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Glossaire de l'IA
Les termes que vous croisez en utilisant ChatGPT et d'autres outils d'IA, expliqués simplement. Chaque notion est illustrée par un exemple concret du quotidien.
Mis à jour le 29 septembre 2026
A
- Agent IA
- Un système d'IA qui ne se contente pas de répondre, mais réalise de lui-même plusieurs actions pour atteindre un objectif, comme faire des recherches, utiliser des outils et vérifier les résultats.
- Exemple: Vous demandez à un agent de trouver trois vols à moins de 200 euros : il cherche, compare et vous livre le résultat.
- Ajustement fin (fine-tuning)
- Entraînement supplémentaire d'un modèle existant sur un jeu d'exemples plus restreint et ciblé, pour le perfectionner sur un type de tâche ou un style précis.
- Exemple: Une entreprise affine un modèle sur ses anciens échanges d'assistance pour que les réponses adoptent son ton.
- API
- Interface de programmation d'application : un moyen pour un logiciel d'envoyer des requêtes à un autre. Les développeurs exploitent les modèles d'IA via une API plutôt que par une fenêtre de chat.
- Exemple: Une application d'e-commerce transmet les questions des clients à un modèle GPT via son API et affiche la réponse dans l'application.
- Apprentissage automatique (machine learning)
- Une méthode de développement logiciel qui apprend des schémas à partir d'exemples, plutôt que de se limiter à des règles écrites à la main.
- Exemple: Un filtre anti-spam qui s'améliore à partir des e-mails signalés comme indésirables par les utilisateurs.
C
- Chatbot
- Un programme avec lequel vous discutez par écrit ou à l'oral. Les chatbots modernes comme ChatGPT s'appuient sur un grand modèle linguistique pour rédiger leurs réponses.
- Exemple: La fenêtre d'aide sur le site d'une banque qui répond aux questions sur les plafonds de carte.
D
- Date limite des connaissances (knowledge cutoff)
- La date après laquelle un modèle ne dispose d'aucune information issue de ses données d'entraînement. Les événements ultérieurs lui sont inconnus, sauf s'il a accès à une recherche sur le web.
- Exemple: Un modèle peut ne pas connaître les résultats d'une élection qui s'est tenue après sa date limite.
- Données d'entraînement
- Le vaste ensemble de textes et d'autres contenus à partir duquel un modèle apprend. Sa qualité et sa date déterminent ce que le modèle sait.
- Exemple: Un modèle entraîné principalement sur des textes en anglais peut être moins performant dans les langues moins courantes.
F
- Fenêtre de contexte
- La quantité de texte qu'un modèle peut prendre en compte en même temps, y compris vos messages, le contenu collé et ses propres réponses. Elle se mesure en tokens.
- Exemple: Dans une conversation très longue, le modèle peut perdre le fil des détails mentionnés au début.
G
- Garde-fous
- Règles et filtres qui maintiennent un système d'IA dans des limites sûres et prévues, par exemple en refusant les requêtes dangereuses ou en restant dans le sujet.
- Exemple: Le chatbot d'un établissement scolaire refuse de rédiger une dissertation qu'un élève rendrait sous son propre nom.
- Génération augmentée de récupération (RAG)
- Une méthode où le système recherche d'abord les documents pertinents avant de les transmettre au modèle, afin que la réponse s'appuie sur ces sources.
- Exemple: Le chatbot interne d'une entreprise consulte le guide des salariés avant de répondre à une question sur les congés.
- GPT
- Generative Pre-trained Transformer : le nom de la famille de modèles de langage d'OpenAI, comme GPT-5.6 et GPT-6. ChatGPT est l'application de chat conçue à partir de ces modèles.
- Exemple: Le chat gratuit sur ce site utilise GPT-6 Luna, l'un des modèles de la gamme GPT-6.
- Grand modèle de langage (LLM)
- Un modèle entraîné sur de très grands volumes de texte pour prédire et générer du langage. C'est la technologie au cœur de ChatGPT et des outils similaires.
- Exemple: GPT-6, la famille de modèles derrière les versions actuelles de ChatGPT, est un grand modèle de langage.
H
- Hallucination
- Lorsqu'un modèle affirme une chose fausse comme si elle était vraie, par exemple en inventant un fait, une citation, une source ou un chiffre.
- Exemple: Vous demandez des sources et obtenez un titre de livre et un auteur qui n'existent pas.
I
- IA générative
- Une IA qui crée de nouveaux contenus (textes, images, sons ou code) au lieu de simplement classer ou étiqueter des données existantes.
- Exemple: Demander à un outil d'écrire un poème d'anniversaire ou d'esquisser une idée de logo.
- Inférence
- L'exécution d'un modèle entraîné pour obtenir une réponse. L'entraînement conçoit le modèle une fois pour toutes ; l'inférence a lieu chaque fois qu'un prompt est envoyé.
- Exemple: Chaque message que vous envoyez dans un chat correspond à un cycle d'inférence sur un serveur.
- Injection de prompt
- Instructions masquées dans un texte, une page web ou un fichier visant à forcer un système d'IA à effectuer une action non demandée par son utilisateur.
- Exemple: Une page web contient du texte invisible qui ordonne à un assistant IA de recommander un produit précis.
J
- Jailbreak
- Une tentative visant à pousser un modèle à ignorer ses règles de sécurité, le plus souvent à l'aide de prompts formulés avec soin ou de jeux de rôle.
- Exemple: Un prompt demandant au modèle de prétendre qu'il est un personnage sans aucune règle.
L
- Latence
- Le délai entre l'envoi d'une requête et la réception de la réponse. Les modèles plus légers et plus rapides affichent généralement une latence plus faible.
- Exemple: Un modèle rapide commence à rédiger sa réponse presque instantanément, tandis qu'un modèle de raisonnement peut marquer une pause.
M
- Mode vocal
- Un moyen d'échanger avec un assistant IA à la voix, en parlant et en écoutant les réponses plutôt qu'en écrivant et en lisant.
- Exemple: Demander une recette à voix haute quand vous avez les mains prises en cuisine.
- Modèle de raisonnement
- Un modèle qui décompose un problème en plusieurs étapes internes avant de répondre. Il est plus lent, mais bien plus fiable en maths, en logique et en planification.
- Exemple: Demander à un modèle de raisonnement de planifier un emploi du temps hebdomadaire respectant dix contraintes différentes.
- Multimodal
- Capable de traiter plusieurs types d'entrées ou de sorties, comme du texte, des images, du son et de la vidéo.
- Exemple: Prendre en photo un robinet cassé et demander au modèle comment le réparer.
P
- Paramètres
- Les valeurs numériques internes qu'un modèle ajuste durant son entraînement. Elles stockent ce qu'il a appris. Les grands modèles en comptent plusieurs milliards.
- Exemple: Dire qu'un modèle compte 70 milliards de paramètres décrit sa taille, mais ne reflète pas directement sa qualité.
- Plongements lexicaux (embeddings)
- Listes de nombres représentant le sens d'un texte, de sorte que des textes au sens proche obtiennent des nombres similaires. Ils alimentent les moteurs de recherche et les recommandations.
- Exemple: Un centre d'aide trouve l'article sur la réinitialisation de mot de passe même si vous tapez J'ai oublié mes identifiants.
- Poids ouverts
- Un modèle dont les paramètres entraînés sont rendus publics, permettant à chacun de le télécharger et de l'exécuter sur son propre matériel.
- Exemple: Une équipe de recherche exécute un modèle à poids ouverts sur ses propres serveurs pour que les données ne quittent jamais les locaux.
- Prompt
- Le texte que vous donnez à un modèle pour lui expliquer ce que vous voulez : une question, une consigne, de la matière à traiter, ou tout cela à la fois.
- Exemple: Résume ce rapport en cinq points clés pour mon responsable.
- Prompt système
- Instructions fournies à un modèle avant le début de la conversation, généralement par le développeur de l'application, pour définir son rôle, son ton et ses règles.
- Exemple: Une application de cuisine indique à son assistant de répondre uniquement aux questions sur les recettes et la sécurité alimentaire.
R
- Réseau neuronal
- Un système informatique composé de nombreuses couches connectées d'unités simples qui apprennent des schémas à partir de données. Les modèles de langage sont de très grands réseaux neuronaux.
- Exemple: Le logiciel qui reconnaît les visages dans la galerie photo de votre téléphone.
T
- Température
- Un paramètre qui contrôle le degré d'aléa utilisé par un modèle lors du choix des mots. Une valeur basse produit un texte plus prévisible, une valeur élevée donne un texte plus varié.
- Exemple: Une température basse pour extraire des dates d'un contrat, une température plus élevée pour trouver des idées de noms.
- Token
- Un petit morceau de texte, souvent une partie de mot, qu'un modèle lit et écrit. Les limites et les tarifs sont calculés en tokens.
- Exemple: En anglais, 100 tokens représentent environ 75 mots.
- Transformer
- Le type d'architecture de réseau neuronal utilisé par la plupart des modèles de langage actuels. Il excelle dans l'analyse des relations entre les mots d'un texte.
- Exemple: Le T de GPT signifie transformer.
Ce glossaire privilégie volontairement des définitions simples. Les détails techniques varient selon les entreprises et les modèles.
Continuer d'apprendre
- Qu'est-ce que ChatGPTComment ça fonctionne, ses points forts et ses limites.
- Guide des promptsComment rédiger des prompts pour obtenir des réponses utiles.
Un doute sur un terme ?
Demandez au chat gratuit de vous l'expliquer avec un exemple. Il fonctionne avec GPT-6 Luna et ne nécessite aucun compte.