GLOSSAIRE IA
pour le Storytelling et les Industries Créatives
A
Algorithmique : Ensemble d'instructions programmées pour résoudre un problème ou accomplir une tâche. Les algorithmes alimentent les recommandations personnalisées et le contenu généré automatiquement, essentiels au storytelling immersif.
Analyse Prédictive : Technique d'IA utilisée pour prévoir des tendances ou comportements à partir de données historiques. Dans le storytelling, elle peut anticiper les préférences du public.
B
Big Data : Quantité massive de données générées quotidiennement. Ces données nourrissent les systèmes d’IA pour créer des expériences personnalisées dans le storytelling.
Bots Conversationnels : Programmes d'IA conçus pour engager des dialogues, souvent utilisés pour simuler des personnages interactifs ou guider une audience dans un récit immersif.
C
Création Générative : Application de l'IA pour produire du contenu original, comme du texte, des images ou de la musique. Elle révolutionne le storytelling visuel et narratif.
ChatGPT : Modèle de langage basé sur l’IA capable de répondre à des questions, générer du contenu et aider à développer des récits complexes.
D
Deep Learning : Sous-domaine du machine learning où les modèles d’IA apprennent à partir de données non structurées, tels que des images, des vidéos ou des histoires complexes.
Data Mining : Extraction d’informations utiles à partir de grandes bases de données. Permet d'identifier des thèmes ou des motifs pour enrichir les récits.
E
Éthique de l’IA : Ensemble de principes pour s'assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière responsable. Dans le storytelling, cela inclut le respect de la vie privée et l'authenticité des récits.
G
GAN (Generative Adversarial Networks) : Modèles d'IA capables de générer des images ou vidéos réalistes. Ils sont parfaits pour créer des univers immersifs dans le storytelling visuel.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Technologie à la base des outils comme ChatGPT, utilisée pour générer du contenu narratif.
I
Interaction Multimodale : Capacité de l’IA à traiter des données de plusieurs types (texte, images, son) simultanément, permettant de créer des récits riches et multisensoriels.
Intelligence Augmentée : Approche de l'IA visant à compléter les capacités humaines, idéale pour co-créer des histoires et enrichir les narrations.
M
Machine Learning : Technique d’IA qui apprend à partir de données. Essentiel pour comprendre les préférences du public et adapter le storytelling.
Modèles Diffusionnels : Algorithmes créatifs qui simulent des transformations progressives pour générer des images ou des animations complexes.
N
NLP (Natural Language Processing) : Traitement du langage naturel, utilisé pour analyser et générer des récits humains. Clé dans la création d’un storytelling pertinent.
P
Personnalisation de Contenu : Utilisation de l’IA pour adapter un récit ou une expérience aux préférences d’un utilisateur spécifique.
R
Réalité Virtuelle (VR) : Technologie immersive utilisant l’IA pour transporter un public dans un univers narratif interactif.
Réalité Augmentée (AR) : Superposition d'éléments numériques sur le monde réel, souvent utilisée pour enrichir les récits visuels.
S
Storytelling Adaptatif : Récit évoluant en temps réel en fonction des choix ou interactions de l’audience, souvent alimenté par l’IA.
Synthèse de Contenu : Création automatique de résumés ou d’histoires à partir de données brutes.
T
Traitement des Images : Utilisation de l'IA pour améliorer ou transformer des images dans le cadre d'une narration visuelle.
Text-to-Image : Modèles générant des images à partir de descriptions textuelles, parfaits pour le storytelling visuel.
V
Visualisation de Données : Présentation graphique des données, utilisée pour raconter des histoires complexes de manière compréhensible.
Z
Zero-shot Learning : Capacité des systèmes d’IA à effectuer des tâches sans avoir été spécifiquement entraînés pour elles. Utile pour explorer de nouvelles dimensions dans le storytelling.