Glossaire IA

Clear definitions of all artificial intelligence terms. 74 concepts explained and updated.

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A

Technique

Agent IA

AI Agent

Un agent IA est un système autonome qui utilise un LLM pour planifier, décider et exécuter des tâches réelles sans intervention humaine à chaque étape.
Technique

Agent IA Autonome

Autonomous AI Agent

Un agent IA autonome exécute des tâches complexes de bout en bout sans intervention humaine, en planifiant et adaptant ses actions.
Technique

Agentic AI

L'Agentic AI désigne les systèmes d'IA qui agissent de manière proactive et autonome, planifiant et exécutant des tâches sans attendre d'instruction à chaque étape.
Fondamental

AGI (Intelligence Artificielle Générale)

Artificial General Intelligence

L'AGI désigne une IA hypothétique ayant des capacités cognitives équivalentes ou supérieures à l'humain dans tous les domaines intellectuels.
Application

AI Coding

L'AI Coding regroupe les outils et techniques qui utilisent l'IA pour écrire, débugger, réviser et déployer du code logiciel.
Éthique

AI Safety

L'AI Safety est le domaine qui vise à s'assurer que les systèmes d'IA sont sûrs, fiables et ne causent pas de dommages involontaires.
Éthique

Alignment IA

AI Alignment

L'alignment IA vise à s'assurer qu'un système d'intelligence artificielle agit conformément aux valeurs et intentions humaines.
Infrastructure

API IA

AI API

Une API IA permet aux développeurs d'intégrer des capacités d'intelligence artificielle dans leurs applications.

B

Infrastructure

Base de données vectorielle

Vector Database

Une base de données vectorielle stocke des embeddings pour la recherche sémantique et le RAG à grande échelle.
Évaluation

Benchmark IA

AI Benchmark

Un benchmark IA est un test standardisé qui mesure et compare les performances des modèles d'intelligence artificielle sur des tâches précises.

C

Technique

Chain of Thought

Le Chain of Thought est une technique de prompting qui demande au modèle de montrer son raisonnement étape par étape avant de donner sa réponse finale.
Technique

Clonage vocal IA

AI Voice Cloning

Le clonage vocal IA est une technique qui reproduit fidèlement la voix d'une personne à partir d'un court échantillon audio, permettant de générer de la parole synthétique avec le même timbre, intonation et accent.

D

Fondamental

Deep Learning

Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones à couches multiples pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes.
Éthique

Deepfake

Un deepfake est un contenu média synthétique (vidéo, audio, image) généré par IA qui imite de manière réaliste l'apparence ou la voix d'une personne réelle.
Technique

Distillation de modèle

Model Distillation

La distillation transfère les connaissances d'un grand modèle (teacher) vers un modèle plus petit (student), conservant les performances à moindre coût.
Technique

Données synthétiques (Synthetic Data)

Synthetic Data

Les données synthétiques sont des données générées artificiellement par des algorithmes ou des modèles d'IA, conçues pour reproduire les propriétés statistiques de données réelles sans contenir d'informations personnelles.

E

Comportement

Effondrement de modèle (Model Collapse)

Model Collapse

L'effondrement de modèle est un phénomène où un modèle d'IA entraîné sur des données générées par d'autres IA perd progressivement en qualité et en diversité, convergant vers des sorties dégénérées.
Technique

Embedding

Un embedding est une représentation numérique (vecteur) d'un texte ou d'une donnée, capturant son sens sémantique.
Éthique

Empoisonnement de données (Data Poisoning)

Data Poisoning

L'empoisonnement de données est une attaque qui consiste à injecter des données malveillantes dans le jeu d'entraînement d'un modèle IA pour corrompre son comportement ou ses prédictions.
Fondamental

Espace latent (Latent Space)

Latent Space

L'espace latent est une représentation mathématique compressée où un modèle d'IA encode les caractéristiques essentielles des données, permettant la génération et la manipulation de contenu.

F

Technique

Fenêtre de contexte

Context Window

La fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte qu'un LLM peut traiter en une seule requête.
Technique

Few-shot

Few-shot Learning

Le few-shot consiste à fournir quelques exemples dans le prompt pour guider le modèle vers le format ou le style de réponse souhaité.
Technique

Fine-tuning

Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle IA pré-existant sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à un domaine ou une tâche précise.
Technique

Function Calling

Le Function Calling permet à un LLM d'appeler des fonctions ou APIs externes de manière structurée pour exécuter des actions concrètes.

G

Modèle

GAN (Generative Adversarial Network)

Generative Adversarial Network

Un GAN est une architecture de deep learning composée de deux réseaux de neurones en compétition — un générateur et un discriminateur — pour produire des données synthétiques réalistes.
Infrastructure

GPU Cloud

Le GPU Cloud fournit des processeurs graphiques à la demande pour entraîner et faire tourner des modèles d'IA sans investir dans du matériel.
Technique

Grounding

Le grounding connecte les réponses d'un LLM à des sources de données factuelles pour réduire les hallucinations et augmenter la fiabilité.

H

Comportement

Hallucination IA

AI Hallucination

Une hallucination IA est une réponse générée par un modèle d'IA qui semble plausible mais qui est factuellement incorrecte ou inventée.

I

Fondamental

IA Générative

Generative AI

L'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de créer du contenu original : texte, images, vidéo, audio, code.
Écosystème

IA Open Source

Open Source AI

L'IA open source désigne les modèles et outils dont le code et/ou les poids sont librement accessibles et modifiables.
Écosystème

IA Souveraine

Sovereign AI

L'IA souveraine désigne la capacité d'un pays ou d'une région à développer et contrôler ses propres technologies d'IA, indépendamment des géants américains ou chinois.
Technique

Inférence IA

AI Inference

L'inférence est le processus d'utilisation d'un modèle IA entraîné pour générer des prédictions ou des réponses à partir de nouvelles données.
Fondamental

Intelligence Artificielle (IA)

Artificial Intelligence

L'intelligence artificielle désigne les systèmes informatiques capables de réaliser des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine : compréhension du langage, raisonnement, apprentissage et prise de décision.

K

Infrastructure

Knowledge Graph

Un Knowledge Graph organise les connaissances en un réseau de relations entre entités, permettant à l'IA de raisonner sur des faits structurés.

L

Modèle

LLM (Large Language Model)

Large Language Model

Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage humain.
Tendance

Lois de mise à l'échelle neuronale (Neural Scaling Laws)

Neural Scaling Laws

Les lois de mise à l'échelle neuronale sont des relations mathématiques prédictibles qui lient la performance d'un modèle d'IA à sa taille, la quantité de données d'entraînement et le budget de calcul utilisé.
Technique

LoRA

Low-Rank Adaptation

LoRA est une technique de fine-tuning efficiente qui adapte un modèle IA en n'ajustant qu'une fraction de ses paramètres, réduisant drastiquement le coût.

M

Fondamental

Machine Learning

Le Machine Learning est une branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données pour améliorer leurs performances sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Infrastructure

MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol

Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la connexion entre LLM et outils/données externes.
Modèle

Mécanisme d'attention

Attention Mechanism

Le mécanisme d'attention permet à un modèle de pondérer l'importance de chaque mot par rapport à tous les autres, capturant le contexte global.
Modèle

Mixture of Experts (MoE)

Mixture of Experts

Le MoE est une architecture de modèle qui active seulement une fraction de ses paramètres pour chaque requête, rendant les grands modèles plus efficaces.
Modèle

Modèle de diffusion

Diffusion Model

Un modèle de diffusion est une architecture IA qui génère des images en partant de bruit aléatoire et en le raffinant progressivement.
Modèle

Modèle de fondation

Foundation Model

Un modèle de fondation est un grand modèle IA pré-entraîné sur des données massives, adaptable à de multiples tâches.
Modèle

Modèle Vision-Langage (VLM)

Vision-Language Model

Un modèle Vision-Langage (VLM) est un modèle d'IA capable de comprendre et de raisonner simultanément sur des images et du texte, unifiant la perception visuelle et la compréhension linguistique.
Modèle

Multimodal

Un modèle multimodal traite et génère plusieurs types de données : texte, images, audio et vidéo.

N

Technique

NLP (Traitement du Langage Naturel)

Natural Language Processing

Le NLP est le domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain.

O

Infrastructure

Orchestration IA

AI Orchestration

L'orchestration IA coordonne plusieurs modèles, agents et outils dans un workflow unifié pour accomplir des tâches complexes.
Technique

Overfitting

L'overfitting se produit quand un modèle IA a trop appris les données d'entraînement et échoue à généraliser sur de nouvelles données.

P

Application

Physical AI

La Physical AI applique l'intelligence artificielle au monde physique : robotique, véhicules autonomes, drones et objets connectés.
Technique

Prompt

Un prompt est l'instruction ou la question que vous donnez à une IA pour obtenir une réponse. C'est l'interface entre vous et le modèle.
Technique

Prompt Engineering

Le prompt engineering est l'art de formuler des instructions précises pour obtenir les meilleurs résultats d'un modèle d'IA.

Q

Technique

Quantization

La quantization réduit la précision des nombres dans un modèle IA pour le rendre plus petit et plus rapide, avec une perte de qualité minimale.

R

Technique

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation

Le RAG est une technique qui connecte un LLM à des sources de données externes pour générer des réponses plus précises et à jour.
Comportement

Raisonnement IA

AI Reasoning

Le raisonnement IA désigne la capacité d'un modèle à décomposer un problème en étapes logiques pour arriver à une conclusion, plutôt que de répondre instinctivement.
Fondamental

Réseau de neurones

Neural Network

Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré du cerveau humain, composé de couches de nœuds interconnectés qui traitent l'information pour apprendre des patterns.
Technique

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Reinforcement Learning from Human Feedback

Le RLHF est une technique d'entraînement qui utilise les retours humains pour aligner le comportement d'un LLM avec les attentes des utilisateurs.

S

Modèle

SLM (Small Language Model)

Small Language Model

Un SLM est un modèle de langage compact, optimisé pour tourner sur des appareils locaux avec des performances ciblées sur des tâches spécifiques.
Application

Speech-to-Text

Le Speech-to-Text convertit la parole en texte écrit, permettant la transcription automatique de réunions, podcasts et appels.
Technique

Structured Output

Le Structured Output force un LLM à répondre dans un format structuré prédéfini (JSON, XML, tableau) au lieu de texte libre.
Technique

System Prompt

Le System Prompt est l'instruction invisible qui définit le comportement, le rôle et les contraintes d'un LLM avant toute interaction avec l'utilisateur.
Technique

Système multiagent

Multi-agent System

Un système multiagent coordonne plusieurs agents IA spécialisés qui collaborent pour résoudre des problèmes complexes.

T

Technique

Température (IA)

Temperature

La température est un paramètre qui contrôle le niveau de créativité d'un LLM : basse pour des réponses précises, haute pour des réponses créatives.
Technique

Test-time Compute

Le test-time compute consiste à allouer plus de calcul au moment de l'inférence pour améliorer la qualité de la réponse, au lieu de simplement agrandir le modèle.
Application

Text-to-Image

Le Text-to-Image désigne la génération d'images à partir de descriptions textuelles grâce à des modèles d'IA générative.
Technique

Text-to-Music

Le Text-to-Music est une technique d'IA générative qui transforme une description textuelle en une composition musicale complète, incluant mélodie, harmonie, rythme et instrumentation.
Application

Text-to-Speech

Le Text-to-Speech transforme du texte écrit en voix parlée grâce à l'IA, avec des résultats de plus en plus réalistes.
Application

Text-to-Video

Le Text-to-Video génère des vidéos à partir de descriptions textuelles grâce à l'IA générative.
Technique

Token

Un token est l'unité de base traitée par un LLM. C'est un morceau de mot, de ponctuation ou de caractère que le modèle utilise pour comprendre et générer du texte.
Technique

Tokenizer

Un tokenizer est l'algorithme qui découpe le texte en tokens (unités élémentaires) avant qu'il soit traité par un LLM.
Modèle

Transformer

Transformer Architecture

Le Transformer est l'architecture de réseau de neurones qui propulse tous les LLM modernes, inventée par Google en 2017.

V

Tendance

Vibe Coding

Le Vibe Coding est une approche du développement logiciel où le développeur décrit ce qu'il veut en langage naturel et laisse l'IA écrire le code, sans se soucier des détails d'implémentation.

W

Éthique

Watermarking IA

AI Watermarking

Le watermarking IA intègre des marqueurs invisibles dans le contenu généré par IA pour en identifier l'origine.
Modèle

World Model

Un World Model est un modèle IA qui construit une représentation interne du monde physique pour comprendre et prédire les événements.

Z

Technique

Zero-shot

Zero-shot Learning

Le zero-shot permet à un modèle d'accomplir une tâche sans aucun exemple préalable, uniquement à partir de l'instruction.

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