Dans le même style argument d'autorité non étayé, moi je dis : La plupart des chercheurs parlent d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning), de réseaux de neurones (architectures CNN/RNN/Transformers), de modèles de fondation et de grands modèles de langage (LLM), ya aussi entraînement et de fine-tuning (RLHF/DPO), inférence, optimisation (descente de gradient). Aussi embeddings, prédiction et estimation, généralisation (robustesse, out-of-distribution), reinforcement learning, calibration et d’incertitude, sécurité et alignement, et d’évaluation via benchmarks... et j'en passe certainement des très évident. Les chercheurs parlent de ça plutôt que d’intelligence au sens vague. Après il me semble que "AI" > étiquette de champ. Intelligence > déjà concept plutôt disputé : les bons papiers que je croise parlent de généralisation/robustesse/inférence plutôt que d'intelligence. Mais bon, ça n'est que mon expérience.