Le wiki de l'IA, sans le jargon
Vingt et un concepts qui expliquent 90 % des conversations sur l'intelligence artificielle. Chacun avec son analogie, son détail technique et un exemple.
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LLM (grand modèle de langage)
Le moteur derrière ChatGPT, Claude et Gemini.
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Tokens
Les pièces en lesquelles l'IA découpe tout le texte.
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Fenêtre de contexte
La mémoire de travail du modèle : ce qui n'y rentre pas n'existe pas.
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Température
Le bouton qui règle l'audace du modèle.
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MCP (Model Context Protocol)
L'USB-C de l'IA : un connecteur standard pour les outils et les données.
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RAG (génération augmentée par récupération)
Le modèle arrête de mémoriser et commence à consulter.
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Fine-tuning (réglage fin)
Transformer un modèle généraliste en votre spécialiste.
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Agents IA
De la réponse aux questions à l'accomplissement de missions.
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Hallucinations
Quand l'IA répond avec un aplomb total… en inventant tout.
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Prompt système
Les instructions invisibles que l'IA reçoit avant les vôtres.
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Raisonnement étape par étape
Demander à l'IA de réfléchir à voix haute avant de répondre.
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Embeddings
Transformer le sens en coordonnées qu'une machine peut comparer.
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IA multimodale
Des modèles qui ne se contentent pas de lire : ils voient, écoutent et dessinent.
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Paramètres
Les millions de « boutons » internes où vit tout ce qui a été appris.
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Modèles ouverts et fermés
Qui peut télécharger, modifier et exécuter le modèle ?
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Injection de prompt
Quand quelqu'un cache des ordres dans le texte que l'IA va lire.
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Transformer
L'architecture qui a rendu tout le reste possible.
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Entraînement
Comment un modèle passe de ne rien savoir à parler de tout.
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Inférence
Le moment où le modèle travaille pour vous.
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Benchmarks
Les examens qui servent à comparer les modèles.
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AGI (intelligence artificielle générale)
L'IA hypothétique capable de toute tâche intellectuelle humaine.
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