L’IA pour tousApprendre l’ère de l’intelligence avec un meilleur jugement.

Votre progression: 0 terminé

Glossaire Ma carte Compte

Plus

Glossaire Ma carte CompteRéponses rapides Choisir mon parcours Histoire de l’IA Sources À propos de cette plateforme

Vous êtes ici

Mouvement actuelS’orienter

Clarifier un terme, examiner des preuves ou situer une idée.

À faire maintenantChercher le terme qui bloque

Votre guide

Glossaire

Votre mouvement d’apprentissage

S’orienterClarifier un terme, une source, une personne ou un événement.

Pourquoi cette page existe

Le Glossaire retire un obstacle de vocabulaire sans vous obliger à abandonner le parcours ou la question que vous suiviez.

Ce que vous en retirerez

Une définition reliée, un exemple, une réserve et des concepts voisins.

Avant de commencer

N’essayez pas de lire les quatre-vingts termes dans l’ordre. Cherchez uniquement le mot qui bloque votre prochaine action.

Faites ceci maintenant

Trouvez le fait ou la relation nécessaire, puis revenez à votre objectif.

À faire maintenantChercher le terme qui bloqueOuvrir une définition complète, puis revenir à votre objectif.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

Compte

Glossaire connecté

Comprendre le langage de l’IA

Des définitions claires, des exemples concrets, des idées reçues et des liens vers les concepts voisins.

Un réseau de concepts, pas une liste isoléeCherchez un terme, puis suivez ses relations vers les idées voisines.

Intelligence artificielle
Algorithme
Apprentissage automatique
Apprentissage profond
Réseau de neurones

À quoi sert le Glossaire

Comprendre un terme sans perdre son contexte

Le Glossaire est une référence reliée, pas un test de vocabulaire. Chaque définition mène aux exemples, idées reçues, concepts voisins et à l’objet d’apprentissage où le terme compte.

Idéal quand: Quand un mot inconnu interrompt ce que vous cherchez à comprendre.
Premier geste: Cherchez un mot, ouvrez sa page complète, puis suivez un terme lié seulement si nécessaire.

Rechercher un concept80 résultats

A14

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Accélérateur

Un accélérateur est un matériel spécialisé conçu pour exécuter certains calculs plus vite ou efficacement qu’un processeur généraliste.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Agent

Un agent IA est un système qui continue plusieurs étapes vers un objectif et peut choisir ou utiliser actions, outils ou informations sous des contrôles définis.

AGI et futurs possibles

AGI

L’AGI, ou intelligence artificielle générale, est une famille contestée de termes pour une IA aux capacités larges et flexibles dans de nombreuses tâches ou environnements.

IA générative · Données, entraînement et inférence

Ajustement fin

L’ajustement fin est un entraînement supplémentaire qui adapte un modèle préentraîné à des tâches, domaines, exemples ou objectifs de comportement choisis.

Carte de l’IA · Données, entraînement et inférence

Algorithme

Un algorithme est une procédure définie qui transforme des entrées en résultats par une suite d’opérations ou de règles.

IA générative · Vérité, confiance et sécurité

Alignement

L’alignement est l’effort pour faire correspondre le comportement d’un système IA à des intentions, valeurs, règles ou objectifs humains définis.

IA générative · Vérité, confiance et sécurité

Ancrage

L’ancrage relie le résultat d’un modèle à des informations, observations, règles ou preuves externes sélectionnées pour la tâche.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Infrastructure, ouverture et gouvernance

API

Une API, ou interface de programmation, est une manière définie pour des composants logiciels de demander des fonctions ou échanger des données.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Appel de fonction

L’appel de fonction permet à un modèle de proposer un nom de fonction et des arguments structurés que le logiciel valide puis exécute éventuellement.

Carte de l’IA · Données, entraînement et inférence

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une approche où le comportement d’un modèle est façonné par des motifs trouvés dans des données ou expériences plutôt que seulement par des règles fixes.

Carte de l’IA · Données, entraînement et inférence

Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un apprentissage automatique fondé sur des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de transformations apprises.

AGI et futurs possibles

ASI

L’ASI, ou superintelligence artificielle, est un terme spéculatif pour une IA dépassant largement les humains dans la plupart ou la totalité des domaines cognitifs pertinents.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Usage pratique de l’IA

Automatisation

L’automatisation utilise la technologie pour accomplir tout ou partie d’un processus avec moins d’exécution humaine directe.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Autonomie

L’autonomie est le degré de liberté d’un système pour choisir, continuer ou agir sans qu’une personne dirige chaque étape.

Données, entraînement et inférence

Benchmark

Un benchmark est une tâche, un jeu de données, une procédure et une métrique standardisés pour comparer des modèles ou systèmes.

Vérité, confiance et sécurité · Données, entraînement et inférence

Biais

Un biais est une tendance systématique dans les données, mesures, choix de conception, comportements du modèle ou institutions qui oriente les résultats.

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Calcul informatique

Le calcul informatique est la capacité et le travail de traitement fournis par le matériel pour entraîner, exécuter et exploiter des modèles et systèmes numériques.

Données, entraînement et inférence

Caractéristique

Une caractéristique est une propriété ou représentation d’entrée qu’un modèle utilise pour produire un résultat.

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Centre de données

Un centre de données est une installation qui réunit calcul, stockage, réseau, alimentation, refroidissement et sécurité.

Données, entraînement et inférence

Changement de distribution

Un changement de distribution est une différence significative entre les données ou conditions de développement d’un modèle et celles rencontrées plus tard.

Données, entraînement et inférence

Classification

La classification attribue une entrée à une ou plusieurs catégories définies, souvent avec une note ou probabilité pour chacune.

Vérité, confiance et sécurité · Éducation et capacités humaines

Culture de l’IA

La culture de l’IA réunit les connaissances, compétences et jugements contextuels nécessaires pour comprendre, utiliser, évaluer et façonner les systèmes de façon responsable.

Vérité, confiance et sécurité · IA générative

Deepfake

Un deepfake est un média synthétique ou manipulé très réaliste qui représente faussement une personne, une voix, un événement ou une action.

Vérité, confiance et sécurité · Usage pratique de l’IA

Données personnelles

Les données personnelles sont des informations relatives à une personne identifiée ou raisonnablement identifiable, directement ou par combinaison et inférence.

Vérité, confiance et sécurité · Usage pratique de l’IA

Données sensibles

Les données sensibles sont des informations dont l’exposition, l’abus, l’inférence ou l’altération peut causer un dommage important ou exige une protection renforcée.

Données, entraînement et inférence

Entraînement

L’entraînement est le processus d’ajustement d’un modèle pour améliorer sa performance selon un objectif avec des données, du feedback ou des interactions.

Vérité, confiance et sécurité

Explicabilité

L’explicabilité est le degré auquel les personnes concernées reçoivent un compte rendu utile de la manière ou raison d’un résultat.

É4

Vérité, confiance et sécurité

Équité

L’équité est la qualité contextuelle d’un traitement des personnes ou groupes selon des critères, droits, besoins et procédures justifiés.

Agents et logiciels natifs de l’IA

État

L’état est l’information décrivant un système ou une tâche à un moment donné et transmise aux étapes suivantes.

Données, entraînement et inférence

Étiquette

Une étiquette est une valeur cible ou catégorie attachée à un exemple pour entraîner ou évaluer un modèle supervisé.

Données, entraînement et inférence · Vérité, confiance et sécurité

Évaluation

L’évaluation est la mesure et l’enquête structurées sur la performance d’un modèle ou système face à des questions, critères et contextes définis.

IA générative

Fenêtre de contexte

Une fenêtre de contexte est la quantité limitée d’informations tokenisées qu’un modèle peut considérer ensemble pendant une génération ou inférence.

Données, entraînement et inférence · Vérité, confiance et sécurité

Fiche de modèle

Une fiche de modèle est une documentation structurée des usages visés, évaluations, limites, contexte de développement et risques pertinents d’un modèle.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Garde-fou

Un garde-fou est un contrôle préventif, détectif ou correctif destiné à maintenir le comportement dans des limites définies.

Données, entraînement et inférence

Généralisation

La généralisation est la capacité d’un modèle à rester utile sur des exemples ou conditions pertinents non vus pendant l’entraînement.

IA générative

Génération augmentée par recherche

La génération augmentée par recherche, ou RAG, retrouve du contenu pertinent et le place dans le contexte d’un modèle génératif.

IA générative

Grand modèle de langage

Un grand modèle de langage, ou LLM, est un modèle riche en paramètres entraîné sur des séquences linguistiques pour prédire et générer des jetons en contexte.

IA générative · Vérité, confiance et sécurité

Hallucination

Une hallucination est un contenu généré non soutenu, inexact ou inventé qui reste souvent fluide et plausible.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Humain dans la boucle

L’humain dans la boucle décrit un processus où une personne effectue revue, décision, correction ou validation définie dans le cycle du système.

IA générative

L’IA générative produit texte, images, son, vidéo, code ou autre contenu en réponse à un contexte et à des contrôles.

Vérité, confiance et sécurité · Agents et logiciels natifs de l’IA

Incident lié à l’IA

Un incident IA est un événement où un système cause, favorise ou crée un risque crédible de dommage, panne ou atteinte aux droits.

Données, entraînement et inférence

Inférence

L’inférence consiste à exécuter un modèle entraîné sur une entrée pour produire une prédiction, génération, note ou autre résultat.

IA générative · Agents et logiciels natifs de l’IA

Instruction système

Une instruction système est un contexte de configuration destiné à guider le comportement d’un modèle pendant une session ou tâche, souvent prioritaire sur l’entrée ordinaire.

Carte de l’IA

Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle désigne un domaine et une famille de systèmes qui infèrent comment produire des résultats à partir d’entrées selon des objectifs explicites ou implicites.

IA générative · Usage pratique de l’IA

Invite

Une invite est une entrée fournie à un modèle ou système génératif pour façonner tâche, contexte, contraintes ou résultat souhaité.

IA générative

Jeton

Un jeton est une unité dans laquelle l’entrée ou le résultat d’un modèle est découpé pour être traité.

Données, entraînement et inférence

Jeu de données

Un jeu de données est une collection organisée d’exemples ou d’enregistrements utilisée pour l’entraînement, l’évaluation, l’analyse ou l’exploitation.

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Logiciel open source

Un logiciel open source rend son code source disponible sous une licence accordant des droits définis d’utilisation, inspection, modification et redistribution.

Vérité, confiance et sécurité · IA générative

Média synthétique

Un média synthétique est un texte, une image, un son, une vidéo ou autre média créé ou substantiellement modifié par génération informatique.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Mémoire

La mémoire est l’information qu’un système conserve ou peut retrouver pour un usage au-delà de l’étape ou du contexte immédiat.

Vérité, confiance et sécurité

Mésinformation

La mésinformation est une information fausse, inexacte ou substantiellement trompeuse partagée sans que l’intention de tromper soit nécessaire.

Données, entraînement et inférence

Modèle

Un modèle est une représentation apprise ou conçue qui associe des entrées à des résultats pour une tâche ou famille de tâches définie.

IA générative

Modèle de fondation

Un modèle de fondation est entraîné assez largement pour être adapté ou utilisé dans plusieurs tâches et applications en aval.

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Modèle fermé

Un modèle fermé ne publie pas ses artefacts clés, détails internes ou accès d’exploitation au-delà des interfaces et conditions du fournisseur.

IA générative · Carte de l’IA

Modèle multimodal

Un modèle multimodal traite ou produit plusieurs types de données comme texte, image, son, vidéo ou signaux de capteurs.

Infrastructure, ouverture et gouvernance

Modèle ouvert

Un modèle ouvert met à disposition du public certains artefacts et droits d’usage, avec un degré d’ouverture décrit explicitement.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Observabilité

L’observabilité est la capacité de comprendre l’état et le comportement pertinents d’un système à partir de traces, signaux et dossiers conçus.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Orchestration

L’orchestration coordonne tâches, modèles, outils, services, agents ou personnes afin que leurs résultats forment un même processus.

Données, entraînement et inférence

Paramètres

Les paramètres sont des valeurs numériques internes qu’une procédure d’entraînement ajuste pour façonner le comportement d’un modèle.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Permission

Une permission est une capacité autorisée d’accéder à une information, utiliser un outil ou accomplir une action sous des conditions définies.

IA générative · Données, entraînement et inférence

Plongement vectoriel

Un plongement est un vecteur numérique qui représente un élément afin de mesurer ou apprendre des relations utiles.

Données, entraînement et inférence

Prédiction

Une prédiction est le résultat estimé d’un modèle pour une entrée, par exemple une classe, valeur, probabilité, séquence ou élément suivant.

Vérité, confiance et sécurité

Provenance

La provenance est l’origine, la garde, les transformations et l’historique enregistrés de données, médias, preuves ou artefacts.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Récupération

La récupération est la capacité d’arrêter, contenir, inverser, réessayer, compenser ou reprendre sûrement après une panne ou interruption.

Données, entraînement et inférence

Régression

La régression est une tâche de modélisation qui prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie discrète.

Données, entraînement et inférence

Réseau de neurones

Un réseau de neurones est une structure de calcul paramétrée qui fait circuler l’information entre unités et transformations pour apprendre une relation entre entrée et résultat.

Carte de l’IA · Agents et logiciels natifs de l’IA

Robotique

La robotique est le domaine qui conçoit, construit, perçoit, contrôle et exploite des machines agissant dans le monde physique.

Vérité, confiance et sécurité · Agents et logiciels natifs de l’IA

Sécurité

La sécurité protège systèmes et informations contre accès, modification, divulgation, interruption ou destruction non autorisés.

Vérité, confiance et sécurité

Source primaire

Une source primaire est une preuve originale ou un dossier direct produit par les personnes, instruments, institutions ou processus concernés.

Vérité, confiance et sécurité

Statut des preuves

Le statut des preuves est une étiquette visible indiquant à quel point les sources actuelles soutiennent fortement et régulièrement une affirmation.

Agents et logiciels natifs de l’IA · Vérité, confiance et sécurité

Supervision humaine

La supervision humaine est la capacité plus large de personnes et institutions responsables à comprendre, gouverner, suivre, contester et interrompre un système IA.

Données, entraînement et inférence

Surapprentissage

Le surapprentissage apparaît lorsqu’un modèle épouse trop les exemples d’entraînement ou leur bruit et réussit moins bien sur de nouveaux cas pertinents.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Système agentique

Un système agentique est l’ensemble technique et organisationnel qui permet une continuation et des actions orientées vers un objectif.

IA générative

Température

La température est un réglage de génération qui change la préférence de l’échantillonnage pour les jetons les plus probables.

Vérité, confiance et sécurité

Transparence

La transparence rend disponibles aux personnes concernées les informations pertinentes sur le système, son usage, ses preuves, limites et sa gouvernance.

Vérité, confiance et sécurité

Usage à haut risque

Un usage à haut risque est une application où panne, abus ou performance inégale crée de graves conséquences pour personnes, droits, sûreté, revenus ou services essentiels.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Utilisation d’outils

L’utilisation d’outils est la capacité d’un système à invoquer une fonction, un service, une interface ou un appareil externe et intégrer son résultat.

Vérité, confiance et sécurité · Usage pratique de l’IA

Vérification

La vérification consiste à contrôler si une affirmation, sortie, action, identité ou résultat est suffisamment soutenu pour l’usage prévu.

Vérité, confiance et sécurité · Usage pratique de l’IA

Vie privée

La vie privée concerne contrôle, attentes et risques appropriés autour de la collecte, inférence, utilisation, diffusion, conservation et suppression d’informations sur les personnes.

Agents et logiciels natifs de l’IA

Workflow

Un workflow est une suite organisée de tâches, décisions, transferts, informations et contrôles qui produit un résultat.

Loading page content...

…