Glossaire · La Semaine IA

Glossaire IA

Les concepts de l'IA expliqués simplement, sans jargon — pour comprendre ce qu'on te vend.

→ Le guide complet : Comprendre l'IA

• Agent IA : c'est quoi un agent autonome ? Agent IA autonome : la définition claire, la vraie différence avec un chatbot, la boucle perception-action, des exemples concrets et les risques. Pour founders FR.
• Embeddings : c'est quoi, concrètement (et pourquoi ça fait tourner le RAG) ? Embeddings : représenter un texte par un vecteur qui capture le sens, pour mesurer la similarité. Le moteur du RAG et de la recherche sémantique. Pour devs et founders FR.
• Fine-tuning : c'est quoi, et quand l'utiliser plutôt que le RAG ? Fine-tuning : la définition claire, la différence avec le RAG, le coût et les données nécessaires, et les cas d'usage où ça vaut vraiment le coup. Pour founders FR.
• Hallucination des LLM : pourquoi ça invente, et comment limiter Hallucination IA : pourquoi un LLM invente des faits faux avec aplomb, le mécanisme, comment réduire (RAG, prompting) et pourquoi c'est irréductible.
• LLM (large language model) : c'est quoi, expliqué sans jargon Qu'est-ce qu'un LLM (large language model) ? Définition claire, fonctionnement (prédiction de tokens), forces et limites, exemples GPT et Claude. Sans jargon.
• MCP (Model Context Protocol) : c'est quoi, concrètement ? MCP (Model Context Protocol) : la définition claire du protocole ouvert d'Anthropic qui branche un agent IA à tes outils et données. Le « USB-C de l'IA » expliqué pour devs et founders FR.
• Modèles open-source / poids ouverts : c'est quoi, et pourquoi le mot « open » est piégé Modèles open-source, poids ouverts, propriétaire : la vraie différence. Llama, Mistral, DeepSeek vs GPT et Claude. Pourquoi ça compte pour un founder (coût, contrôle, privacy).
• Multimodalité : un modèle qui voit, lit et entend Multimodalité : un modèle qui traite plusieurs types d'entrée et de sortie — texte, image, audio, parfois vidéo. Définition claire, exemples réels (GPT-4o, Gemini, Claude), cas d'usage et limites.
• Prompt engineering : les bases qui marchent (sans être ingénieur) Prompt engineering, c'est quoi ? La définition claire, les 4 techniques qui marchent vraiment (contexte, exemples, rôle, format), les mythes à oublier. Pour non-ingénieurs.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : c'est quoi, concrètement ? RAG (Retrieval-Augmented Generation) : la définition claire, comment ça marche (embeddings, recherche, génération) et quand l'utiliser. Pour devs et founders FR.
• Tokens et fenêtre de contexte : c'est quoi, et pourquoi ça décide de tout Token IA et fenêtre de contexte expliqués simplement : ce que le modèle lit, pourquoi ça fixe le prix, les limites et la mémoire d'une conversation.
• Vibe coding : c'est quoi, sans hype ni mépris Vibe coding, c'est quoi ? La définition de Karpathy (2025), ce que ça débloque vraiment, les pièges (dette technique, sécurité, fuites de secrets) et pour qui c'est utile.