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# Lexique des termes techniques

Dans cette annexe, nous vous proposons de retrouver les définitions des termes techniques évoqués dans ce guide.

# Annotation

L'annotation est la tâche manuelle (et donc humaine) qui consiste à attribuer à chaque donnée le label qui lui correspond. Par exemple, à attribuer le label « chien » ou « chat » à une base de photographies d'animaux. Ou encore à attribuer le label correct entre « nom », « prénom », « adresse », « date » ou « aucun » à chacun des mots d'un document. On conçoit ainsi une base de données annotée, utile pour l'apprentissage supervisé.

# Anonymisation

Le guide de la CNIL sur l'anonymisation des données définit l'anonymisation comme « un traitement qui consiste à utiliser un ensemble de techniques de manière à rendre impossible, en pratique, toute identification de la personne par quelque moyen que ce soit et ce de manière irréversible ».

# Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une catégorie de tâches de l'apprentissage automatique, principal domaine de l'intelligence artificielle aujourd'hui. Les tâches qu'il recouvre se définissent par l'apprentissage d'un label correspondant à chaque donnée. Elles nécessitent donc en entrée une base de données annotées. En opposition, l'apprentissage non supervisé se caractérise par une situation où les données d'apprentissage ne disposent pas de labels.

# Données tabulaires

Un jeu de données tabulaire se présente sous forme d'un tableau dont les lignes sont des entrées et les colonnes des catégories d'information. Par exemple, un tableur CSV ou une base SQL dans lesquels chaque ligne correspond à un individu et chaque colonne à ses caractéristiques propres (nom, age, profession, etc.).

# Données non structurées

À l'inverse des données tabulaires, les données non structurées sont des données qui ne sont pas stockées sous un format prédéfini et où l'information est donc plus dispersée. Cela recouvre par exemple le texte libre comme des documents administratifs, des lettres, des décisions de justice, mais aussi des images, des enregistrement sonores, des vidéos, etc.

# Format CoNLL

Le format CoNLL, pour « Conference on Natural Language Learning », est un format général, dont il existe de nombreuses versions et déclinaisons, couramment employé pour les tâches de traitement automatique du langage naturel. Il décrit des données textuelles sous forme de colonne selon un nombre d'attributs : catégorie d'entité nommée, nature grammaticale, etc. Il permet ainsi de stocker un texte annoté.

# Hyper-paramètre

En apprentissage automatique, un hyperparamètre est un paramètre qui ne peut pas être appris lors de la phase d'apprentissage de l'algorithme. Par exemple, pour un réseau de neurones profond, ce sera à l'utilisateur de fixer à la main le nombre de neurones qu'il souhaite mettre dans son réseau. Il ne s'agit cependant pas d'un choix arbitraire : chaque hyper-paramètre est ensuite optimisé par les data scientists pour sélectionner la valeur qui permet les meilleures performances.

# Librairie (code)

En informatique, une librairie, aussi appelée « bibliothèque de code » ou « package », est un ensemble de code prêt à l'usage qui peut être facilement importé et réutilisé par un utilisateur pour que celui-ci n'ait besoin de réécrire ces portions de code. Par exemple, la librairie « NLTK » sous Python permet d'utiliser tout un ensemble de méthode pour pré-traiter des données textuelles. Les librairies permettent ainsi un énorme gain de temps en évitant que de nombreux développeurs ne codent des portions de code identiques chacun de leur côté.

# Modèle de langage

Un modèle de langage est un modèle qui permet d'associer à chaque mot une représentation sous forme d'un vecteur, aussi appelé embedding. De tels modèles sont nécessaire puisque les algorithmes d'IA ne savent travailler qu'avec des données numériques. Ces modèles, entrainés sur des millions de documents, ne sont pas spécifiques à chaque projet mais souvent conçus en amont pour être réutilisés par la suite. On pourra par exemple citer CamemBERT pour le français.

# Moteur de règles

Un moteur de règles est un ensemble de règles prédéfinies « à l'avance ». Par exemple, une règle de pseudonymisation pourrait être « si le mot qui suit "Monsieur" ou "Madame" commence par une majuscule, alors ce mot est un prénom ». La complexité du langage naturel et la diversité des formulations qui se trouvent dans les documents fait que ce type de moteur de règles a de forte chance de faire beaucoup d'erreurs dans des textes complexes, ou dont la forme varie souvent.

# Pseudonymisation

Le guide de la CNIL sur l'anonymisation des données définit l'anonymisation comme « un traitement de données personnelles réalisé de manière à ce qu'on ne puisse plus attribuer les données relatives à une personne physique sans avoir recours à des informations supplémentaires. En pratique la pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, prénom, etc.) d’un jeu de données par des données indirectement identifiantes (alias, numéro dans un classement, etc.) ».

# Reconnaissance d'entités nommées

La reconnaissance d'entités nommées, ou Named Entity Recognition (NER) en anglais, est une tâche d'apprentissage supervisée où les données d'entrées sont chacun des mots d'un document et le label qu'on leur attribue est une catégorie sémantique à laquelle il se rattache : par exemple « nom », « prénom », « adresse », « date ».

# Reconnaissance optique de caractères

La reconnaissance optique de caractères, plus connue sous son acronyme anglais « OCR » pour Optical Character Recognition, désigne le processus de reconnaissance de texte à partir d'images contenant du texte (comme par exemple des scans de lettres dactylographiées ou encore des PDF images) permettant d'extraire ce texte sous un format standard.

# Réseaux de neurones profonds

Les réseaux de neurones profonds, appelés deep learning en anglais, désignent des architectures complexes de réseaux de neurones artificiels basés sur de nombreuses couches de neurones successives. Ces réseaux cherchent à modéliser des structures sous-jacentes des données avec un haut niveau d'abstraction pour des tâches d'IA complexes, comme la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.

# Stop word

Un stop word, ou « mot vide » en français, est un mot très commun et peu porteur de sens seul (on dit qu'ils ne sont pas significatifs). De bons exemple sont ainsi « le », « la », « de », « ou », etc. En traitement automatique du langage naturel, ces mots sont souvent retirés du texte puisqu'ils ne portent que peu d'information du fait de leur présence indistincte dans presque toutes les phrases d'un document.

# Tokenisation

En traitement du langage naturel, la tokenisation désigne le fait de décomposer un texte sous forme d'éléments unitaires, des tokens, qui seront ensuite représentés sous forme de vecteurs (voir « Modèle de langage »). La tokenisation la plus répandue consiste simplement à tokeniser une phrase sous forme d'un token par mot.

# Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (TAL), aussi connu sous l'acronyme « NLP » pour Natural Language Processing, désigne le domaine de l'intelligence artificielle qui s'intéresse au texte. Il regroupe plusieurs grands types de tâches, comme la reconnaissance d'entités, les agents conversationnels, la classification de documents, le question-answering, etc.

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