Glossaire de l’IA

Tarification Abonnement ou API Les offres grand public facturent un forfait mensuel pour une application ; l'accès API facture à l'usage pour les développeurs qui créent leurs produits. Entraînement Affinage (fine-tuning) Poursuivre l'entraînement d'un modèle existant sur un jeu de données plus petit et ciblé pour le spécialiser. Agents Agent de codage Un agent qui écrit, modifie, exécute et teste du code dans un projet, souvent depuis un terminal ou un éditeur. Agents Agent IA Un système d'IA qui poursuit un objectif sur plusieurs étapes, choisit ses actions, utilise des outils et vérifie ses propres résultats. Entraînement Ajustement aux instructions Affiner un modèle pré-entraîné sur des exemples d'instructions et de bonnes réponses, pour qu'il exécute les demandes au lieu de simplement continuer le texte. Entraînement Alignement Faire en sorte que les systèmes d'IA poursuivent les objectifs voulus par leurs concepteurs et utilisateurs, et se comportent de façon utile, honnête et sûre. Recherche documentaire Ancrage (grounding) Fonder la réponse du modèle sur des sources fournies ou des données en direct plutôt que sur sa seule mémoire. Notions de base API (interface de programmation) Un moyen pour un logiciel d'appeler un service ; les fournisseurs d'IA vendent l'accès aux modèles via des API facturées à l'usage. Tarification API par lots (Batch) Un moyen de soumettre de nombreuses requêtes traitées en quelques heures plutôt qu'instantanément, généralement à moitié prix. Agents Appel de fonction Le mécanisme d'API par lequel le modèle demande à votre application d'exécuter une fonction nommée avec des arguments précis. Notions de base Apprentissage automatique Une branche de l'IA où les systèmes apprennent une tâche à partir d'exemples et de données plutôt que de règles écrites à la main. Entraînement Apprentissage par renforcement Un entraînement par essai et récompense : le modèle tente des actions ou des réponses et est ajusté vers celles qui obtiennent un bon score. Notions de base Apprentissage profond L'apprentissage automatique fondé sur des réseaux de neurones à nombreuses couches, qui apprennent des caractéristiques de plus en plus abstraites à partir des données brutes. Notions de base Assistant IA Un système d'IA qui aide l'utilisateur dans ses tâches par la conversation : rédaction, recherche, analyse, code. Inférence Auto-hébergement Exécuter un modèle à poids ouverts sur vos propres serveurs ou instances cloud au lieu d'appeler l'API d'un fournisseur.

Recherche documentaire Base de connaissances Un ensemble organisé de documents d'une organisation, qu'un assistant IA peut interroger pour répondre. Recherche documentaire Base de données vectorielle Une base conçue pour stocker des embeddings et retrouver rapidement les plus proches d'une requête. Notions de base Benchmark (test de référence) Un test standard pour mesurer et comparer les capacités des modèles : code, maths, connaissances. Sécurité Biais Une injustice systématique dans les sorties d'un modèle, souvent héritée des régularités de ses données d'entraînement.

Rédaction de prompts Chaîne de pensée Faire raisonner le modèle par étapes intermédiaires avant sa réponse, ce qui améliore la justesse sur les problèmes complexes. Notions de base Chatbot (agent conversationnel) Un programme qui dialogue en langage naturel, aujourd'hui généralement propulsé par un grand modèle de langage. Recherche documentaire Citations (sources) Les références qu'un modèle associe à ses affirmations, renvoyant aux sources utilisées. Évaluation Classement (leaderboard) Un classement public de modèles sur un ou plusieurs benchmarks. Inférence Clé d'API Une chaîne secrète qui identifie votre compte auprès de l'API d'un fournisseur ; qui la détient peut dépenser votre crédit. Multimodal Clonage vocal Créer une voix synthétique qui ressemble à celle d'une personne à partir d'un échantillon de sa parole. Notions de base Complétion (sortie) Le texte généré par le modèle en réponse à un prompt. Les jetons de sortie coûtent souvent plusieurs fois plus cher que ceux d'entrée. Évaluation Contamination des données Quand des questions ou réponses d'un benchmark figurent dans les données d'entraînement, gonflant le score. Agents Copilote Un assistant IA intégré à un outil que vous utilisez déjà, qui suggère et rédige pendant que vous travaillez. Tarification Cycle de vie d'un modèle Les étapes d'un modèle : préversion, disponibilité générale, ancien (legacy), déprécié, retiré.

Notions de base Date de coupure des connaissances La date à laquelle s'arrêtent les données d'entraînement ; le modèle ignore presque tout des événements postérieurs, sauf si on les lui fournit. Notions de base Débit La vitesse à laquelle un modèle produit sa sortie, généralement en jetons par seconde. Recherche documentaire Découpage (chunking) Diviser les documents en passages plus petits avant de les vectoriser, pour que la recherche renvoie des extraits ciblés et pertinents. Inférence Délai du premier jeton (TTFT) Le temps entre l'envoi d'une requête et l'arrivée du premier jeton de réponse. Tarification Dépréciation d'un modèle L'annonce par un fournisseur qu'un modèle cessera d'être disponible à une date de retrait, avec un remplaçant recommandé. Entraînement Descente de gradient La méthode d'optimisation qui ajuste les paramètres pas à pas dans la direction qui réduit le plus la perte. Multimodal Diarisation des locuteurs Identifier qui parle et quand dans un enregistrement, pour découper la transcription par locuteur. Entraînement Distillation Entraîner un petit modèle « élève » à imiter un grand modèle « enseignant », pour garder une bonne part de ses capacités à moindre coût. Entraînement Données synthétiques Des données d'entraînement générées par des modèles d'IA plutôt que collectées auprès de personnes ou du monde réel.

Inférence Échantillonnage La façon dont le modèle choisit chaque jeton suivant parmi ses probabilités, au lieu de toujours prendre le plus probable. Inférence Effort (effort de raisonnement) Un réglage des modèles de raisonnement qui contrôle combien ils réfléchissent avant de répondre, en arbitrant coût, vitesse et qualité. Évaluation Elo d'arène Une note issue de nombreuses comparaisons où des personnes choisissent la meilleure de deux réponses anonymes. Architecture Embedding (plongement vectoriel) Une liste de nombres (un vecteur) qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son, de sorte que des éléments proches aient des vecteurs proches. Notions de base Entraînement Le processus qui ajuste les paramètres d'un modèle sur des données pour qu'il apprenne une tâche. Tarification Entrée en cache Des jetons d'entrée servis depuis le cache du prompt, facturés à tarif réduit. Évaluation Évaluation (evals) Tester méthodiquement les performances d'un modèle ou d'une application d'IA sur les tâches qui vous importent. Agents Exécution de code Un outil qui permet au modèle d'écrire et d'exécuter du code dans un bac à sable, pour des calculs, analyses de données ou graphiques. Sécurité Explicabilité La capacité à comprendre pourquoi un système d'IA a produit une sortie donnée.

Notions de base Fenêtre de contexte Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut prendre en compte à la fois, entrée et sortie comprises. Sécurité Fiche système (model card) Un document publié avec un modèle, décrivant capacités, évaluations, limites et tests de sécurité. Agents Flux de travail agentique Un processus où un ou plusieurs modèles accomplissent un travail en plusieurs étapes avec une certaine autonomie, au lieu d'une simple question-réponse. Entraînement Fonction de perte La formule qui mesure l'erreur des prédictions pendant l'entraînement ; l'entraînement cherche à la minimiser.

Sécurité Garde-fous Les contrôles et règles autour d'un système d'IA qui bloquent les entrées ou sorties dangereuses et le maintiennent dans son périmètre. Recherche documentaire Génération augmentée par récupération (RAG) Répondre en récupérant d'abord les passages pertinents de vos documents, puis en les donnant au modèle comme contexte. Architecture Génération autorégressive Produire la sortie jeton par jeton, chaque nouveau jeton étant prédit à partir de tous les précédents. Multimodal Génération musicale Créer de la musique, des chansons ou des effets sonores à partir d'un texte. Entraînement GPU (processeur graphique) Le processeur parallèle qui entraîne et exécute la plupart des modèles d'IA. Notions de base Grand modèle de langage (LLM) Un réseau de neurones entraîné sur d'immenses quantités de texte pour prédire le jeton suivant, ce qui lui permet d'écrire, répondre, résumer, traduire et coder.

Notions de base Hallucination Quand un modèle affirme avec assurance quelque chose de faux ou d'inventé. Sécurité Hypertrucage (deepfake) Un média synthétique réaliste, souvent vidéo ou audio, montrant quelqu'un dire ou faire ce qu'il n'a pas fait.

Entraînement IA constitutionnelle La méthode d'Anthropic pour entraîner des modèles à suivre un ensemble de principes écrits, à l'aide de retours d'IA guidés par ces principes. Recherche documentaire IA documentaire Utiliser l'IA pour lire, classer et extraire des données de documents comme factures, contrats et formulaires. Inférence IA embarquée (edge) Exécuter des modèles directement sur téléphones, ordinateurs ou autres appareils plutôt que dans le cloud. Notions de base IA générative Une IA qui crée de nouveaux contenus, texte, images, audio, vidéo ou code, au lieu de seulement classer ou prédire. Sécurité IA responsable Concevoir et utiliser l'IA de façon équitable, transparente, responsable, respectueuse de la vie privée et sûre. Notions de base Inférence L'exécution d'un modèle entraîné pour produire une sortie ; c'est ce que vous payez en appelant une API d'IA. Rédaction de prompts Ingénierie de prompt L'art de rédiger et d'améliorer les prompts pour obtenir des résultats fiables et de qualité. Rédaction de prompts Ingénierie du contexte Décider quelles informations placer dans la fenêtre de contexte, et sous quelle forme, pour que le modèle ait l'essentiel sans distraction. Sécurité Injection de prompt Une attaque où des instructions cachées dans un contenu lu par le modèle, page web, e-mail, document, tentent de détourner son comportement. Notions de base Intelligence artificielle (IA) Le domaine qui conçoit des systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches qui demandent normalement l'intelligence humaine : comprendre le langage, reconnaître des images, prendre des décisions.

Sécurité Jailbreak (contournement) Un prompt conçu pour pousser un modèle à ignorer ses règles de sécurité et produire ce qu'il refuserait normalement. Notions de base Jeton (token) L'unité de texte qu'un modèle de langage lit et écrit : un mot, une partie de mot ou un signe de ponctuation. L'usage est facturé au jeton. Tarification Jetons d'entrée Les jetons envoyés au modèle : instructions, historique, documents, images. Facturés au tarif d'entrée. Inférence Jetons de réflexion Les jetons qu'un modèle de raisonnement génère en travaillant un problème avant sa réponse finale ; facturés comme sortie. Tarification Jetons de sortie Les jetons générés par le modèle, y compris son éventuel raisonnement. Généralement facturés plusieurs fois plus cher que l'entrée. Inférence Jetons maximum (max tokens) La limite que vous fixez au nombre de jetons générés dans une réponse. Inférence Jetons par seconde La vitesse à laquelle un modèle génère sa sortie, mesure courante de rapidité. Notions de base Jeu de données Un ensemble d'exemples utilisé pour entraîner ou évaluer un modèle.

Notions de base Latence Le temps de réponse d'un modèle, souvent mesuré comme le délai avant le premier jeton. Inférence Limite de débit Le plafond fixé par le fournisseur au nombre de requêtes ou de jetons par minute ou par jour. Évaluation LLM comme juge Utiliser un modèle de langage pour noter les sorties d'autres modèles selon des critères, afin d'évaluer à grande échelle. Entraînement Lois d'échelle Des constats empiriques selon lesquels les performances progressent de façon prévisible avec plus de paramètres, de données et de calcul. Entraînement LoRA (adaptation de faible rang) Une technique d'affinage économique qui entraîne un petit ensemble de poids supplémentaires au lieu de modifier tout le modèle.

Architecture Mécanisme d'attention La partie du transformeur qui permet à chaque jeton d'évaluer la pertinence de tous les autres pour calculer son sens. Architecture Mélange d'experts (MoE) Une architecture où seule une partie des sous-réseaux « experts » est utilisée pour chaque jeton, donnant à un grand modèle le coût d'exécution d'un plus petit. Agents Mémoire d'agent Les moyens pour un système d'IA de conserver des informations d'une conversation ou d'une longue tâche à l'autre, au-delà d'une seule fenêtre de contexte. Tarification Mise en cache du prompt Réutiliser le début déjà traité d'un prompt d'une requête à l'autre, pour que le contenu répété coûte beaucoup moins. Rédaction de prompts Mode JSON Une option d'API qui oblige le modèle à produire du JSON valide. Agents Model Context Protocol (MCP) Un standard ouvert pour connecter les applications d'IA à des outils et sources de données externes via une interface commune. Notions de base Modèle à poids ouverts Un modèle dont les poids entraînés sont publiés pour que chacun puisse le télécharger et l'exécuter, selon sa licence. Architecture Modèle de diffusion Un modèle génératif qui crée images, sons ou vidéos en partant d'un bruit aléatoire qu'il retire étape par étape. Notions de base Modèle de fondation Un grand modèle entraîné sur des données variées et adaptable à de nombreuses tâches. Notions de base Modèle de pointe (frontier) L'un des modèles les plus performants disponibles à un moment donné, à la limite de ce que l'IA sait faire. Architecture Modèle de raisonnement Un modèle entraîné à réfléchir étape par étape avant de répondre, ce qui améliore les maths, le code et les problèmes complexes au prix de temps et de jetons. Notions de base Modèle fermé (propriétaire) Un modèle dont les poids ne sont pas publiés, utilisable seulement via l'API ou les applications du fournisseur. Tarification Modèle successeur Le modèle plus récent que le fournisseur recommande quand un ancien est déprécié. Architecture Modèle vision-langage Un modèle qui comprend les images avec le texte : il répond à des questions sur des photos, graphiques, captures d'écran ou documents. Multimodal Modèle vocal temps réel Un modèle qui écoute et parle dans une conversation en direct, avec une faible latence et la gestion des interruptions. Sécurité Modération de contenu Détecter et filtrer les contenus nuisibles, haine, violence, contenu sexuel, dans du texte ou des images. Notions de base Multimodal Capable de traiter plusieurs types de données, texte, images, audio, vidéo, en entrée ou en sortie.

Recherche documentaire OCR (reconnaissance optique de caractères) Transformer des images de texte, scans, photos ou PDF, en texte exploitable par machine. Agents Orchestration Coordonner modèles, outils et étapes d'une application d'IA : quoi exécuter, quand, dans quel ordre, et que faire en cas d'échec. Agents Outil de recherche web Un outil qui permet au modèle de chercher sur internet pendant la conversation pour obtenir des informations plus récentes que son entraînement.

Notions de base Paramètre Un nombre interne au modèle appris pendant l'entraînement ; la taille d'un modèle se mesure généralement en paramètres. Notions de base Petit modèle de langage (SLM) Un modèle de langage compact, souvent quelques milliards de paramètres, assez léger pour un ordinateur portable, un téléphone ou un serveur modeste. Notions de base Poids Les valeurs numériques apprises des connexions d'un réseau de neurones ; « télécharger un modèle » signifie télécharger ses poids. Entraînement Pré-entraînement La première et plus vaste étape d'entraînement, où le modèle apprend la langue et des connaissances en prédisant du texte sur un immense corpus. Tarification Prix mixte Un prix comparable unique combinant tarifs d'entrée et de sortie selon un ratio supposé ; ce site utilise 3 jetons d'entrée pour 1 de sortie. Tarification Prix par million de jetons L'unité standard de tarification des modèles de langage, indiquée séparément pour l'entrée et la sortie. Notions de base Prompt (invite) L'entrée fournie au modèle : instructions, questions, exemples et documents à utiliser. Rédaction de prompts Prompt à quelques exemples (few-shot) Inclure quelques exemples d'entrée et de sortie attendue dans le prompt pour que le modèle reproduise le schéma. Rédaction de prompts Prompt système Les instructions données au modèle avant la conversation pour fixer son rôle, ses règles, son ton et ses contraintes. Entraînement Puissance de calcul (compute) La capacité de traitement utilisée pour entraîner ou exécuter des modèles, mesurée en heures de GPU ou en opérations flottantes.

Entraînement Quantification Stocker les poids d'un modèle sur moins de bits (par exemple 4 ou 8 au lieu de 16) pour réduire la mémoire et accélérer, avec une légère perte de qualité.

Agents Recherche approfondie Un mode d'agent qui explore de nombreuses sources pendant plusieurs minutes et rédige un rapport sourcé sur une question. Recherche documentaire Recherche hybride Combiner recherche par mots-clés et recherche sémantique, pour retrouver à la fois les termes exacts (noms, codes) et le sens. Recherche documentaire Recherche sémantique Une recherche par le sens plutôt que par les mots exacts, grâce aux embeddings : « prix d'une voiture » peut trouver « coût d'un véhicule ». Recherche documentaire Reclassement (reranking) Une seconde passe qui réordonne les résultats de recherche avec un modèle plus précis, pour que les meilleurs passages arrivent en premier au modèle de langage. Sécurité Red teaming (tests adverses) Attaquer délibérément un système d'IA pour trouver ses défaillances et comportements nuisibles avant sa sortie. Sécurité Réglementation de l'IA Les lois qui encadrent la conception et l'usage de l'IA, comme l'AI Act européen, qui fixe des obligations selon le niveau de risque. Notions de base Réseau de neurones Un système de calcul composé de couches d'unités connectées, dont la force des connexions est apprise à partir des données. Inférence Résidence des données Garder le traitement des données dans une région précise, comme l'UE ou les États-Unis, souvent exigé par la loi ou un contrat. Multimodal Retouche d'image par IA Modifier une image existante par instructions : retirer des objets, changer l'arrière-plan, changer de style ou combiner des images. Entraînement Rétropropagation L'algorithme qui calcule la contribution de chaque poids à une erreur, pour que la descente de gradient sache comment l'ajuster. Entraînement RLHF (apprentissage par renforcement à partir de retours humains) Une méthode où des personnes classent les réponses du modèle, qui est ensuite optimisé pour produire celles qu'elles préfèrent.

Sécurité Sécurité de l'IA Les travaux visant à empêcher les systèmes d'IA de causer des dommages, par mauvais usage, accident ou comportement non voulu. Rédaction de prompts Sortie structurée Faire renvoyer au modèle des données dans un format fixe, comme du JSON conforme à un schéma, lisible de façon fiable par un logiciel. Agents Sous-agent Un agent lancé par un autre agent pour traiter une partie de la tâche, qui ne renvoie que son résultat. Inférence Streaming (diffusion en continu) Envoyer la sortie à l'utilisateur jeton par jeton pendant sa génération, au lieu d'attendre la réponse complète. Entraînement Surapprentissage Quand un modèle mémorise ses exemples d'entraînement au lieu d'apprendre des régularités générales, et réussit moins bien sur de nouvelles données. Évaluation SWE-bench Un benchmark qui mesure si un modèle sait corriger de vrais tickets GitHub dans des projets open source, vérifiés par les tests du projet. Multimodal Synthèse vocale (TTS) Transformer un texte écrit en parole naturelle. Agents Système multi-agents Plusieurs agents d'IA qui collaborent, souvent avec des rôles différents : planificateur, chercheurs, relecteur.

Entraînement Taille du modèle L'ampleur d'un modèle, exprimée en paramètres (par exemple 8B ou 120B), qui donne une idée de ses capacités et de son coût d'exécution. Inférence Tarification contexte long Des tarifs par jeton plus élevés appliqués par certains fournisseurs quand une requête dépasse un seuil de taille. Sécurité Tatouage numérique (watermarking) Intégrer un signal invisible dans les images, sons ou textes générés par IA pour pouvoir les identifier ensuite comme synthétiques. Inférence Température Un réglage qui contrôle le caractère aléatoire de la sortie : basse, réponses ciblées et reproductibles ; haute, réponses plus variées. Multimodal Texte vers image Générer une image à partir d'une description écrite. Multimodal Texte vers vidéo Générer des extraits vidéo à partir d'une description ou d'une image de départ. Notions de base Tokeniseur Le composant qui découpe le texte en jetons avant le traitement par le modèle, et retransforme les jetons en texte. Inférence Top-p (échantillonnage par noyau) Un réglage qui limite le choix au plus petit ensemble de jetons probables dont les probabilités cumulées atteignent p. Entraînement TPU Tensor Processing Unit, l'accélérateur d'IA conçu par Google, utilisé pour entraîner et servir Gemini. Multimodal Transcription (parole vers texte) Convertir un enregistrement parlé en texte écrit. Architecture Transformeur (Transformer) L'architecture de réseau de neurones derrière presque tous les modèles de langage modernes, fondée sur le mécanisme d'attention.

Agents Utilisation d'outils La capacité d'un modèle à appeler des outils externes, recherche, calculatrice, base de données, API, et à utiliser leurs résultats. Agents Utilisation de l'ordinateur Une capacité d'agent où le modèle manipule un ordinateur comme une personne : lire l'écran, bouger la souris, taper au clavier.

Rédaction de prompts Zero-shot (sans exemple) Demander une tâche au modèle avec seulement des instructions, sans exemples.