Glossaire

L’IA, sans le jargon.

Une définition courte, puis la bonne leçon si vous voulez voir le concept en action.

Agent IA: Système qui choisit et enchaîne des actions pour atteindre un objectif, avec des outils et des limites définies.; Un chatbot qui répond seulement à des messages n’est pas forcément un agent.
API: Porte d’entrée technique qui permet à deux applications d’échanger des demandes et des données de façon structurée.; Vous n’avez pas besoin de savoir programmer pour bien utiliser une IA.
Application IA: Interface qui donne accès à un modèle et peut ajouter des fichiers, une mémoire, une recherche ou des règles.
Assistant IA: Configuration d’une IA pour une mission récurrente, avec des consignes, des exemples, des sources et des limites.
Connecteur: Lien autorisé entre une application IA et un autre service, par exemple un espace documentaire ou un agenda.
Contexte: Informations disponibles pour produire la réponse actuelle : votre demande, l’historique retenu, les fichiers ou les extraits fournis.
Droits d’accès: Règles qui déterminent qui peut voir, modifier ou transmettre une donnée dans un outil.
Embedding: Représentation numérique d’un contenu qui aide un système à rapprocher des textes ou images de sens similaire.; Le terme devient utile surtout pour comprendre une recherche sémantique ou un système RAG.
Hallucination: Information fausse ou non prouvée produite avec une formulation qui peut sembler crédible.
Hébergement local: Exécution d’un logiciel ou stockage de données sur une infrastructure contrôlée localement plutôt que chez un service externe.; Local ne signifie pas automatiquement sûr : les droits, journaux et mises à jour comptent aussi.
IA générative: Système qui produit un nouveau contenu, comme du texte, une image ou du son, à partir d’une entrée.
Modèle: Moteur entraîné sur de nombreux exemples pour calculer une sortie plausible à partir d’une entrée.
Prompt ou consigne: Message qui décrit à l’IA la mission, le contexte, les contraintes et le format de réponse attendu.
RAG: Méthode qui recherche des extraits dans un ensemble de sources puis les fournit au modèle pour préparer sa réponse.; RAG signifie Retrieval-Augmented Generation, mais l’acronyme n’est pas nécessaire pour l’utiliser.
Source: Document, page ou jeu de données identifiable qui permet de contrôler une affirmation.
Token: Petit morceau de texte traité par un modèle. Un mot peut correspondre à un ou plusieurs tokens.; Vous devez surtout retenir qu’une conversation et un document ont une capacité limitée.
Validation humaine: Contrôle explicite réalisé par une personne avant qu’une décision ou une action sensible soit appliquée.
Workflow: Suite d’étapes définies à l’avance pour faire circuler une tâche, des données et des validations.