Glossaire de l'intelligence artificielle

Agent IA

Un système d'intelligence artificielle qui ne se contente pas de répondre mais accomplit une tâche en plusieurs étapes : il cherche des informations, utilise des logiciels, remplit des formulaires, écrit et teste du code, sous une supervision humaine plus ou moins étroite.

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AGI (intelligence artificielle générale)

Une IA hypothétique capable d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle aussi bien qu'une personne, voire mieux. Il n'existe ni définition partagée ni accord sur le fait qu'elle arrive, ni sur la date.

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AI Act

Le règlement de l'Union européenne sur l'intelligence artificielle, en vigueur depuis 2024 et appliqué par étapes. Il classe les systèmes selon le risque : certains usages sont interdits, d'autres soumis à des obligations de transparence et de contrôle.

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API

L'interface qui permet à un programme d'utiliser le service d'un autre. Grâce aux API, les entreprises intègrent des modèles d'IA dans leurs applications et leurs sites, en payant à l'usage.

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Benchmark

Un test standard, identique pour tous, servant à comparer les modèles d'IA. Utile pour s'orienter, mais un score élevé à un test ne garantit pas de bons résultats en usage réel.

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Centre de données (data center)

Les bâtiments qui abritent les ordinateurs sur lesquels les modèles d'IA sont entraînés et exploités. Ils consomment beaucoup d'électricité et, pour le refroidissement, souvent de l'eau.

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Chatbot

Un programme avec lequel on dialogue en langage naturel, par écrit ou à la voix. Les plus récents reposent sur un LLM et peuvent aussi chercher sur le web, lire des documents et utiliser d'autres outils.

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Deep agents (agents « profonds »)

Des agents IA conçus pour des tâches longues et complexes, qu'un agent simple ne parvient pas à mener à bien. Ils reposent sur quatre éléments : des instructions très détaillées, un outil pour planifier le travail par étapes, la possibilité de confier des parties de la tâche à des sous-agents et un système de fichiers pour garder notes et résultats. Le terme a été proposé en 2025 par LangChain, qui l'utilise aussi pour sa bibliothèque Deep Agents ; parmi les exemples cités figurent Claude Code, Deep Research et Manus.

Deep learning (apprentissage profond)

Un type de machine learning qui utilise des réseaux de neurones à nombreuses couches. Il a rendu possibles la reconnaissance d'images et de la voix ainsi que les modèles de langage actuels.

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Deepfake

Une vidéo, une image ou un enregistrement audio faux mais réaliste, créé avec l'IA, montrant une personne dire ou faire des choses qui n'ont jamais eu lieu.

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Embedding (plongement)

La transformation d'un texte, ou d'une image, en une suite de nombres qui en représente le sens. Elle permet de retrouver des contenus proches par le sens et pas seulement par les mots.

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Entraînement

La phase pendant laquelle un modèle apprend, en analysant de grandes quantités de données et en corrigeant peu à peu ses erreurs. Elle exige beaucoup de puissance de calcul et constitue la partie la plus coûteuse du développement d'une IA.

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Fenêtre de contexte

La quantité de texte qu'un modèle peut garder en tête dans une même conversation, mesurée en tokens. Au-delà de cette limite, les parties les plus anciennes sont oubliées ou résumées.

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Fine-tuning (ajustement)

L'entraînement supplémentaire d'un modèle existant sur des données spécifiques, pour l'adapter à une tâche ou à un domaine : par exemple le langage juridique ou le style d'une entreprise.

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GPU

Le processeur graphique, né pour les jeux vidéo, qui s'est révélé idéal pour les calculs de l'intelligence artificielle. Les GPU sont la ressource la plus disputée du secteur.

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Hallucination

Quand une IA affirme avec assurance une information fausse ou inventée : une citation inexistante, une date erronée, une source qui n'a jamais existé. C'est pourquoi les réponses doivent être vérifiées.

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IA générative

L'intelligence artificielle qui crée des contenus nouveaux, textes, images, vidéos, musique ou code, à partir d'une demande. ChatGPT, Claude, Gemini et les générateurs d'images en sont des exemples.

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Inférence

Le moment où un modèle déjà entraîné est utilisé pour répondre à une demande. Chaque question posée à un chatbot est une inférence : elle consomme moins qu'un entraînement, mais se répète des milliards de fois.

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Intelligence artificielle (IA)

L'ensemble des techniques qui permettent à un ordinateur d'accomplir des tâches demandant d'ordinaire l'intelligence humaine : comprendre un texte, reconnaître une image, traduire, prévoir, décider.

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LLM (grand modèle de langage)

Un modèle d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour prédire le mot suivant. C'est de cette capacité que viennent les réponses, résumés et traductions des chatbots. LLM signifie Large Language Model.

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Machine learning (apprentissage automatique)

La méthode par laquelle un programme apprend à partir d'exemples au lieu de suivre des règles écrites une à une. C'est la base de presque toute l'intelligence artificielle actuelle.

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Modèle de diffusion

La technique à la base de nombreux générateurs d'images et de vidéos : le modèle apprend à retirer le bruit d'une image brouillée, étape par étape, jusqu'à faire apparaître le contenu demandé.

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Modèle multimodal

Un modèle capable de traiter plusieurs types de contenus à la fois : texte, images, audio, vidéo. Il peut par exemple décrire une photo ou répondre à la voix.

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Open source et poids ouverts

Un modèle est à poids ouverts quand chacun peut le télécharger et le faire tourner sur ses propres machines. Open source, au sens plein, signifie que le code et les conditions de modification et de réutilisation sont eux aussi publics.

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Paramètres

Les nombres internes d'un modèle, réglés pendant l'entraînement, qui déterminent son comportement. Les plus grands modèles en comptent des milliards ; davantage de paramètres ne signifie pas forcément de meilleures réponses.

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Prompt

La demande que l'on adresse à une IA : une question, une consigne, un texte à traiter. Plus le prompt est clair et riche en contexte, meilleure est en général la réponse.

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RAG

Technique qui fait chercher au modèle des informations dans des documents ou des bases de données avant de répondre, afin que la réponse s'appuie sur des sources précises et à jour. RAG signifie Retrieval-Augmented Generation.

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Réseau de neurones

Un modèle mathématique lointainement inspiré des neurones du cerveau : de nombreux nœuds reliés entre eux, dont les connexions s'ajustent pendant l'entraînement jusqu'à produire le résultat voulu.

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Token

Le petit morceau de texte, un mot ou une partie de mot, avec lequel un modèle de langage lit et écrit. Les limites et les prix des services d'IA se mesurent souvent en tokens.

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