Agent IA
Programme autonome qui utilise l'IA pour accomplir des tâches complexes de manière indépendante. Contrairement à un chatbot classique, un agent peut planifier, utiliser des outils et prendre des décisions.
Exemple : Un agent qui analyse des candidatures, planifie des entretiens et envoie des feedbacks automatiquement.
API (Application Programming Interface)
Interface permettant à deux applications de communiquer entre elles. Les API d'IA (OpenAI, Anthropic, Google) permettent d'intégrer des modèles dans vos applications.
Exemple : L'API d'OpenAI permet d'intégrer ChatGPT dans votre CRM pour générer des emails personnalisés.
Automatisation
Processus permettant d'exécuter des tâches répétitives sans intervention humaine. Combinée à l'IA, l'automatisation devient intelligente et adaptative.
Exemple : Tri automatique des emails entrants basé sur leur contenu et urgence.
Chain-of-Thought (CoT)
Technique de prompting qui demande à l'IA de décomposer son raisonnement étape par étape, améliorant ainsi la qualité des réponses complexes.
Exemple : "Résous ce problème étape par étape : 1) Analyse le contexte, 2) Identifie les contraintes, 3) Propose une solution."
ChatGPT
Assistant conversationnel développé par OpenAI, basé sur les modèles GPT. Version la plus populaire grand public de l'IA générative textuelle.
Exemple : Utiliser ChatGPT pour rédiger des emails, résumer des documents ou générer du code.
Claude
Famille de modèles d'IA développés par Anthropic, réputés pour leur fiabilité, leurs fenêtres de contexte étendues et leur respect des consignes.
Exemple : Claude excelle dans l'analyse de longs documents juridiques ou techniques.
Context Window (Fenêtre de contexte)
Quantité maximale de texte qu'un modèle peut traiter en une seule fois. Mesurée en tokens. Plus c'est grand, plus vous pouvez fournir d'informations.
Exemple : GPT-4 Turbo : 128K tokens (~300 pages). Claude 3 : 200K tokens (~500 pages).
Embedding
Représentation numérique (vecteur) d'un texte ou d'une image permettant à l'IA de comprendre sa signification sémantique. Fondamental pour la recherche intelligente.
Exemple : Transformer votre documentation en embeddings pour créer un chatbot qui répond avec vos propres données.
Few-Shot Learning
Technique consistant à fournir quelques exemples à l'IA pour qu'elle comprenne le format attendu, sans réentraînement complet du modèle.
Exemple : Montrer 3 exemples d'emails de relance pour que l'IA en génère de similaires.
Fine-Tuning
Réentraînement d'un modèle existant sur vos propres données pour le spécialiser. Coûteux mais permet une personnalisation maximale.
Exemple : Fine-tuner GPT-3.5 sur 10 000 tickets support pour obtenir un assistant ultra-spécialisé.
Gemini
Famille de modèles d'IA développés par Google, multimodaux (texte, image, vidéo, audio). Successeur de Bard.
Exemple : Gemini Pro peut analyser une présentation PowerPoint et générer un script de présentation.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Architecture de modèle d'IA développée par OpenAI. GPT-4 est la version la plus avancée en 2024-2025.
Exemple : GPT-4o ("omni") combine texte, vision et audio dans un seul modèle.
Guardrails
Ensemble de règles et filtres pour contrôler les sorties d'un modèle IA et éviter les réponses inappropriées, hors-sujet ou dangereuses.
Exemple : Empêcher un chatbot client de donner des informations financières confidentielles.
Hallucination
Phénomène où l'IA génère des informations fausses mais présentées avec confiance. Principal risque de l'IA générative à surveiller.
Exemple : L'IA invente des sources bibliographiques qui n'existent pas ou des statistiques fantaisistes.
LLM (Large Language Model)
Modèle de langage entraîné sur d'énormes quantités de texte. Base de ChatGPT, Claude, Gemini, etc. Comprend et génère du langage naturel.
Exemple : GPT-4, Claude 3, Mistral Large sont des LLM.
Mistral AI
Startup française créant des modèles d'IA open-source performants. Alternative européenne à OpenAI et Anthropic.
Exemple : Mistral Large excelle sur les tâches en français et respecte le RGPD.
Multimodal
Modèle capable de traiter plusieurs types de données : texte, image, audio, vidéo. Tendance majeure de l'IA moderne.
Exemple : GPT-4o peut analyser une photo de facture et extraire automatiquement les données.
No-Code
Approche permettant de créer des applications sans écrire de code. Make, Zapier, n8n sont des plateformes no-code d'automatisation.
Exemple : Créer un workflow qui transcrit vos réunions et envoie un résumé sans coder.
OpenAI
Organisation à l'origine de ChatGPT, GPT-4, DALL-E et Whisper. Leader de l'IA générative commerciale.
Exemple : OpenAI propose des API pour intégrer leurs modèles dans vos applications.
Prompt
Instruction ou question donnée à un modèle d'IA pour obtenir une réponse. L'art du prompting consiste à formuler des requêtes efficaces.
Exemple : "Résume ce texte en 3 points clés pour un dirigeant pressé" est un prompt.
Prompt Engineering
Discipline consistant à optimiser la formulation des prompts pour obtenir les meilleurs résultats d'un modèle d'IA.
Exemple : Tester différentes formulations, ajouter du contexte, utiliser des techniques comme Chain-of-Thought.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique combinant recherche dans une base de données et génération de texte. Permet à l'IA de répondre avec VOS données sans hallucination.
Exemple : Un chatbot qui cherche dans votre documentation technique avant de répondre aux questions.
RGPD
Règlement Général sur la Protection des Données. Cadre européen à respecter lors de l'usage d'IA avec des données personnelles.
Exemple : Utiliser Claude ou Mistral AI (hébergés UE) plutôt que ChatGPT pour traiter des données sensibles.
System Prompt
Instructions permanentes données à un modèle pour définir son comportement, ton et contraintes. Configuré une fois, appliqué à toutes les conversations.
Exemple : "Tu es un assistant juridique spécialisé en droit du travail français. Réponds de manière formelle et cite les articles de loi."
Temperature
Paramètre contrôlant la créativité vs prévisibilité des réponses. 0 = très prévisible, 1 = très créatif/aléatoire.
Exemple : Temperature = 0.2 pour générer des factures (précision). Temperature = 0.8 pour du brainstorming marketing.
Token
Unité de texte traitée par un modèle. Environ 1 token = 0.75 mot en français. Les API IA facturent au token consommé.
Exemple : "Bonjour, comment allez-vous ?" = ~6 tokens. Important pour calculer les coûts d'API.
Transformer
Architecture de réseau de neurones révolutionnaire (2017) à la base de tous les LLM modernes. Le "T" dans GPT.
Exemple : BERT, GPT, Claude, Gemini utilisent tous l'architecture Transformer.
Vector Database
Base de données spécialisée pour stocker et chercher des embeddings. Essentielle pour les systèmes RAG performants.
Exemple : Pinecone, Weaviate, Qdrant sont des vector databases populaires.
Zero-Shot Learning
Capacité d'un modèle à accomplir une tâche sans aucun exemple préalable, juste avec des instructions claires.
Exemple : Demander à GPT-4 de traduire en japonais sans lui montrer d'exemple.
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