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.

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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