pour construire une société plus juste, plus démocratique et solidaire. C’est se donner les moyens de comprendre le monde pour pouvoir le transformer.

Définition du Parlement Européen : [La] possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité.

Un système d’IA capable de générer du texte, des images, des vidéos ou d’autres médias en réponse à une requête (ou prompts en anglais).

L’IA générative gérée par une communauté dont l’intégralité du code source et des données d’entraînement sont en accès libre (open source). Toute personne qui le souhaite peut participer au développement de l’IAg, aider à sa maintenance, lire son code, voir comment sont utilisées les différentes données et comment elle a été entrainée.

Intelligence artificielle conçue pour fonctionner avec peu de ressources : elle est plus petite et économe en énergie qu’une IA classique. Autrement dit, elle peut fonctionner potentiellement sans connexion Internet, mais également directement sur un ordinateur. Pour cela, elle utilise des modèles de langage plus simples ou compressés, qui gardent de bonnes performances tout en demandant moins de calculs et de mémoire.

La licence libre permet à l’auteur d’une œuvre de l’esprit ou d’un logiciel d'octroyer aux tiers, de manière générale, un certain nombre de libertés comme l’utilisation, la diffusion, l’amélioration de ses contenus. L’auteur concède l’ensemble ou une partie de ses droits d’auteurs aux utilisateurs.

Un modèle de langage automatique capable de comprendre et de générer des textes. C’est un type d’IAG.

Une page sur le web ou un site internet offrant des services d’IA génératives. Par exemple le site internet permettant d’utiliser ChatGPT.

Système informatique utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour traiter le langage naturel. Il nécessite moins de données et de puissance de calcul que les LLM.

Prendre du recul sur ce qu’on fait, d’analyser ses propres pratiques pour comprendre pourquoi on agit ainsi, ce qui fonctionne bien ou non, et comment on peut s’améliorer, cela signifie de ne pas simplement faire mais également penser ce qu’on est en train de faire.