Glossaire de l'IA & des LLM
Des définitions en langage clair des termes de l’IA que vous verrez souvent employés. De attention à zero-shot, avec des liens vers les modèles et les outils pour lesquels chaque concept est pertinent. Les guides, prompts et comparatifs se trouvent dans notre collection de ressources pour apprendre l'IA.
Termes fondamentaux de l’IA
- LLM (grand modèle de langage)Un modèle d’IA entraîné sur d’immenses quantités de texte, capable de lire et de générer du langage naturel. ChatGPT, Claude et Gemini sont tous des LLM.
- Modèle de fondationUn grand modèle d’IA généraliste (comme GPT-4 ou Claude Sonnet), entraîné sur des données variées et adaptable à de nombreuses tâches.
- TransformerL’architecture de réseau de neurones introduite en 2017 qui fait fonctionner tous les LLM modernes - ChatGPT, Claude, Gemini, tous sans exception.
- TokenL’unité utilisée par les modèles d’IA pour lire et écrire. Environ 4 caractères ou 0,75 mot. Les tarifs et les fenêtres de contexte sont mesurés en tokens.
- Fenêtre de contexteLa quantité de texte qu’une IA peut traiter en une seule fois, mesurée en tokens. Une fenêtre de contexte plus grande permet d’analyser des documents plus longs, des conversations plus longues et des tâches plus complexes.
- MultimodalUn modèle capable de traiter plusieurs types d’entrées - Texte, images, audio, vidéo - Et pas seulement du texte.
Vocabulaire du prompting
- PromptCe que vous saisissez à l’intention d’une IA. L’art de rédiger des prompts efficaces s’appelle l’ingénierie des prompts.
- Ingénierie des promptsLa discipline qui consiste à rédiger des prompts d’IA produisant régulièrement de bonnes réponses. Elle comprend des techniques comme le few-shot, le CoT et l’attribution de rôles.
- Prompt systèmeUne instruction envoyée avant votre message, qui définit la personnalité, le ton et les contraintes de l'IA pour le reste de la conversation.
- Chaîne de penséeUne technique de prompting où l’IA explique son raisonnement étape par étape avant de donner une réponse finale — généralement plus précise qu’une réponse directe.
- Zero-shotDemander à l’IA de faire quelque chose sans lui donner d’exemple. L’opposé du prompting avec quelques exemples.
- TempératureUn réglage qui contrôle la créativité de l’IA. 0 = déterministe et prévisible. 1 = plus varié, créatif, parfois débridé.
Modèles et fournisseurs
- GPTTransformeur génératif pré-entraîné. L’architecture de modèle et la convention de nommage utilisées par OpenAI pour ChatGPT.
- ClaudeLa famille de modèles d'IA d'Anthropic, connue pour ses textes longs, réfléchis et soignés. Disponible sur claude.ai ou AskAI.free.
- GeminiLa famille de modèles d’IA phare de Google. Gemini 2.5 Pro se distingue par son contexte long (2 M de tokens) et ses capacités multimodales ; Gemini 2.0 Flash est l’option rapide disponible dans l’offre gratuite.
- OpenAILe laboratoire d'IA à l'origine de ChatGPT et de la famille de modèles GPT. Fondé en 2015, il est aujourd'hui valorisé à plusieurs centaines de milliards.
- AnthropicLe laboratoire d'IA à l'origine de Claude. Fondé par d'anciens chercheurs d'OpenAI spécialisés dans la sécurité de l'IA. Amazon et Google figurent parmi ses principaux investisseurs.
- SonnetLe modèle Claude de milieu de gamme d'Anthropic - La gamme phare que la plupart des gens utilisent au quotidien.
Précision et sécurité
- HallucinationLorsqu’une IA affirme avec assurance quelque chose de faux. Le principal problème de fiabilité des LLM - Comprendre les hallucinations vous aide à utiliser l’IA de façon plus sûre.
- RAGAncrer les réponses de l’IA dans vos propres documents - Récupérez d’abord le contexte pertinent, puis générez la réponse. La solution clé aux limites de date des connaissances.
- Date limite des connaissancesLa date au-delà de laquelle l’IA n’a pas connaissance des événements mondiaux. ChatGPT, Claude et Gemini en ont tous une - Pour l’actualité, utilisez Perplexity.
- JailbreakUn prompt qui pousse une IA à ignorer son entraînement à la sécurité et à faire quelque chose qu’elle refuse normalement.
- IA constitutionnelleLa méthode d'entraînement d'Anthropic dans laquelle Claude est entraîné selon une « constitution » écrite de valeurs - Plutôt qu'à partir de retours humains ponctuels pour chaque exemple.
- Modèle de raisonnementUn modèle d’IA qui « réfléchit » explicitement avant de répondre en générant une longue chaîne de pensée. Plus performant en mathématiques, en code et en logique - Plus lent que les modèles de chat.
A
-
Un système d’IA capable d’agir en votre nom - Appeler des outils, naviguer sur le Web, écrire des fichiers - Et pas seulement répondre par du texte.
-
Le problème de recherche qui consiste à faire en sorte que les systèmes d'IA fassent ce que les humains souhaitent réellement, au-delà de ce qu'ils demandent littéralement.
-
Le mécanisme mathématique qui permet aux transformers de se concentrer sur différentes parties de l’entrée lors de la génération de chaque token de sortie.
-
Terme d'argot d'Internet désignant le fait de cultiver délibérément une image naturellement cool, assurée ou impressionnante - Souvent avec un clin d'œil à son caractère en réalité très mis en scène.
-
Le laboratoire d'IA à l'origine de Claude. Fondé par d'anciens chercheurs d'OpenAI spécialisés dans la sécurité de l'IA. Amazon et Google figurent parmi ses principaux investisseurs.
B
-
Un ancien modèle de Google (2018) qui a marqué une étape majeure avant les LLM. Aujourd'hui, il est surtout utilisé dans Google Search, pas pour la discussion.
C
-
Une technique de prompting où l’IA explique son raisonnement étape par étape avant de donner une réponse finale — généralement plus précise qu’une réponse directe.
-
Terme d'argot d'Internet désignant un archétype masculin sûr de lui et attirant selon les critères conventionnels, souvent évoqué dans le looksmaxxing et la culture des mèmes.
-
Terme du jargon looksmaxxing désignant le fait de chercher à imiter l’archétype du Chad sûr de lui et soigné, par ses choix d’apparence et de présentation.
-
Le produit phare de conversation avec l’IA d’OpenAI. Il repose sur la famille de modèles GPT (4o, 4.1, o3, etc.).
-
Terme d'argot d'Internet et du looksmaxxing désignant une personne jugée peu attirante ou à l'apparence négligée, généralement utilisé comme une insulte subjective plutôt que comme une évaluation objective.
-
La famille de modèles d'IA d'Anthropic, connue pour ses textes longs, réfléchis et soignés. Disponible sur claude.ai ou AskAI.free.
-
La méthode d'entraînement d'Anthropic dans laquelle Claude est entraîné selon une « constitution » écrite de valeurs - Plutôt qu'à partir de retours humains ponctuels pour chaque exemple.
-
La quantité de texte qu’une IA peut traiter en une seule fois, mesurée en tokens. Une fenêtre de contexte plus grande permet d’analyser des documents plus longs, des conversations plus longues et des tâches plus complexes.
E
-
Une liste de nombres qui représente un texte de façon à permettre aux ordinateurs d’en mesurer mathématiquement la 'similarité'. Le fondement de la recherche sémantique et du RAG.
F
-
Expression informelle sur Internet désignant un résultat d'analyse ou de notation du visage fondé sur l'apparence des traits et des proportions visibles sur une photo - Et non sur l'intelligence ou la valeur personnelle.
-
Entraîner un modèle existant sur des exemples supplémentaires pour le spécialiser dans un domaine, par exemple pour faire écrire ChatGPT dans le style de votre entreprise.
-
Un grand modèle d’IA généraliste (comme GPT-4 ou Claude Sonnet), entraîné sur des données variées et adaptable à de nombreuses tâches.
G
-
Transformeur génératif pré-entraîné. L’architecture de modèle et la convention de nommage utilisées par OpenAI pour ChatGPT.
-
La famille de modèles d’IA phare de Google. Gemini 2.5 Pro se distingue par son contexte long (2 M de tokens) et ses capacités multimodales ; Gemini 2.0 Flash est l’option rapide disponible dans l’offre gratuite.
-
Un archétype de mème Internet exagéré représentant une version incroyablement séduisante, musclée et extrêmement sûre d'elle d'un Chad.
H
-
Lorsqu’une IA affirme avec assurance quelque chose de faux. Le principal problème de fiabilité des LLM - Comprendre les hallucinations vous aide à utiliser l’IA de façon plus sûre.
I
-
Exécution d'un modèle entraîné pour obtenir une réponse. À distinguer de l'entraînement, qui consiste à lui apprendre à fonctionner au départ.
J
-
Un prompt qui pousse une IA à ignorer son entraînement à la sécurité et à faire quelque chose qu’elle refuse normalement.
K
-
La date au-delà de laquelle l’IA n’a pas connaissance des événements mondiaux. ChatGPT, Claude et Gemini en ont tous une - Pour l’actualité, utilisez Perplexity.
L
-
Un modèle d’IA entraîné sur d’immenses quantités de texte, capable de lire et de générer du langage naturel. ChatGPT, Claude et Gemini sont tous des LLM.
M
-
Le standard ouvert d'Anthropic pour connecter les assistants IA aux sources de données et aux outils. Comme l'USB-C pour l'IA.
-
Terme d'argot d'Internet désignant le fait d'éclipser nettement quelqu'un, généralement par son apparence, sa musculature, son style, son assurance ou sa présence sociale.
-
Un modèle capable de traiter plusieurs types d’entrées - Texte, images, audio, vidéo - Et pas seulement du texte.
N
-
La structure mathématique sur laquelle reposent les LLM : des milliards d’équations simples reliées entre elles pour apprendre des régularités.
O
-
Le laboratoire d'IA à l'origine de ChatGPT et de la famille de modèles GPT. Fondé en 2015, il est aujourd'hui valorisé à plusieurs centaines de milliards.
P
-
Un nombre unique dans un réseau neuronal. Les LLM possèdent des milliards de paramètres — plus ils sont nombreux, plus le modèle est performant (généralement).
-
Une échelle informelle de notation du visage utilisée dans le looksmaxxing. Dans l'usage récent, PSL peut signifier Proportion, Size, and Lineation ou Physical Sexual Level.
-
Ce que vous saisissez à l’intention d’une IA. L’art de rédiger des prompts efficaces s’appelle l’ingénierie des prompts.
-
La discipline qui consiste à rédiger des prompts d’IA produisant régulièrement de bonnes réponses. Elle comprend des techniques comme le few-shot, le CoT et l’attribution de rôles.
R
-
Ancrer les réponses de l’IA dans vos propres documents - Récupérez d’abord le contexte pertinent, puis générez la réponse. La solution clé aux limites de date des connaissances.
-
Un modèle d’IA qui « réfléchit » explicitement avant de répondre en générant une longue chaîne de pensée. Plus performant en mathématiques, en code et en logique - Plus lent que les modèles de chat.
-
Une technique d’entraînement où l’IA progresse par essais et erreurs, en recevant des récompenses pour les bons résultats. Le « F » de RLHF.
S
-
Le modèle Claude de milieu de gamme d'Anthropic - La gamme phare que la plupart des gens utilisent au quotidien.
-
Une instruction envoyée avant votre message, qui définit la personnalité, le ton et les contraintes de l'IA pour le reste de la conversation.
T
-
Un réglage qui contrôle la créativité de l’IA. 0 = déterministe et prévisible. 1 = plus varié, créatif, parfois débridé.
-
L’unité utilisée par les modèles d’IA pour lire et écrire. Environ 4 caractères ou 0,75 mot. Les tarifs et les fenêtres de contexte sont mesurés en tokens.
-
Le composant qui convertit le texte en tokens (et inversement). Chaque modèle utilise son propre tokenizer, ce qui explique pourquoi une même phrase ne compte pas le même nombre de tokens dans GPT et Claude.
-
Le texte sur lequel un LLM est entraîné. Il s’agit généralement de milliers de milliards de tokens collectés sur le Web, dans des livres, des dépôts de code et d’autres sources.
-
L’architecture de réseau de neurones introduite en 2017 qui fait fonctionner tous les LLM modernes - ChatGPT, Claude, Gemini, tous sans exception.
-
Lorsqu’un modèle d’IA peut appeler des fonctions externes - recherche, calculatrice, base de données - au lieu de simplement générer du texte.
V
-
Terme issu des mèmes Internet désignant une voix perçue comme plus aiguë ou moins imposante selon les critères traditionnels, souvent opposée à une voix dite de Chad.
-
Un modèle d’IA capable de comprendre les images, et pas seulement le texte. La plupart des grands LLM actuels sont désormais des modèles de vision.
Z
-
Demander à l’IA de faire quelque chose sans lui donner d’exemple. L’opposé du prompting avec quelques exemples.