Glossaire IA — tous les termes de l'Intelligence Artificielle
Définitions directes, exemples concrets pour PME et un contexte qu'on ne trouve pas sur Wikipédia.
Processus d'optimisation des contenus numériques pour qu'ils soient la réponse directe choisie par les assistants d'IA et les moteurs de recherche conversationnels comme ChatGPT ou Perplexity.
Un système autonome capable de planifier des tâches, d'utiliser des outils externes et de prendre des décisions pour atteindre un objectif spécifique sans supervision humaine constante.
Capacité d'un modèle d'IA à traiter uniquement les parties pertinentes d'une information, en ignorant le bruit et en se concentrant sur les relations critiques entre les données introduites.
Technique d'interaction avec les modèles de langage qui les oblige à décomposer des problèmes complexes en étapes logiques intermédiaires avant de présenter la réponse finale.
Processus de fragmentation de documents volumineux en parties plus petites et cohérentes afin que les systèmes d'IA puissent traiter, récupérer et croiser les informations de manière précise.
Capacité maximale d'informations qu'un modèle d'IA peut traiter en une seule fois avant de commencer à oublier les détails initiaux.
Mesure mathématique qui évalue le degré de similitude entre deux éléments, tels que des documents ou des produits, sur la base de l'orientation de leur signification numérique plutôt que sur leur longueur.
Représentation numérique du sens d'un contenu qui permet aux ordinateurs de mesurer la proximité sémantique entre différents concepts, textes ou images.
Processus systématiques et outils de mesure pour vérifier si la sortie d'un modèle d'IA est précise, sûre et utile pour un cas d'usage métier spécifique.
Méthode consistant à fournir quelques exemples de référence dans la requête à l'IA pour qu'elle apprenne à exécuter une tâche spécifique sans nécessiter d'entraînement supplémentaire.
Le processus d'entraînement d'un modèle d'IA préexistant avec des données spécifiques pour qu'il apprenne des tâches, des tons de voix ou des terminologies propres à une niche ou à une entreprise.
Capacité d'un modèle d'IA à identifier qu'il a besoin d'un outil externe pour réaliser une tâche et à générer la commande nécessaire pour l'exécuter avec des données structurées.
Stratégie d'optimisation de contenu pour garantir qu'une marque est citée et recommandée par les modèles d'IA générative et les moteurs de recherche conversationnels.
Ensemble de règles et de restrictions appliquées aux modèles d'IA pour garantir que les réponses sont sûres, précises, conformes au ton de l'entreprise et exemptes d'hallucinations.
Phénomène où les modèles d'IA génèrent des informations factuellement incorrectes ou sans fondement dans la réalité, en les présentant avec un ton de confiance excessif et trompeur.
Algorithme d'organisation des données qui permet de trouver rapidement des informations similaires dans des bases de données à grande échelle, fonctionnant comme un réseau de 'raccourcis' intelligents.
Combine la précision de la correspondance par mots-clés traditionnels avec la compréhension sémantique de l'intelligence artificielle pour optimiser la récupération d'informations dans les bases de données.
Modèles d'intelligence artificielle entraînés sur des volumes massifs de texte pour comprendre, générer et traiter le langage humain avec une grande fluidité.
Technique d'entraînement efficace permettant d'adapter des modèles d'IA à grande échelle à des tâches spécifiques sans dépenser des fortunes en calcul ou en temps.
Norme ouverte permettant de connecter les modèles d'IA à des sources de données et des outils externes de manière universelle, remplaçant les intégrations personnalisées et isolées.
Ensemble de pratiques visant à automatiser et standardiser le cycle de vie des modèles d'IA, de la phase d'expérimentation à la maintenance en production avec fiabilité.
Capacité d'un système d'IA à traiter et à mettre en relation différents types d'informations, tels que du texte, des images, de l'audio et de la vidéo, de manière simultanée et intégrée.
Capacité à comprendre l'état interne d'un système d'IA à travers l'analyse des données qu'il génère, permettant d'identifier la cause profonde des problèmes plutôt que de simplement détecter des défaillances.
Technologie qui convertit différents types de documents, tels que des images ou des PDF numérisés, en données éditables et consultables par ordinateur.
Le processus de structuration des instructions d'entrée pour les modèles d'IA génératrice afin d'obtenir des résultats plus précis, cohérents et utiles pour les tâches professionnelles.
Technique de manipulation où un utilisateur insère des instructions malveillantes dans un modèle d'IA pour contourner les filtres de sécurité, ignorer les règles originales ou extraire des données confidentielles.
Technique permettant à un modèle d'IA de consulter des documents externes actualisés et privés avant de générer une réponse, garantissant une plus grande précision et réduisant les hallucinations.
Composant d'IA qui réorganise les résultats d'une recherche pour placer les plus pertinents en tête, corrigeant ainsi les imprécisions du moteur de recherche initial.
Processus d'entraînement qui ajuste le comportement d'un modèle de langage grâce aux commentaires d'experts humains pour garantir des réponses sûres, utiles et alignées avec les intentions réelles.
La transition stratégique de l'optimisation pour les moteurs de recherche traditionnels (Google) vers la visibilité dans les systèmes d'IA générative et les moteurs de réponse (ChatGPT, Perplexity).
Garantit que le modèle d'IA répond dans un format technique rigide et prévisible, tel que JSON, plutôt qu'en texte libre narratif.
Paramètre qui contrôle l'équilibre entre la prévisibilité et la créativité des réponses d'un modèle de langage, définissant le niveau d'aléatoire dans le choix des mots.
L'unité minimale de traitement utilisée par les modèles d'IA pour lire et générer du texte, correspondant généralement à des morceaux de mots ou à des caractères individuels.
Architecture de réseau neuronal basée sur le mécanisme d'attention, qui traite les données en parallèle et identifie efficacement les relations complexes dans des séquences d'informations.