Lexique tech : 10 mots à connaître en 2023

Le monde de la tech est en constante évolution. De nouveaux termes, idées et tendances émergent chaque jour et il peut être difficile de suivre la cadence, même pour les plus passionnés. Dans cet article, nous avons réalisé un lexique tech avec 10 mots à connaître, qui ont fait, font et feront encore l’actualité cette année.

1. API

Une API signifie Application Programming Interface. C’est une interface de programmation qui facilite la connexion entre deux applications. Les API sont très utiles pour les développeurs car grâce à elles, ils peuvent réutiliser des fonctionnalités déjà conçues par d’autres dans leurs propres applications. Cela peut aussi leur donner la possibilité d’accéder à des données de sources externes, de développer des applications tierces ou d’automatiser certaines tâches.

Par exemple, OpenAI a récemment lancé son API ChatGPT pour permettre à des entreprises comme Snapchat ou Shopify d’intégrer un chatbot basé sur l’IA dans leur propre application.

2. Avatar

Un avatar désigne la représentation informatique d’un utilisateur dans le monde numérique. Il peut être en 2D (comme ceux disponibles via les réseaux sociaux et les messageries instantanées) ou en 3D, comme dans les jeux vidéo ou les metaverses.

En règle générale, les avatars sont personnalisables, pour permettre de refléter l’apparence, la personnalité ou les intérêts de l’utilisateur. Par exemple, vous pouvez d’ores et déjà créer votre avatar sur Instagram ou sur WhatsApp. Ils peuvent aussi être animés pour interagir avec des objets ou d’autres avatars.

Bon à savoir : ce mot tire son origine de la culture hindoue, dans laquelle le mot “avatar” correspond aux incarnations du Dieu Vishnou sur Terre.

3. GPT-3

GPT-3 est l’abréviation de Generative Pre-training Transformer 3, un modèle de langage deep learning (un segment du machine learning) développé par la société OpenAI. Il s’agit d’un réseau de neurones profond, basé sur la technique du traitement automatique du langage naturel (NLP en anglais), et qui a été entraîné avec plus de 175 milliards de paramètres. Leur algorithme permet de générer du texte de manière autonome, en réponse à une requête d’un utilisateur. GPT-3 est capable de répondre à des questions, rédiger des essais, produire des résumés de texte, traduire des contenus, les adapter à différents styles d’écriture, et même écrire du code informatique.

Pour son générateur de texte par IA ChatGPT, Open AI s’appuie sur GPT-3.5, une version avancée de GPT-3. L’organisation serait également en train de développer GPT-4, une technologie encore plus avancée.

4. Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique visant à créer des programmes capables d’imiter l’intelligence et les capacités cognitives d’un humain.

L’IA utilise des algorithmes et des modèles mathématiques complexes pour collecter et analyser des bases de données, et prendre des décisions automatiques en fonction des tendances dégagées. Elle est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la médecine ou la finance.

Depuis le début de l’année 2023, l’intelligence artificielle est mise sur le devant de la scène. En effet, on entend de plus en plus parler de générateur de texte par IA (comme ChatGPT), de générateur d’images par IA, ou encore de générateur de voix par IA…

5. Machine learning

Le machine learning (ou apprentissage automatique en français) est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui consiste à permettre à des programmes informatiques d’apprendre de manière autonome, sans avoir été spécifiquement programmés à cet effet. Les algorithmes de machine learning utilisent des modèles mathématiques pour analyser de grandes bases de données et découvrir des tendances et des corrélations. Plus elles décèlent de schémas récurrents, plus elles ajustent leurs modèles de prédiction et améliorent leurs performances.

Le machine learning est étroitement lié au Big Data, car ces programmes ont besoin d’importantes quantités de données pour apprendre et se développer. Le machine learning est utilisé dans de nombreuses applications, telles que la détection de fraude, les recommandations de produits et les voitures autonomes.

6. Metaverse

L’étymologie nous renseigne sur la définition du metaverse : le terme est né de la contraction de « meta » qui signifie « au-delà » et de « universe » (univers en anglais).

Le metaverse est donc un espace entièrement virtuel, parallèle au nôtre. Il s’agit d’un univers artificiel en 3D, immersif, collectif et partagé, dans lequel des utilisateurs évoluent et interagissent à travers des avatars, comme on pourrait le faire dans la vraie vie. Le metaverse s’appuie sur les technologies de la réalité augmentée (AR) et de la réalité virtuelle (VR).

Voici un exemple du metaverse de Meta, Horizon Worlds :

7. Réalité augmentée

La réalité augmentée (RA) est une technologie qui permet de superposer du contenu numérique, tels que des images, des vidéos ou des informations textuelles, à un environnement réel, souvent à travers l’utilisation d’un appareil mobile, de lunettes ou d’un casque.

La réalité augmentée permet à l’utilisateur de voir et d’interagir avec des objets virtuels dans un contexte physique, en temps réel, créant ainsi une expérience immersive et enrichie. La technologie est utilisée dans de nombreux domaines, comme les jeux vidéo, la publicité ou encore la logistique pour faciliter la prise de décision et accélérer les processus.

À titre d’exemple, nous pouvons évoquer Snapchat et ses Lenses, des filtres amusants basés sur la réalité augmentée, disponibles directement au sein de l’application.

8. Réalité virtuelle

La réalité virtuelle (RV) est une technologie qui permet de s’immerger dans un espace totalement virtuel, sans lien avec l’environnement réel de l’utilisateur, en utilisant un casque ou des lunettes spécifiques.

Elle crée une simulation d’un monde artificiel en 3D qui peut être interactif et réactif aux mouvements. L’utilisateur peut tourner la tête à 360 degrés autour de lui, se déplacer dans l’espace, et parfois interagir avec l’environnement à l’aide de manettes spéciales. Le metaverse utilise notamment la réalité virtuelle pour proposer des univers virtuels.

La réalité virtuelle est souvent utilisée dans des applications telles que les jeux vidéo, la formation professionnelle, la simulation de situations dangereuses, la thérapie comportementale et même la création artistique.

9. Super app

Une super app est une application portail, qui rassemble sur une même plateforme une multitude de services et de fonctionnalités (de marques différentes ou non). Ces mini applications, développées spécifiquement pour intégrer cette super app, peuvent aller de la commande de nourriture, au paiement de factures, en passant par la réservation de billets de train, du shopping en ligne, etc.

Les super apps offrent une expérience utilisateur fluide en éliminant la nécessité de télécharger plusieurs applications distinctes pour accomplir toutes ces tâches. La super app la plus connue est l’application chinoise WeChat.

10. Web3

Appréhender le Web3.0 nécessite de comprendre les 2 premières versions :

• Le Web1.0 : une version du web dans laquelle l’internaute pouvait simplement lire du contenu, sans pouvoir en créer soi-même facilement.
• Le Web2.0 : celui des réseaux sociaux notamment, a permis à chacun de produire et publier aisément du contenu, mais la plupart des échanges et données sont hébergés et contrôlés par les grandes plateformes.

Le Web3.0 désigne un Internet décentralisé, basé sur la blockchain, qui permettrait de lire et créer du contenu tout en restant propriétaire de ses créations et de ses données personnelles.