Glossaire
Les mots de l’IA, sans jargon
LLM, token, RAG, agent, prompt, hallucination… Tous les termes de l’intelligence artificielle expliqués simplement — pour comprendre ce que tout le monde raconte, et t’y retrouver.
A
Agent IAUn agent IA est un programme capable de percevoir une situation, de décider par lui-même des actions à mener et de les exécuter pour atteindre un objectif, sans qu'on lui dicte chaque étape.AGI (intelligence artificielle générale)L'AGI est une intelligence artificielle hypothétique capable d'apprendre et de raisonner sur n'importe quelle tâche intellectuelle, au niveau d'un humain, contrairement aux IA actuelles spécialisées dans un domaine précis.AI ActL’AI Act est le règlement européen qui encadre l’intelligence artificielle selon son niveau de risque.AI washingL’AI washing consiste à exagérer ou inventer l’usage de l’IA pour paraître innovant.AlignementL’alignement, c’est l’ensemble des efforts pour qu’une IA agisse conformément aux intentions et valeurs humaines.Analyse de sentimentL’analyse de sentiment détecte automatiquement le ton d’un texte : positif, négatif ou neutre.APIUne API, c'est une porte d'entrée standardisée qui permet à un logiciel de demander à un service d'IA (comme ChatGPT ou un générateur d'images) d'exécuter une tâche pour lui.Apprentissage non superviséL’apprentissage non supervisé cherche des structures dans des données sans réponses fournies.Apprentissage par renforcementL’apprentissage par renforcement fait apprendre une IA par essais-erreurs, guidée par des récompenses.Apprentissage par transfertL’apprentissage par transfert réutilise un modèle déjà entraîné pour une nouvelle tâche proche, avec peu de données.Apprentissage superviséL’apprentissage supervisé entraîne un modèle sur des exemples étiquetés, avec la bonne réponse fournie.Augmentation de données (data augmentation)L’augmentation de données crée des variantes des exemples existants pour enrichir l’entraînement sans en collecter davantage.Auto-supervisé (self-supervised)L’apprentissage auto-supervisé crée ses propres étiquettes à partir des données brutes, sans annotation humaine.Avatar IA (humain de synthèse)Un avatar IA est un présentateur virtuel qui parle et bouge, généré à partir d’un texte.
B
Base de données vectorielleUne base de données vectorielle stocke des textes, images ou sons sous forme de vecteurs numériques pour retrouver ce qui leur ressemble le plus, par le sens plutôt que par les mots exacts.BenchmarkUn benchmark, c'est un test standardisé qui permet de mesurer et comparer les performances de différents modèles d'IA sur des tâches précises.Biais algorithmiqueUn biais algorithmique, c'est quand une IA reproduit ou amplifie des discriminations injustes présentes dans ses données d'entraînement ou sa conception.Boîte noire (black box)Une « boîte noire » est un système dont on voit les entrées et les sorties, mais pas le raisonnement interne.
C
Capacités émergentesLes capacités émergentes sont des aptitudes qui apparaissent soudainement chez les grands modèles, sans avoir été programmées.Carte modèle (model card)Une carte modèle est une fiche qui documente ce qu’un modèle fait, ses limites et ses usages recommandés.Chain of thought (raisonnement pas à pas)Le chain of thought, c’est le fait de demander à une IA de dérouler son raisonnement étape par étape avant de conclure.ChatbotUn chatbot est un programme qui simule une conversation avec toi, par écrit ou à l'oral, pour répondre à tes questions ou t'aider dans une tâche.ClassificationLa classification range automatiquement des données dans des catégories prédéfinies.Clonage vocalLe clonage vocal recrée la voix d’une personne précise à partir d’un court échantillon.Computer use (contrôle de l’ordinateur par l’IA)Le « computer use » permet à une IA de piloter un ordinateur comme le ferait un humain : cliquer, taper, naviguer.Contexte système (system prompt)Le contexte système est la consigne cachée qui définit le rôle, le ton et les règles d’une IA avant même ton message.Copilote IAUn copilote IA est un assistant intégré à un outil qui te suggère et t’aide en contexte, sans faire à ta place.Coût au tokenLa plupart des IA se facturent au token : plus tu envoies et reçois de texte, plus ça coûte.
D
Découpage (chunking)Le chunking découpe un document en morceaux pour qu’une IA puisse le rechercher et l’exploiter efficacement.Deep learningLe deep learning est une technique d'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour apprendre à reconnaître des motifs à partir de grandes quantités de données.DeepfakeUn deepfake est un contenu (vidéo, image, audio) truqué par IA pour faire dire ou faire faire quelque chose à quelqu'un qui ne s'est jamais produit.Descente de gradientLa descente de gradient est la méthode qui permet à un modèle d’apprendre en réduisant ses erreurs pas à pas.Désinformation par IALa désinformation par IA, c’est l’usage de contenus générés (faux textes, images, vidéos) pour tromper à grande échelle.Détection d’anomaliesLa détection d’anomalies repère les cas qui sortent de l’ordinaire dans un flux de données.Détection d’objetsLa détection d’objets localise et identifie les éléments présents dans une image ou une vidéo.DistillationLa distillation entraîne un petit modèle à imiter un grand, pour obtenir presque les mêmes performances en beaucoup plus léger.Données personnelles et IAUtiliser une IA implique souvent d’envoyer des données : savoir lesquelles, où elles vont et ce qu’elles deviennent est essentiel.Données synthétiquesLes données synthétiques sont des données générées artificiellement pour entraîner ou tester une IA.Droit d’auteur et IALe droit d’auteur face à l’IA soulève deux questions : peut-on entraîner sur des œuvres protégées, et à qui appartiennent les créations générées ?
E
Échantillonnage (top-p, top-k)L’échantillonnage détermine comment l’IA choisit le mot suivant parmi les options possibles.EmbeddingUn embedding est une façon de transformer un mot, une phrase, une image ou un son en une liste de nombres qui capture son sens, pour qu'un ordinateur puisse le comparer à d'autres.Empreinte carbone de l’IAL’empreinte carbone de l’IA désigne l’énergie et les émissions liées à l’entraînement et à l’usage des modèles.Époque (epoch)Une époque correspond à un passage complet du modèle sur l’ensemble des données d’entraînement.Explicabilité (XAI)L’explicabilité cherche à rendre compréhensibles les décisions d’une IA.Extraction d’entités (NER)L’extraction d’entités repère et catégorise automatiquement les noms, lieux, dates ou montants dans un texte.
F
Fenêtre de contexteLa fenêtre de contexte, c'est la quantité de texte qu'une IA peut "voir" et prendre en compte en même temps pour te répondre.Few-shotLe few-shot, c'est le fait de donner à une IA quelques exemples (souvent 2 à 5) dans une consigne pour lui montrer exactement ce qu'on attend comme résultat.Filigrane numérique IA (watermarking)Le filigrane IA marque un contenu généré pour pouvoir l’identifier comme tel plus tard.Fine-tuningLe fine-tuning, c'est le fait de ré-entraîner un peu un modèle d'IA déjà existant sur des données spécifiques pour le spécialiser dans une tâche ou un style précis.Fonction d’activationLa fonction d’activation introduit de la non-linéarité dans un réseau, lui permettant d’apprendre des relations complexes.Function calling (appel de fonction)Le function calling permet à un modèle de langage de déclencher une action ou d’appeler un outil au lieu de seulement répondre en texte.
G
GAN (réseau antagoniste génératif)Un GAN fait s’affronter deux réseaux — un faussaire et un détective — pour générer des contenus réalistes.Génération d’images (text-to-image)La génération d’images crée une image à partir d’une simple description textuelle.Génération de vidéo (text-to-video)La génération de vidéo crée de courtes séquences animées à partir d’un texte ou d’une image.GPTGPT est un type de modèle d'intelligence artificielle entraîné à prédire le mot suivant dans un texte, ce qui lui permet de comprendre et générer du langage de façon très fluide.GPULe GPU est le type de processeur qui fait tourner l’IA, grâce à sa capacité à effectuer des milliers de calculs en parallèle.Graphe de connaissancesUn graphe de connaissances relie des entités et leurs relations pour représenter un domaine de façon structurée.Guardrails (garde-fous)Les guardrails sont les règles et filtres qui encadrent une IA pour l’empêcher de déraper.
H
I
IA générativeL'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de créer du contenu nouveau (texte, image, son, vidéo, code) plutôt que de simplement analyser ou classer des données existantes.InférenceL’inférence, c’est le moment où un modèle déjà entraîné produit une réponse à partir de ta demande.Instructions personnaliséesLes instructions personnalisées disent à un assistant, une fois pour toutes, comment te répondre.Intelligence artificielleL'intelligence artificielle, c'est l'ensemble des techniques permettant à une machine d'accomplir des tâches qui, jusque-là, nécessitaient de l'intelligence humaine, comme reconnaître une image, comprendre une phrase ou prendre une décision.
J
L
LatenceLa latence est le temps d’attente entre ta demande et le début de la réponse de l’IA.LLM (grand modèle de langage)Un LLM (Large Language Model) est un programme d'intelligence artificielle entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer du langage humain.Loi d’échelle (scaling laws)Les lois d’échelle décrivent comment les modèles s’améliorent quand on augmente leur taille, leurs données et leur calcul.
M
Machine learningLe machine learning, c'est la capacité d'un programme à apprendre à partir d'exemples plutôt qu'à suivre des règles écrites à la main.Matrice de confusionLa matrice de confusion résume, dans un petit tableau, les bonnes et mauvaises réponses d’un classifieur.MCP (Model Context Protocol)Le MCP est un standard ouvert qui permet à une IA de se brancher de façon uniforme à des outils et des sources de données externes.Mécanisme d’attentionL’attention permet à un modèle de pondérer les mots les plus pertinents d’un texte pour comprendre le sens.Mémoire d’une IALa mémoire permet à un assistant de se souvenir d’informations d’une conversation à l’autre.Mixture of Experts (MoE)Le Mixture of Experts est une architecture où seule une partie du modèle s’active pour chaque requête, pour plus d’efficacité.MLOpsLe MLOps regroupe les pratiques pour déployer, surveiller et maintenir des modèles d’IA en production, de façon fiable.Modèle de diffusionUn modèle de diffusion est une IA qui apprend à créer une image (ou un son) en partant de bruit aléatoire et en le "nettoyant" petit à petit jusqu'à obtenir un résultat net.Modèle de fondation (foundation model)Un modèle de fondation est un grand modèle généraliste, entraîné une fois, puis adapté à de nombreux usages.Modèle de raisonnementUn modèle de raisonnement prend le temps de « réfléchir » en interne avant de répondre, pour les tâches complexes.Modèle multimodalUn modèle multimodal est une IA capable de comprendre et parfois de générer plusieurs types d'information à la fois, comme du texte, des images, du son ou de la vidéo.Modèle open sourceUn modèle open source est une IA dont les composants (souvent les poids du réseau, parfois le code et les données d'entraînement) sont rendus publics et réutilisables par tout le monde.Modération de contenu par IALa modération par IA détecte automatiquement les contenus problématiques à grande échelle.
P
Partitionnement (clustering)Le clustering regroupe automatiquement des données qui se ressemblent, sans catégories prédéfinies.PerplexitéLa perplexité mesure à quel point un modèle de langage est « surpris » par un texte : plus c’est bas, mieux il le prédit.Poids d’un modèle (paramètres)Les poids sont les valeurs internes qu’un modèle ajuste pendant l’apprentissage : c’est là que réside son « savoir ».Précision et rappelLa précision et le rappel mesurent, différemment, la qualité d’un modèle qui détecte ou classe.PromptUn prompt, c'est l'instruction ou la question que tu tapes à une IA pour obtenir une réponse.Prompt engineeringLe prompt engineering, c'est l'art de formuler ses instructions à une IA pour obtenir exactement la réponse qu'on souhaite.Prompt injectionLa prompt injection est une attaque où un texte piégé détourne une IA de sa consigne d’origine.
R
RAG (génération augmentée par récupération)Le RAG est une technique qui permet à une IA d'aller chercher des informations précises dans une base de documents avant de rédiger sa réponse, plutôt que de tout inventer de mémoire.Recherche sémantiqueLa recherche sémantique trouve des résultats par le sens plutôt que par les mots-clés exacts.Reconnaissance facialeLa reconnaissance faciale identifie ou vérifie une personne à partir de son visage.Reconnaissance optique de caractères (OCR)L’OCR transforme le texte présent dans une image ou un scan en texte éditable.Reconnaissance vocale (speech-to-text)La reconnaissance vocale transcrit automatiquement de la parole en texte.Red teamingLe red teaming consiste à attaquer volontairement une IA pour découvrir ses failles avant les autres.RégressionLa régression prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie.RégularisationLa régularisation regroupe les techniques qui empêchent un modèle d’apprendre « par cœur ».Réseau de neuronesUn réseau de neurones est un modèle informatique inspiré (de loin) du cerveau, qui apprend à reconnaître des motifs à partir d'exemples.Réseau de neurones convolutif (CNN)Le CNN est un type de réseau de neurones spécialisé dans l’analyse d’images.Réseau de neurones récurrent (RNN et LSTM)Les RNN traitent des séquences en gardant une mémoire du passé — l’approche du langage avant les Transformers.Résumé automatiqueLe résumé automatique condense un texte long en gardant l’essentiel.Rétropropagation (backpropagation)La rétropropagation calcule comment chaque paramètre d’un réseau a contribué à l’erreur, pour le corriger.RLHFLe RLHF est une technique d'entraînement où l'IA apprend à mieux répondre en s'appuyant sur les préférences exprimées par des humains.
S
Segmentation d’imageLa segmentation découpe une image en zones, au pixel près, selon ce qu’elles représentent.Shadow AILe shadow AI, c’est l’usage d’outils d’IA par les employés en dehors du contrôle de l’entreprise.Similarité cosinusLa similarité cosinus mesure à quel point deux vecteurs — donc deux sens — pointent dans la même direction.Singularité technologiqueLa singularité désigne un point hypothétique où l’IA dépasserait l’humain et s’améliorerait toute seule, de façon incontrôlable.SLM (petit modèle de langage)Un SLM est un modèle de langage compact, pensé pour être rapide, économe et parfois exécutable en local.SoftmaxLa fonction softmax transforme une liste de scores en probabilités qui font 100 %.Super-résolution (upscaling)La super-résolution augmente la définition d’une image ou vidéo en reconstruisant les détails manquants.Surapprentissage (overfitting)Le surapprentissage, c’est quand un modèle apprend « par cœur » ses données d’entraînement et échoue sur des cas nouveaux.Synthèse vocale (text-to-speech)La synthèse vocale transforme un texte écrit en voix parlée, de plus en plus naturelle.Système de recommandationUn système de recommandation suggère des contenus ou produits pertinents à chaque utilisateur.Système expertUn système expert est une IA « à l’ancienne » qui raisonne à partir de règles écrites par des humains.Système multi-agentsUn système multi-agents fait collaborer plusieurs IA spécialisées pour accomplir une tâche complexe.
T
Taux d’apprentissage (learning rate)Le taux d’apprentissage règle la taille des pas qu’un modèle fait pour corriger ses erreurs pendant l’entraînement.TempératureLa température règle le niveau de créativité (ou de hasard) dans les réponses d’une IA.Test de TuringLe test de Turing évalue si une machine peut converser au point d’être prise pour un humain.TokenUn token, c'est un petit morceau de texte (mot, bout de mot ou signe de ponctuation) que l'IA utilise comme unité de base pour lire et écrire du langage.TokenisationLa tokenisation découpe un texte en petites unités (tokens) que le modèle sait manipuler.Traduction automatiqueLa traduction automatique convertit un texte d’une langue à une autre grâce à l’IA.Traitement du langage naturel (NLP)Le NLP regroupe les techniques qui permettent aux machines de comprendre et produire du langage humain.TransformerLe Transformer est une architecture de réseau de neurones, inventée en 2017, qui a révolutionné l'IA en apprenant à repérer les liens entre tous les mots d'un texte en même temps plutôt que un par un.
V
Validation croiséeLa validation croisée teste un modèle sur plusieurs découpages des données pour juger sa fiabilité de façon robuste.Vibe codingLe vibe coding, c’est développer en décrivant ce qu’on veut à une IA, sans écrire (ou presque) le code soi-même.Vision par ordinateurLa vision par ordinateur permet à une machine d’analyser et comprendre des images et des vidéos.
Une notion te manque ? Pose ta question dans l’entraide.