Glossaire IA · Fondamentaux
Algorithme
En une phrase
Un algorithme est une suite finie d'instructions précises qui permet de résoudre un problème ou d'accomplir une tâche. En IA, l'algorithme est la méthode qui apprend à partir des données ; le modèle est ce que cette méthode produit.
Autres noms: algorithme informatique · algorithme d'IA · algorithme d'apprentissage
Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Le mot vient d’al-Khwârizmî, mathématicien persan du IXe siècle dont le nom latinisé a donné « algorithme ». L’idée est ancienne : une liste d’instructions sans ambiguïté qui, suivies dans l’ordre, mènent toujours des données de départ à un résultat.
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Voir les tarifsUn algorithme n’a rien d’exclusivement informatique. Une recette, une notice de montage ou la procédure d’ouverture d’un compte client en sont. L’ordinateur apporte la vitesse : il répète les mêmes étapes des millions de fois, sans fatigue et sans se tromper d’ordre.
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On distingue deux grandes familles :
- Les algorithmes classiques. Quelqu’un écrit les règles : « au-delà de 50 € d’achat, livraison offerte ». Le programme applique ces règles, ni plus ni moins.
- Les algorithmes d’apprentissage. En machine learning, personne n’écrit la règle finale. L’algorithme reçoit un dataset d’exemples et ajuste progressivement un modèle d’IA jusqu’à ce qu’il donne de bonnes réponses. C’est l’entraînement.
La nuance compte. Quand on lit que « l’algorithme a décidé », il s’agit presque toujours d’un modèle entraîné, dont le comportement dépend des données d’apprentissage. Si ces données sont déséquilibrées, le résultat peut reproduire un biais, même si l’algorithme lui-même est neutre.
Exemple
Un magasin de pièces détachées pour vélos à Grenoble veut savoir quels clients rappeler en priorité. D’abord, il applique une règle simple : rappeler en premier ceux qui ont acheté ces trois derniers mois. Facile à expliquer, mais les nouveaux clients aux grosses commandes passent à la trappe.
Il essaie ensuite l’apprentissage : à partir de l’historique des ventes, un algorithme entraîne un modèle qui estime la probabilité d’achat de chaque contact. Le modèle repère des combinaisons que personne n’avait formulées. En contrepartie, il faut contrôler régulièrement que ses résultats restent cohérents.
Ce que ça change pour votre entreprise
Pas besoin de programmer pour utiliser des algorithmes. L’essentiel est de savoir quelle partie d’un outil suit des règles que vous maîtrisez et quelle partie dépend d’un modèle entraîné.
Les agents UTIO combinent les deux. Vous fixez les règles métier : horaires, ce que l’agent peut réserver, quand il passe la main à un humain. Le modèle de langage, lui, comprend ce que dit le client et rédige la réponse. Dans le secteur leads et ventes, l’agent qualifie chaque contact selon vos critères et note le tout dans le CRM, pour que votre équipe sache pourquoi il a été priorisé.
Questions fréquentes
Quel est un exemple d'algorithme dans la vie quotidienne ?
Une recette de cuisine : des ingrédients en entrée, des étapes dans un ordre précis et un plat à la fin. En informatique, trier une liste de clients par date ou calculer l'itinéraire le plus court sur une carte sont des algorithmes classiques.
Quelle différence entre un algorithme et un modèle d'IA ?
L'algorithme est la méthode, le modèle est le résultat de son application à des données. Un algorithme d'apprentissage parcourt des milliers d'exemples et ajuste les valeurs internes d'un modèle. Même algorithme, données différentes : modèles différents.
Que veut dire « l'algorithme » sur les réseaux sociaux ?
C'est le système qui choisit quelles publications vous voyez et dans quel ordre. Il combine en général des règles et des modèles de machine learning qui prédisent les contenus avec lesquels vous allez interagir.
Termes associés
- Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est le domaine de l'informatique qui conçoit des systèmes capables de tâches associées à l'intelligence humaine, comme comprendre le langage, reconnaître des images ou décider, à partir de régularités apprises dans des données.
- Machine learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la branche de l'IA où un système apprend une tâche à partir d'exemples, au lieu de suivre des règles écrites à la main, et s'améliore à mesure qu'il voit davantage de données.
- Modèle d'IA
Un modèle d'IA est le programme obtenu en entraînant un algorithme sur des données : un ensemble de paramètres appris qui, face à une entrée nouvelle, produit un résultat comme une prédiction, une catégorie, un texte ou une image.
- Entraînement d'un modèle
L'entraînement d'un modèle est le processus par lequel un modèle d'IA apprend à partir d'un jeu de données : on lui présente des exemples, on mesure ses erreurs et on ajuste ses paramètres, encore et encore, jusqu'à obtenir de bonnes réponses.
- Biais de l'IA
Un biais en IA est une erreur systématique qui conduit un système d'intelligence artificielle à traiter différemment, et souvent injustement, des personnes ou des cas comparables. Il vient le plus souvent de données d'entraînement déséquilibrées ou de choix de conception.
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