A

AGENT

Système IA autonome qui exécute des tâches en utilisant des outils externes (navigateur, fichiers, API).

A

ALIGNEMENT

Processus visant à faire correspondre le comportement d'un modèle avec les valeurs humaines.

A

API

Interface programmatique permettant à une application d'envoyer requêtes et recevoir réponses d'un modèle IA.

A

ATTENTION

Mécanisme clé des transformers qui pondère l'importance relative de chaque mot dans un contexte.

B

BENCHMARK

Test standardisé (MMLU, HumanEval…) servant à comparer objectivement les performances des modèles IA.

C

CHAIN-OF-THOUGHT

Technique de prompt qui demande au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre.

C

CLAUDE

Famille de modèles LLM développée par Anthropic, conçue pour être utile, honnête et sans danger.

C

CONTEXTE

Fenêtre de tokens qu'un modèle peut traiter simultanément (de quelques milliers à plusieurs millions).

E

EMBEDDING

Représentation vectorielle numérique d'un texte utilisée pour la recherche sémantique et le RAG.

F

FEW-SHOT

Technique fournissant quelques exemples dans le prompt pour guider le modèle sur la tâche attendue.

F

FINE-TUNING

Adaptation d'un modèle pré-entraîné en le ré-entraînant sur un corpus spécifique.

G

GUARDRAILS

Garde-fous applicatifs (filtres, règles) limitant les sorties problématiques d'un modèle.

H

HALLUCINATION

Génération d'une information fausse mais plausible, produite avec assurance par le modèle.

I

INFÉRENCE

Phase d'utilisation d'un modèle déjà entraîné pour produire des réponses à partir d'entrées.

L

LLM

Large Language Model : modèle de langage à des milliards de paramètres entraîné sur d'énormes corpus.

M

MCP

Model Context Protocol : standard ouvert de connexion entre les modèles IA et outils/services externes.

M

MULTIMODAL

Modèle capable de traiter plusieurs types d'entrées : texte, image, audio, vidéo.

P

PROMPT

Instruction textuelle fournie au modèle pour orienter sa réponse : cœur de l'interaction IA.

R

RAG

Retrieval-Augmented Generation : technique combinant recherche documentaire et génération.

R

RLHF

Reinforcement Learning from Human Feedback : méthode d'alignement par retours humains.

T

TEMPERATURE

Paramètre d'inférence contrôlant l'aléatoire des sorties : 0 = déterministe, 1 = créatif.

T

TOKEN

Unité de base du découpage textuel d'un LLM (~0.75 mot en français en moyenne).

T

TRANSFORMER

Architecture de réseau de neurones (2017) à la base de tous les LLM modernes.

V

VECTORIEL (BASE)

Base de données spécialisée stockant des embeddings pour la recherche sémantique rapide.

Z

ZERO-SHOT

Capacité d'un modèle à résoudre une tâche sans aucun exemple préalable dans le prompt.