Intelligence artificielle
Modèles, prompts, agents, automatisations : les notions utiles pour comprendre et utiliser l’IA dans une entreprise.
Agent IA
Un agent IA reçoit un objectif et enchaîne plusieurs étapes, en utilisant des outils, pour le mener à bien.
AI Act
L’AI Act est le règlement européen qui encadre les systèmes d’IA selon le niveau de risque qu’ils présentent.
Appel d’outils
L’appel d’outils permet à un modèle de demander l’exécution d’une fonction : consulter une donnée, faire un calcul, lancer une action.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique permet à un système d’identifier des régularités dans des données pour faire des prédictions ou des classements.
Automatisation
L’automatisation confie à un système une tâche répétitive, selon des règles définies, sans intervention à chaque étape.
Base de connaissances
Une base de connaissances réunit des informations de référence d’une entreprise : procédures, questions fréquentes, documentation, offres.
Biais
Un biais est une distorsion systématique des résultats d’une IA, souvent héritée des données ou de la conception du système.
Chatbot
Un chatbot est un programme qui échange avec les utilisateurs par messages, avec des règles prédéfinies ou un modèle d’IA.
Copilote
Un copilote est un assistant IA intégré à un outil de travail, qui aide l’utilisateur sans agir à sa place.
Deep learning
Le deep learning est une famille de méthodes d’apprentissage automatique fondée sur des réseaux de neurones à plusieurs couches.
Embedding
Un embedding transforme un texte ou une image en une suite de nombres qui représente son sens.
Entraînement
L’entraînement est la phase où un modèle apprend à partir de données, en ajustant progressivement ses paramètres.
Fenêtre de contexte
La fenêtre de contexte est la quantité d’informations qu’un modèle peut prendre en compte en une seule fois.
Fine-tuning
Le fine-tuning adapte un modèle existant à un besoin précis en le réentraînant partiellement avec des exemples.
Génération d’images
La génération d’images crée un visuel à partir d’une description ou d’une image de référence.
GPU
Un GPU est un processeur spécialisé qui effectue de très nombreux calculs en parallèle, ce qui en fait le composant clé de l’IA moderne.
Hallucination
Une hallucination est une information fausse ou inventée, présentée par une IA comme si elle était exacte.
IA générative
L’IA générative produit de nouveaux contenus à partir d’une demande : texte, image, son, vidéo ou code.
Inférence
L’inférence est le moment où un modèle déjà entraîné est utilisé pour produire une réponse.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle regroupe les techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches associées à l’intelligence humaine : comprendre, classer, prédire ou produire du contenu.
LLM
Un LLM est un modèle d’IA entraîné sur de très grands volumes de textes, capable de comprendre une demande et de générer une réponse écrite.
LoRA
Un LoRA est un petit fichier additionnel qui oriente un modèle d’image vers un style, une matière ou un sujet particulier.
MCP
Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la connexion entre des applications d’IA et des outils ou des sources de données.
Modèle d’IA
Un modèle d’IA est le programme entraîné qui reçoit une demande et produit une réponse : texte, classement, image ou autre.
Modèle local
Un modèle local fonctionne sur le matériel de l’entreprise, sans envoyer les données à un service d’IA externe.
Modèle multimodal
Un modèle multimodal peut traiter plusieurs types de contenus : texte, image, audio ou vidéo.
OCR
L’OCR transforme l’image d’un texte, comme un scan ou une photo, en texte exploitable par un logiciel.
Prompt
Un prompt est la consigne donnée à une IA : la demande, le contexte, les contraintes et le format attendu.
RAG
Le RAG consiste à rechercher des passages pertinents dans vos documents et à les transmettre au modèle pour qu’il réponde à partir d’eux.
Réseau de neurones
Un réseau de neurones est un modèle mathématique composé d’unités connectées, dont les paramètres sont ajustés pendant l’apprentissage.
Shadow IA
La shadow IA désigne l’usage d’outils d’IA par des salariés, sans cadre ni validation de l’entreprise.
Supervision humaine
La supervision humaine consiste à faire contrôler ou valider par une personne certaines décisions ou actions d’un système d’IA.
Température
La température est un réglage qui influence la part de variation dans les réponses d’un modèle.
Token
Un token est un morceau de texte traité par un modèle, souvent un mot ou une partie de mot. Il sert aussi d’unité de facturation.
Vibe coding
Le vibe coding consiste à créer un logiciel en décrivant ce que l’on veut à une IA, plutôt qu’en écrivant soi-même le code.
Workflow
Un workflow est un enchaînement d’étapes pour réaliser un travail, avec ses conditions, ses responsables et ses validations.
Vous cherchez par où commencer avec l’IA ? J’observe une tâche réelle et nous définissons un premier périmètre à contrôler.
