Sommaire
L’intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres ces derniers temps, et pour cause : cette technologie révolutionnaire transforme notre façon de vivre, de travailler et même de penser. Si tu lis ces lignes, c’est peut-être que ton rédacteur en chef te demande d’écrire sur le sujet. Bon ok, mais pour bien comprendre et discuter de l’IA, encore faut-il maîtriser le vocabulaire qui lui est associé. Plongeons ensemble dans le champ lexical de l’intelligence artificielle et explorons les mots clés, synonymes et expressions incontournables du domaine.
Les mots clés de l’IA : algorithme, apprentissage automatique et neurones artificiels
Impossible de parler d’intelligence artificielle sans évoquer les fameux algorithmes. Ces suites d’instructions permettent aux machines d’exécuter des tâches de manière automatisée. Les algorithmes sont en quelque sorte les recettes de cuisine de l’IA, à ceci près qu’ils manipulent des données plutôt que des ingrédients.
L’apprentissage automatique (ou machine learning en anglais) est un autre concept central de l’IA. Il désigne la capacité des systèmes à apprendre et s’améliorer par eux-mêmes, sans être explicitement programmés. C’est un peu comme si votre aspirateur était capable d’optimiser seul ses trajectoires de nettoyage au fil du temps (bon, on n’y est pas encore, mais ça ne saurait tarder).
Enfin, impossible de passer à côté des neurones artificiels et des réseaux de neurones, directement inspirés du fonctionnement de notre cerveau. Ces architectures informatiques complexes sont capables d’apprendre et de s’adapter en fonction des données qu’on leur fournit. Un peu comme nos propres neurones, mais en plus rapide et sans les migraines.
IA forte, IA faible : des synonymes pour nuancer le débat
Vous avez certainement déjà entendu parler d’IA forte et d’IA faible. Ces expressions, souvent utilisées comme synonymes, permettent de distinguer deux types d’intelligence artificielle :
- L’IA forte, aussi appelée IA générale, désigne une intelligence artificielle capable de réaliser n’importe quelle tâche intellectuelle, au même titre qu’un être humain. C’est le rêve ultime des chercheurs en IA, mais on en est encore loin.
- L’IA faible, ou IA restreinte, se cantonne quant à elle à des tâches spécifiques, comme jouer aux échecs, reconnaître des visages ou conduire une voiture. C’est le type d’IA qu’on retrouve dans la plupart des applications actuelles.
Ces nuances de vocabulaire sont essentielles pour comprendre les enjeux et limites de l’intelligence artificielle, et éviter les fantasmes de science-fiction (non, votre frigo connecté ne va pas se transformer en Terminator).
Du transhumanisme à la singularité technologique : l’IA fait rêver (ou cauchemarder)
L’intelligence artificielle nourrit de nombreux débats philosophiques et prospectifs, qui ont donné naissance à tout un champ lexical spécifique. Parmi les termes récurrents, on retrouve le transhumanisme, ce mouvement qui prône l’usage des technologies (dont l’IA) pour augmenter les capacités physiques et cognitives de l’être humain. L’objectif ? Atteindre un stade « post-humain » en se libérant des limitations biologiques. Rien que ça !
La singularité technologique est une autre expression emblématique, qui désigne le moment hypothétique où l’intelligence artificielle dépasserait celle des humains, avec des conséquences imprévisibles sur notre avenir. De quoi alimenter les scénarios les plus fous, de l’utopie à la dystopie.
Selon une étude de l’Université d’Oxford, la probabilité d’atteindre la singularité technologique d’ici 2100 est estimée à 50%.
Bien sûr, ces concepts relèvent encore largement de la spéculation. Mais ils témoignent de la fascination et des inquiétudes que suscite l’IA, et de son potentiel impact sur notre destinée en tant qu’espèce. De quoi alimenter les conversations de machine à café (ou de robot à robot, qui sait ?).
ChatGPT, Midjourney : quand l’IA envahit notre quotidien
Si l’intelligence artificielle peut sembler un concept abstrait, elle s’invite de plus en plus dans notre vie de tous les jours, notamment à travers des applications grand public. Impossible de passer à côté du phénomène ChatGPT, cet agent conversationnel développé par OpenAI, capable de dialoguer de manière fluide et naturelle sur à peu près tous les sujets. De quoi rendre jaloux Siri et Alexa !
Dans un registre plus créatif, des outils comme Midjourney ou DALL-E permettent de générer des images étonnamment réalistes à partir de simples descriptions textuelles. De quoi révolutionner le monde de la création visuelle, et donner des sueurs froides aux illustrateurs et graphistes (mais rassurez-vous, on aura toujours besoin de votre talent).
Ces exemples ne sont que la partie émergée de l’iceberg, tant les applications de l’IA sont nombreuses et variées. Des voitures autonomes aux systèmes de recommandation en passant par le diagnostic médical, l’intelligence artificielle s’immisce dans tous les secteurs et promet de transformer en profondeur notre société.
De l’éthique à la régulation : les mots clés pour un débat essentiel
Avec la montée en puissance de l’intelligence artificielle, de nouveaux défis émergent, notamment sur le plan éthique et réglementaire. Comment s’assurer que les systèmes d’IA respectent nos valeurs et nos droits fondamentaux ? Comment encadrer leur développement et leur utilisation pour éviter les dérives ?
C’est tout l’enjeu des réflexions autour de l’éthique de l’IA, qui vise à définir des principes et des lignes directrices pour un développement responsable et bénéfique de ces technologies. Transparence, équité, respect de la vie privée, sécurité : autant de mots clés qui doivent guider la conception et le déploiement des systèmes d’IA.
Lors d’un sondage réalisé par la CNIL en 2017, 74% des Français se sont déclarés inquiets des décisions prises par des algorithmes à leur égard.
Pour répondre à ces préoccupations, de nombreuses initiatives de régulation de l’IA ont vu le jour ces dernières années, tant au niveau national qu’international. On peut citer le règlement européen sur l’IA, qui vise à encadrer le développement et l’utilisation de ces technologies dans l’Union européenne, ou encore les lignes directrices de l’OCDE sur l’IA, qui définissent des principes éthiques pour une IA digne de confiance.
Autant de termes et de concepts qui s’invitent dans le débat public et qui témoignent de la nécessité d’une réflexion collective sur les enjeux de l’intelligence artificielle. Car si l’IA promet des avancées extraordinaires, elle soulève aussi des questions cruciales pour l’avenir de notre société.
Enrichissez votre vocabulaire de l’IA !
Vous l’aurez compris, le champ lexical de l’intelligence artificielle est riche et varié, à l’image des multiples facettes de cette technologie fascinante. Des concepts techniques aux enjeux sociétaux en passant par les applications concrètes, maîtriser ce vocabulaire est essentiel pour comprendre et participer aux débats sur l’IA.
Alors n’hésitez pas à enrichir votre lexique en explorant les synonymes, les mots de la même famille et les expressions clés du domaine. Vous pourrez ainsi briller en société en décryptant les dernières avancées de l’IA, ou tout simplement en expliquant à votre grand-mère la différence entre un algorithme et un réseau de neurones (bon courage !).
Et si vous voulez aller plus loin, pourquoi ne pas vous lancer dans l’apprentissage de l’IA ? Avec un peu de curiosité et de persévérance, vous pourriez bien devenir le prochain génie de l’intelligence artificielle. Qui sait, peut-être qu’un jour, c’est vous qui apprendrez aux machines à parler comme des humains ?
Mind map du champ lexical
Le mind map facilite la lecture et la compréhension du champ lexical. Nous avons décidé de le découper par type de mots (Noms communs, Verbes, Adjectifs et les Entitées nommées).
Les principaux nom communs
Les noms communs constituent la base de tout champ lexical. Ils font référence à des objets, des notions, des concepts ou des sentiments, permettant ainsi de structurer et d'enrichir le vocabulaire associé à un thème donné. En analysant les noms communs les plus récurrents et leurs synonymes, on obtient un aperçu global des idées maîtresses abordées dans un ensemble de textes. Ils servent de fondations pour développer ensuite tout un réseau de termes apparentés et de mots de la même famille. Dans vos écrits, puisez parmi ces noms et leurs équivalents pour apporter de la richesse et de la justesse, tout en renforçant la cohérence autour de votre sujet principal.
Nombre correspond au nombre de fois où le noms communs a été trouvé dans tous les textes.
taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le noms communs parmis les autres mots du même type.
Moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le noms communs dans un texte.
| noms communs | Nombre | Taux | Moyenne |
|---|---|---|---|
| intelligence | 293 | 19.29% | 14.65 |
| machine | 136 | 8.95% | 6.8 |
| donnée | 96 | 6.32% | 4.8 |
| système | 84 | 5.53% | 4.2 |
| algorithme | 64 | 4.21% | 3.2 |
| apprentissage | 63 | 4.15% | 3.15 |
| modèle | 61 | 4.02% | 3.05 |
| tâche | 45 | 2.96% | 2.25 |
| exemple | 43 | 2.83% | 2.15 |
| réseau | 42 | 2.76% | 2.1 |
| année | 42 | 2.76% | 2.1 |
| ordinateur | 41 | 2.7% | 2.05 |
| recherche | 40 | 2.63% | 2 |
| travail | 39 | 2.57% | 1.95 |
| problème | 38 | 2.5% | 1.9 |
| technologie | 35 | 2.3% | 1.75 |
| domaine | 35 | 2.3% | 1.75 |
| information | 34 | 2.24% | 1.7 |
| capacité | 34 | 2.24% | 1.7 |
| décision | 33 | 2.17% | 1.65 |
| développement | 33 | 2.17% | 1.65 |
| langage | 31 | 2.04% | 1.55 |
| forme | 30 | 1.97% | 1.5 |
| entreprise | 30 | 1.97% | 1.5 |
| programme | 26 | 1.71% | 1.3 |
| test | 26 | 1.71% | 1.3 |
| jour | 26 | 1.71% | 1.3 |
| science | 25 | 1.65% | 1.25 |
| jeu | 25 | 1.65% | 1.25 |
| grâce | 25 | 1.65% | 1.25 |
| article | 24 | 1.58% | 1.2 |
| nombre | 24 | 1.58% | 1.2 |
| solution | 23 | 1.51% | 1.15 |
| terme | 23 | 1.51% | 1.15 |
| outil | 23 | 1.51% | 1.15 |
| chercheur | 23 | 1.51% | 1.15 |
| calcul | 22 | 1.45% | 1.1 |
| utilisation | 22 | 1.45% | 1.1 |
| humain | 22 | 1.45% | 1.1 |
| processus | 22 | 1.45% | 1.1 |
| application | 22 | 1.45% | 1.1 |
| manière | 21 | 1.38% | 1.05 |
| informatique | 21 | 1.38% | 1.05 |
| projet | 20 | 1.32% | 1 |
| robot | 20 | 1.32% | 1 |
| type | 20 | 1.32% | 1 |
| image | 20 | 1.32% | 1 |
| réponse | 20 | 1.32% | 1 |
| monde | 20 | 1.32% | 1 |
| état | 20 | 1.32% | 1 |
| définition | 19 | 1.25% | 0.95 |
| concept | 19 | 1.25% | 0.95 |
| reconnaissance | 19 | 1.25% | 0.95 |
| méthode | 18 | 1.18% | 0.9 |
| traitement | 18 | 1.18% | 0.9 |
| résolution | 18 | 1.18% | 0.9 |
| service | 18 | 1.18% | 0.9 |
| approche | 17 | 1.12% | 0.85 |
| fin | 17 | 1.12% | 0.85 |
| résultat | 17 | 1.12% | 0.85 |
| partie | 17 | 1.12% | 0.85 |
| cas | 17 | 1.12% | 0.85 |
| question | 17 | 1.12% | 0.85 |
| homme | 16 | 1.05% | 0.8 |
| fonction | 16 | 1.05% | 0.8 |
| technique | 16 | 1.05% | 0.8 |
| ensemble | 16 | 1.05% | 0.8 |
| lintelligence | 15 | 0.99% | 0.75 |
| 2024 | 15 | 0.99% | 0.75 |
| temps | 15 | 0.99% | 0.75 |
| aide | 15 | 0.99% | 0.75 |
| raisonnement | 15 | 0.99% | 0.75 |
| comportement | 15 | 0.99% | 0.75 |
| usage | 15 | 0.99% | 0.75 |
| emploi | 15 | 0.99% | 0.75 |
| théorie | 14 | 0.92% | 0.7 |
| stratégie | 14 | 0.92% | 0.7 |
| œuvre | 14 | 0.92% | 0.7 |
| pourcent | 14 | 0.92% | 0.7 |
| progrès | 14 | 0.92% | 0.7 |
| échec | 14 | 0.92% | 0.7 |
| micro | 14 | 0.92% | 0.7 |
| analyse | 14 | 0.92% | 0.7 |
| risque | 14 | 0.92% | 0.7 |
| base | 14 | 0.92% | 0.7 |
| création | 14 | 0.92% | 0.7 |
| entraînement | 13 | 0.86% | 0.65 |
| esprit | 13 | 0.86% | 0.65 |
| droit | 13 | 0.86% | 0.65 |
| rapport | 13 | 0.86% | 0.65 |
| texte | 13 | 0.86% | 0.65 |
| conscience | 13 | 0.86% | 0.65 |
| objet | 12 | 0.79% | 0.6 |
| agent | 12 | 0.79% | 0.6 |
| niveau | 12 | 0.79% | 0.6 |
| façon | 12 | 0.79% | 0.6 |
| secteur | 12 | 0.79% | 0.6 |
| révolution | 12 | 0.79% | 0.6 |
| expert | 12 | 0.79% | 0.6 |
| environnement | 12 | 0.79% | 0.6 |
| utilisateur | 12 | 0.79% | 0.6 |
| vidéo | 12 | 0.79% | 0.6 |
| impact | 11 | 0.72% | 0.55 |
| puissance | 11 | 0.72% | 0.55 |
| possibilité | 11 | 0.72% | 0.55 |
| société | 11 | 0.72% | 0.55 |
| million | 11 | 0.72% | 0.55 |
| activité | 11 | 0.72% | 0.55 |
| innovation | 11 | 0.72% | 0.55 |
| paramètre | 11 | 0.72% | 0.55 |
| recommandation | 11 | 0.72% | 0.55 |
| plateforme | 11 | 0.72% | 0.55 |
| point | 11 | 0.72% | 0.55 |
| ressource | 11 | 0.72% | 0.55 |
| erreur | 11 | 0.72% | 0.55 |
| valeur | 11 | 0.72% | 0.55 |
| catégorie | 11 | 0.72% | 0.55 |
| histoire | 11 | 0.72% | 0.55 |
| mémoire | 10 | 0.66% | 0.5 |
| fois | 10 | 0.66% | 0.5 |
| inférence | 10 | 0.66% | 0.5 |
| mise | 10 | 0.66% | 0.5 |
| conception | 10 | 0.66% | 0.5 |
| milliard | 10 | 0.66% | 0.5 |
| quantité | 10 | 0.66% | 0.5 |
| fonctionnement | 10 | 0.66% | 0.5 |
| client | 10 | 0.66% | 0.5 |
| notion | 10 | 0.66% | 0.5 |
| objectif | 10 | 0.66% | 0.5 |
| cours | 10 | 0.66% | 0.5 |
| idée | 10 | 0.66% | 0.5 |
| moyen | 9 | 0.59% | 0.45 |
| matière | 9 | 0.59% | 0.45 |
| mesure | 9 | 0.59% | 0.45 |
| sens | 9 | 0.59% | 0.45 |
| ligne | 9 | 0.59% | 0.45 |
| cerveau | 9 | 0.59% | 0.45 |
| superintelligence | 9 | 0.59% | 0.45 |
| prise | 9 | 0.59% | 0.45 |
| vie | 9 | 0.59% | 0.45 |
| source | 9 | 0.59% | 0.45 |
| connaissance | 9 | 0.59% | 0.45 |
| pratique | 9 | 0.59% | 0.45 |
| performance | 9 | 0.59% | 0.45 |
| effet | 9 | 0.59% | 0.45 |
| classification | 8 | 0.53% | 0.4 |
| perception | 8 | 0.53% | 0.4 |
| mécanisme | 8 | 0.53% | 0.4 |
| expérience | 8 | 0.53% | 0.4 |
| vision | 8 | 0.53% | 0.4 |
| optimisation | 8 | 0.53% | 0.4 |
| but | 8 | 0.53% | 0.4 |
| entrée | 8 | 0.53% | 0.4 |
| cadre | 8 | 0.53% | 0.4 |
| règle | 8 | 0.53% | 0.4 |
| marché | 8 | 0.53% | 0.4 |
| demande | 8 | 0.53% | 0.4 |
| étape | 8 | 0.53% | 0.4 |
| principe | 8 | 0.53% | 0.4 |
| prédiction | 8 | 0.53% | 0.4 |
| succès | 8 | 0.53% | 0.4 |
| phase | 8 | 0.53% | 0.4 |
| discipline | 8 | 0.53% | 0.4 |
| limite | 8 | 0.53% | 0.4 |
| compréhension | 8 | 0.53% | 0.4 |
| compte | 8 | 0.53% | 0.4 |
| plupart | 8 | 0.53% | 0.4 |
| construction | 7 | 0.46% | 0.35 |
| processeur | 7 | 0.46% | 0.35 |
| programmation | 7 | 0.46% | 0.35 |
| personnalité | 7 | 0.46% | 0.35 |
| couche | 7 | 0.46% | 0.35 |
| déploiement | 7 | 0.46% | 0.35 |
| psychologie | 7 | 0.46% | 0.35 |
| élément | 7 | 0.46% | 0.35 |
| origine | 7 | 0.46% | 0.35 |
| période | 7 | 0.46% | 0.35 |
| chatbot | 7 | 0.46% | 0.35 |
| suite | 7 | 0.46% | 0.35 |
| voiture | 7 | 0.46% | 0.35 |
| infrastructure | 7 | 0.46% | 0.35 |
| logiciel | 7 | 0.46% | 0.35 |
| appel | 7 | 0.46% | 0.35 |
| général | 7 | 0.46% | 0.35 |
| avantage | 7 | 0.46% | 0.35 |
| avancée | 7 | 0.46% | 0.35 |
| besoin | 7 | 0.46% | 0.35 |
| sortie | 7 | 0.46% | 0.35 |
| gouvernement | 7 | 0.46% | 0.35 |
| siècle | 7 | 0.46% | 0.35 |
| scientifique | 7 | 0.46% | 0.35 |
| humanité | 7 | 0.46% | 0.35 |
| robotique | 7 | 0.46% | 0.35 |
| enjeu | 7 | 0.46% | 0.35 |
| inquiétude | 6 | 0.39% | 0.3 |
| gestion | 6 | 0.39% | 0.3 |
| français | 6 | 0.39% | 0.3 |
| arbre | 6 | 0.39% | 0.3 |
| hypothèse | 6 | 0.39% | 0.3 |
| critère | 6 | 0.39% | 0.3 |
| data | 6 | 0.39% | 0.3 |
| coût | 6 | 0.39% | 0.3 |
| animal | 6 | 0.39% | 0.3 |
| anglais | 6 | 0.39% | 0.3 |
| industrie | 6 | 0.39% | 0.3 |
| place | 6 | 0.39% | 0.3 |
| potentiel | 6 | 0.39% | 0.3 |
| organisation | 6 | 0.39% | 0.3 |
| milieu | 6 | 0.39% | 0.3 |
| découverte | 6 | 0.39% | 0.3 |
| mathématique | 6 | 0.39% | 0.3 |
| fabrication | 6 | 0.39% | 0.3 |
| facteur | 6 | 0.39% | 0.3 |
| philosophe | 6 | 0.39% | 0.3 |
| pionnier | 6 | 0.39% | 0.3 |
| joueur | 6 | 0.39% | 0.3 |
| automatisation | 6 | 0.39% | 0.3 |
| interprétation | 6 | 0.39% | 0.3 |
| interaction | 6 | 0.39% | 0.3 |
| protection | 6 | 0.39% | 0.3 |
| réflexion | 6 | 0.39% | 0.3 |
| référence | 6 | 0.39% | 0.3 |
| évolution | 6 | 0.39% | 0.3 |
| réalité | 6 | 0.39% | 0.3 |
| étude | 6 | 0.39% | 0.3 |
| émotion | 6 | 0.39% | 0.3 |
| seuil | 6 | 0.39% | 0.3 |
| tendance | 6 | 0.39% | 0.3 |
| qualité | 6 | 0.39% | 0.3 |
| travers | 6 | 0.39% | 0.3 |
| titre | 6 | 0.39% | 0.3 |
| précision | 6 | 0.39% | 0.3 |
| éthique | 6 | 0.39% | 0.3 |
| automate | 5 | 0.33% | 0.25 |
| groupe | 5 | 0.33% | 0.25 |
| créateur | 5 | 0.33% | 0.25 |
Jetez un oeil à ces articles publiés sur notre site, ils utilisent les noms communs du champ lexical intelligence artificielle :
Les principaux adjectifs
Les adjectifs qualificatifs sont essentiels pour caractériser et nuancer les composants d'un champ lexical. Ils permettent de préciser des caractéristiques, d'exprimer des appréciations ou de faire naître des émotions. Examiner les adjectifs prédominants vous renseigne sur les facettes privilégiées dans les textes analysés : apparence, ressenti, degré, etc. Servez-vous des qualificatifs fréquents, de leurs synonymes et des mots de la même famille pour enrichir vos phrases et moduler votre propos. Les adjectifs appartenant à la même famille lexicale que les noms communs identifiés sont particulièrement utiles pour créer des liens et assurer une fluidité stylistique.
Nombre correspond au nombre de fois où le adjectifs a été trouvé dans tous les textes.
taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le adjectifs parmis les autres mots du même type.
Moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le adjectifs dans un texte.
| adjectifs | Nombre | Taux | Moyenne |
|---|---|---|---|
| artificiel | 282 | 48.04% | 14.1 |
| humain | 95 | 16.18% | 4.75 |
| grand | 53 | 9.03% | 2.65 |
| capable | 32 | 5.45% | 1.6 |
| premier | 31 | 5.28% | 1.55 |
| automatique | 27 | 4.6% | 1.35 |
| général | 26 | 4.43% | 1.3 |
| logique | 25 | 4.26% | 1.25 |
| nombreux | 24 | 4.09% | 1.2 |
| informatique | 23 | 3.92% | 1.15 |
| intelligent | 22 | 3.75% | 1.1 |
| cognitif | 20 | 3.41% | 1 |
| autonome | 19 | 3.24% | 0.95 |
| complexe | 19 | 3.24% | 0.95 |
| génératif | 17 | 2.9% | 0.85 |
| différent | 17 | 2.9% | 0.85 |
| simple | 16 | 2.73% | 0.8 |
| possible | 16 | 2.73% | 0.8 |
| fort | 16 | 2.73% | 0.8 |
| naturel | 15 | 2.56% | 0.75 |
| meilleur | 14 | 2.39% | 0.7 |
| mathématique | 14 | 2.39% | 0.7 |
| numérique | 13 | 2.21% | 0.65 |
| profond | 13 | 2.21% | 0.65 |
| dernier | 13 | 2.21% | 0.65 |
| social | 12 | 2.04% | 0.6 |
| américain | 11 | 1.87% | 0.55 |
| important | 11 | 1.87% | 0.55 |
| mondial | 11 | 1.87% | 0.55 |
| nécessaire | 11 | 1.87% | 0.55 |
| vocal | 11 | 1.87% | 0.55 |
| public | 10 | 1.7% | 0.5 |
| national | 10 | 1.7% | 0.5 |
| particulier | 10 | 1.7% | 0.5 |
| faible | 9 | 1.53% | 0.45 |
| réel | 9 | 1.53% | 0.45 |
| actuel | 9 | 1.53% | 0.45 |
| graphique | 9 | 1.53% | 0.45 |
| efficace | 9 | 1.53% | 0.45 |
| technique | 9 | 1.53% | 0.45 |
| éthique | 9 | 1.53% | 0.45 |
| bon | 8 | 1.36% | 0.4 |
| rapide | 8 | 1.36% | 0.4 |
| fondamental | 8 | 1.36% | 0.4 |
| haut | 8 | 1.36% | 0.4 |
| algorithmique | 8 | 1.36% | 0.4 |
| propre | 8 | 1.36% | 0.4 |
| puissant | 8 | 1.36% | 0.4 |
| second | 8 | 1.36% | 0.4 |
| faux | 8 | 1.36% | 0.4 |
| scientifique | 8 | 1.36% | 0.4 |
| divers | 8 | 1.36% | 0.4 |
| personnel | 7 | 1.19% | 0.35 |
| dangereux | 7 | 1.19% | 0.35 |
| seul | 7 | 1.19% | 0.35 |
| automatiser | 7 | 1.19% | 0.35 |
| ancien | 6 | 1.02% | 0.3 |
| principal | 6 | 1.02% | 0.3 |
| précis | 6 | 1.02% | 0.3 |
| courant | 6 | 1.02% | 0.3 |
| majeur | 6 | 1.02% | 0.3 |
| petit | 6 | 1.02% | 0.3 |
Jetez un oeil à ces articles publiés sur notre site, ils utilisent les adjectifs du champ lexical intelligence artificielle :
Les principaux verbes
Les verbes dynamisent et organisent les champs lexicaux en exprimant des actions, des états ou des processus. Ils montrent ce qui est réalisé, ce qui affecte ou ce qui se produit au cœur d'une thématique. Les verbes les plus utilisés reflètent généralement des interactions clés ou des attitudes récurrentes dans le corpus étudié. Dans vos propres textes, utilisez ces verbes, leurs synonymes et les mots de leur famille pour gagner en précision et en impact. Varier les verbes permet aussi de rythmer vos phrases. Ayez recours aux verbes de la même famille lexicale que certains noms communs pour créer des correspondances et renforcer la cohésion de votre écrit autour du thème abordé.
Nombre correspond au nombre de fois où le verbes a été trouvé dans tous les textes.
taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le verbes parmis les autres mots du même type.
Moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le verbes dans un texte.
| verbes | Nombre | Taux | Moyenne |
|---|---|---|---|
| utiliser | 74 | 13.43% | 3.7 |
| permettre | 52 | 9.44% | 2.6 |
| créer | 42 | 7.62% | 2.1 |
| développer | 25 | 4.54% | 1.25 |
| considérer | 23 | 4.17% | 1.15 |
| générer | 23 | 4.17% | 1.15 |
| publier | 22 | 3.99% | 1.1 |
| apprendre | 20 | 3.63% | 1 |
| agir | 19 | 3.45% | 0.95 |
| effectuer | 18 | 3.27% | 0.9 |
| proposer | 18 | 3.27% | 0.9 |
| réaliser | 18 | 3.27% | 0.9 |
| entraîner | 17 | 3.09% | 0.85 |
| doter | 16 | 2.9% | 0.8 |
| reposer | 16 | 2.9% | 0.8 |
| superviser | 15 | 2.72% | 0.75 |
| améliorer | 15 | 2.72% | 0.75 |
| devenir | 15 | 2.72% | 0.75 |
| appeler | 15 | 2.72% | 0.75 |
| connaître | 14 | 2.54% | 0.7 |
| rendre | 14 | 2.54% | 0.7 |
| nécessiter | 14 | 2.54% | 0.7 |
| lier | 14 | 2.54% | 0.7 |
| consister | 13 | 2.36% | 0.65 |
| viser | 12 | 2.18% | 0.6 |
| prédire | 12 | 2.18% | 0.6 |
| présenter | 11 | 2% | 0.55 |
| imiter | 11 | 2% | 0.55 |
| manipuler | 11 | 2% | 0.55 |
| jouer | 11 | 2% | 0.55 |
| intégrer | 11 | 2% | 0.55 |
| penser | 11 | 2% | 0.55 |
| identifier | 11 | 2% | 0.55 |
| évaluer | 11 | 2% | 0.55 |
| travailler | 11 | 2% | 0.55 |
| traiter | 11 | 2% | 0.55 |
| reproduire | 10 | 1.81% | 0.5 |
| fournir | 10 | 1.81% | 0.5 |
| exister | 10 | 1.81% | 0.5 |
| définir | 10 | 1.81% | 0.5 |
| baser | 9 | 1.63% | 0.45 |
| fonctionner | 9 | 1.63% | 0.45 |
| classer | 9 | 1.63% | 0.45 |
| lancer | 9 | 1.63% | 0.45 |
| obtenir | 9 | 1.63% | 0.45 |
| poser | 9 | 1.63% | 0.45 |
| chercher | 9 | 1.63% | 0.45 |
| parvenir | 8 | 1.45% | 0.4 |
| décrire | 8 | 1.45% | 0.4 |
| opérer | 8 | 1.45% | 0.4 |
| reconnaître | 8 | 1.45% | 0.4 |
| étiqueter | 8 | 1.45% | 0.4 |
| spécialiser | 8 | 1.45% | 0.4 |
| aider | 8 | 1.45% | 0.4 |
| surpasser | 8 | 1.45% | 0.4 |
| demander | 8 | 1.45% | 0.4 |
| servir | 8 | 1.45% | 0.4 |
| interroger | 8 | 1.45% | 0.4 |
| concevoir | 8 | 1.45% | 0.4 |
| offrir | 7 | 1.27% | 0.35 |
| constituer | 7 | 1.27% | 0.35 |
| dépasser | 7 | 1.27% | 0.35 |
| démontrer | 7 | 1.27% | 0.35 |
| inclure | 7 | 1.27% | 0.35 |
| limiter | 7 | 1.27% | 0.35 |
| accomplir | 7 | 1.27% | 0.35 |
| simuler | 7 | 1.27% | 0.35 |
| annoter | 7 | 1.27% | 0.35 |
| accélérer | 7 | 1.27% | 0.35 |
| envisager | 7 | 1.27% | 0.35 |
| répondre | 7 | 1.27% | 0.35 |
| exploiter | 7 | 1.27% | 0.35 |
Les Entités nommées
Les entités nommées confèrent aux champs lexicaux une dimension tangible et référentielle. Elles englobent les noms de lieux, de personnes, d'organisations, d'événements, etc. Leur présence atteste d'un enracinement dans un contexte spécifique. Leur fréquence vous informe sur les acteurs et éléments réels fréquemment mentionnés dans les textes en rapport avec votre sujet. Si certaines entités sont primordiales, vous pouvez les employer dans vos écrits comme repères pour le lecteur. Prenez soin toutefois d'expliciter ces références si nécessaire. Enfin, des variantes de dénomination peuvent exister (abréviations, surnoms...) : les utiliser judicieusement permettra d'apporter une diversité lexicale sans compromettre la clarté. Les synonymes et les mots de la même famille que ces entités sont aussi utiles pour éviter les répétitions.
Nombre correspond au nombre de fois où le entité nommée a été trouvé dans tous les textes.
taux correspond à la fréquence (en pourcentage) où on retrouve le entité nommée parmis les autres mots du même type.
Moyenne, correspond simplement à la moyenne de fois où on trouve le entité nommée dans un texte.
| entité nommée | Nombre | Taux | Moyenne |
|---|---|---|---|
| Turing | 23 | 5.53% | 1.15 |
| France | 22 | 5.29% | 1.1 |
| AGI | 18 | 4.33% | 0.9 |
| 16 | 3.85% | 0.8 | |
| 04-2024 | 12 | 2.88% | 0.6 |
| ChatGPT | 12 | 2.88% | 0.6 |
| ANI | 11 | 2.64% | 0.55 |
| Web | 10 | 2.4% | 0.5 |
| Midjourney | 10 | 2.4% | 0.5 |
| Alan Turing | 8 | 1.92% | 0.4 |
| Intelligence | 8 | 1.92% | 0.4 |
| Unis | 7 | 1.68% | 0.35 |
| OpenAI | 7 | 1.68% | 0.35 |
| OCDE | 6 | 1.44% | 0.3 |
Jetez un oeil à ces articles publiés sur notre site, ils utilisent les entité nommée du champ lexical intelligence artificielle :
Les expressions de deux mots
Nombre correspond au nombre de fois où le expression a été trouvé dans tous les textes.
| expression | Nombre |
|---|---|
| intelligence artificielle | 16 |
| deep learning | 31 |
| machine learning | 30 |
| intelligence humaine | 21 |
| artificielle générale | 14 |
| apprentissage automatique | 14 |
| lintelligence artificielle | 13 |
| langage naturel | 10 |
| alan turing | 8 |
| apprentissage profond | 8 |
| grand nombre | 8 |
| systèmes experts | 7 |
| micro travail | 7 |
| états unis | 7 |
| reconnaissance vocale | 7 |
| artificielle forte | 7 |
| science fiction | 6 |
| superintelligence artificielle | 6 |
| stratégie nationale | 6 |
| processeurs graphiques | 5 |
| sciences cognitives | 5 |
| artificielle étroite | 4 |
| esprit humain | 4 |
| temps réel | 4 |
| apprentissage supervisé | 4 |
| système cognitif | 4 |
| grand public | 4 |
| intelligences artificielles | 4 |
| données personnelles | 4 |
| êtres humains | 4 |
| problèmes complexes | 4 |
| grande échelle | 4 |
| machines intelligentes | 4 |
| cerveau humain | 4 |
| intervention humaine | 4 |
| data science | 4 |
| yoshua bengio | 4 |
| grands modèles | 4 |
| elon musk | 3 |
| grandes quantités | 3 |
| joueurs humains | 3 |
| logic theorist | 3 |
| artificielle repose | 3 |
| manière interchangeable | 3 |
| nick bostrom | 3 |
| ressources humaines | 3 |
| marvin minsky | 3 |
| haut niveau | 3 |
| meilleur parti | 3 |
| john mccarthy | 3 |
| artificielle générative | 3 |
| programmes informatiques | 3 |
| travail humain | 3 |
| cartes graphiques | 3 |
| long terme | 3 |
| algorithmes génétiques | 3 |
| réseaux antagonistes | 3 |
| logique propositionnelle | 3 |
| services numériques | 3 |
| geoffrey hinton | 3 |
| lien externe | 3 |
| algorithmes dapprentissage | 3 |
| inférence bayésienne | 3 |
| agents conversationnels | 3 |
| prix turing | 3 |
| antagonistes génératifs | 3 |
| travail numérique | 3 |
Les expressions de trois mots
Nombre correspond au nombre de fois où le expression a été trouvé dans tous les textes.
| expression | Nombre |
|---|---|
| intelligence artificielle générale | 2 |
| intelligence artificielle forte | 6 |
| réseaux antagonistes génératifs | 3 |
| intelligence artificielle générative | 3 |
| intelligence artificielle repose | 2 |
| agent conversationnel chatgpt | 2 |
| intelligence artificielle capable | 2 |
| chroniqueur robin rivaton | 2 |
| meilleurs joueurs humains | 2 |
| intelligence artificielle étroite | 2 |
| français yann lecun | 2 |
| armes létales autonomes | 2 |
Analyse de la SERP
Quelques statistiques intéressantes sur la SERP du moteur de recherche Google. On constate que les sites qui se positionne le mieux en SEO sur le terme "intelligence artificielle" écrivent :
1430 motsNombre médiant de mots écrits
20747 motsNombre maximum de mots écrits
43/ 100Indice de lisibilité du corpus (sur 100) selon la règle Flesch-Kincaid.
100 = Très facile à lire
0 = très difficile à lire.
1.5 annéesAge moyen des articles trouvés
articlesvaleur médiane du nombre d'article écrits sur le sujet pour chaque site.
32 motsNombre de mots par phrase
Vous savez maintenant quoi faire pour mieux vous positionner sur le terme "intelligence artificielle". Vous souhaitez améliorer vos contenus ? Améliorer la sémantique de vos articles ? Ecrire des articles plus long que ce qui se fait en moyenne ? Utilisez notre outil gratuitement :Testez la sémantique de votre texte
Et pour créer un cocon sémantique ?
Pour créer un silot ou un cocon sémantique il est nécessaire de répondre aux attentes de l'internaute. Eh bien pour ça on a un super outil maison, développé avec amour. Trouvez les questions que se posent les internautes. En y répondant dans vos articles, ceux-ci auront plus de chances de mieux se positionnés sur Google.
