La terminologie du domaine de l'intelligence artificielle : néologie et pluridisciplinarité
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of society continually leads to the emergence of new specialized fields, among which artificial intelligence (AI) stands out as an omnipresent topic in today’s world. This article explores the terminology of AI through an analysis of the bilingual glossary Une intelligence artificielle bien réelle : les termes de l’IA, available on the Grand dictionnaire terminologique website (as an official terminological resource of the Quebec government). This article aims to illustrate, through numerous examples, how AI-related terms are formed and used. It emphasizes the multidisciplinary nature of the terms as well as their linguistic motivation (including both semantic and morphological motivation). The essence of the semantic motivation of AI terms mainly lies in metaphors and metonymies, while morphological motivation primarily involves affixation, which is a crucial method in the creation of new terms. In the case of complex terms, which are more prevalent than simple terms, the article discusses the role of the most frequently used method for abbreviating terms in the field of AI, namely acronymization. The article also highlights the influence of the English language on AI terminology, which includes a significant number of literal translations (calques), reflecting the trend toward the internationalization of technical terminologies and the impact of intercultural exchanges on the evolution of specialized terms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».