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Glossaire
Les sigles et termes techniques du site, chacun expliqué en une phrase. Sur chaque page, la première occurrence d'un terme de cette liste est soulignée et pointe directement vers son entrée ici.
Agent IA
Un agent IA, c’est un système qui, pour atteindre un objectif fixé par un humain, décide lui-même de l’enchaînement de ses étapes et peut appeler des outils — à la différence d’un assistant qui exécute une seule action prédéfinie.
Développé dans T4.1 — Ce qu'est un agent IA — et ce que ce n'est pas
BPE
Le BPE (Byte-Pair Encoding), c’est l’algorithme de découpage de texte le plus courant : il fusionne progressivement les paires de caractères ou de fragments les plus fréquentes d’un corpus pour construire son vocabulaire de tokens.
Développé dans T1.1 — L'IA générative, comment ça marche vraiment ?
CUDA
CUDA, c’est la plateforme logicielle propriétaire de Nvidia qui sert à programmer ses puces pour du calcul intensif, dont l’IA — un code optimisé pour CUDA ne tourne pas tel quel sur les puces d’un concurrent, ce qui crée une dépendance durable à Nvidia.
Développé dans T5.2 — Ouvert contre fermé : l'enjeu de pouvoir
Fenêtre de contexte
La fenêtre de contexte, c’est la quantité de texte qu’un modèle peut prendre en compte en une seule fois pour répondre — au-delà, ce qui a été dit plus tôt cesse d’être disponible, sauf à le refournir explicitement.
Développé dans T1.3 — Contexte et mémoire : pourquoi l'IA oublie
FLOPs
Un FLOP est une opération de calcul en virgule flottante ; « FLOPs » désigne soit la puissance d’une puce — le nombre qu’elle en exécute chaque seconde —, soit, comme dans le seuil réglementaire européen sur l’IA, le nombre total utilisé pour entraîner un modèle.
Développé dans T5.2 — Ouvert contre fermé : l'enjeu de pouvoir
Hallucination
Une hallucination, en IA, c’est une réponse formulée avec la même assurance qu’une réponse vraie, mais qui est en réalité factuellement fausse ou inventée.
Développé dans T2.1 — Hallucinations : pourquoi, et comment s'en protéger
HBM4
HBM4, c’est la quatrième génération d’un type de mémoire ultra-rapide placée au plus près d’une puce pour lui fournir des données à un débit bien supérieur à une mémoire d’ordinateur classique — un facteur clé de performance pour l’IA à grande échelle.
Développé dans T5.3 — Le nerf de la guerre : puces, data centers, énergie
Injection de prompt
Une injection de prompt, c’est une instruction malveillante cachée dans un contenu que l’IA lit — une page web, un document, un e-mail — qui détourne son comportement sans toucher à une seule ligne de son code.
Développé dans T6.2 — Sécurité : l'IA comme arme et comme cible
Jailbreak
Un jailbreak, c’est une technique qui contourne les garde-fous d’un modèle d’IA grand public pour lui faire produire une réponse qu’il refuserait normalement de donner.
Développé dans T6.2 — Sécurité : l'IA comme arme et comme cible
LLM
Un LLM (grand modèle de langage), c’est un programme entraîné sur d’immenses volumes de texte pour prédire, un token à la fois, la suite la plus probable d’une séquence — le mécanisme derrière les chatbots d’IA générative actuels.
Développé dans T1.1 — L'IA générative, comment ça marche vraiment ?
OSD
L’OSD (Open Source Definition), c’est le texte de référence publié par l’Open Source Initiative (l’OSI) qui liste les critères qu’une licence doit remplir pour mériter le terme « open source » — un modèle d’IA peut être qualifié d’« ouvert » par son éditeur tout en étant jugé non conforme à l’OSD.
Développé dans T5.2 — Ouvert contre fermé : l'enjeu de pouvoir
OSI
L’OSI (Open Source Initiative), c’est l’organisation qui fait référence pour juger si une licence logicielle mérite vraiment le terme « open source », à partir de critères précis réunis dans l’OSD — pas seulement du mot employé par l’éditeur qui la publie.
Développé dans T5.2 — Ouvert contre fermé : l'enjeu de pouvoir
OWASP
L’OWASP (Open Web Application Security Project), c’est une organisation à but non lucratif de référence en cybersécurité, connue pour ses classements des risques les plus critiques par catégorie de logiciel — dont un classement dédié aux applications d’IA générative.
Développé dans T6.2 — Sécurité : l'IA comme arme et comme cible
Poids ouverts
Les poids ouverts (open weights), ce sont les paramètres numériques d’un modèle mis à disposition en téléchargement — une notion différente d’« open source », qui exigerait en plus l’ouverture du code et des données d’entraînement.
Développé dans T5.2 — Ouvert contre fermé : l'enjeu de pouvoir
PPA
Un PPA (power purchase agreement), c’est un contrat de long terme par lequel une entreprise s’engage à acheter l’électricité d’une centrale précise à un prix fixé pour plusieurs années — de quoi financer, par exemple, la remise en service d’une centrale pour alimenter des centres de données IA.
Développé dans T5.3 — Le nerf de la guerre : puces, data centers, énergie
Réglage fin
Le réglage fin (fine-tuning), c’est le réentraînement complémentaire et ciblé d’un modèle déjà pré-entraîné, sur un jeu de données plus restreint, pour l’orienter vers un comportement ou un domaine précis.
Développé dans T1.2 — L'entraînement : d'où vient ce que le modèle « sait »
RLHF
Le RLHF (apprentissage par renforcement à partir de retours humains), c’est une méthode où des humains classent plusieurs réponses possibles d’un modèle selon leur qualité, ce classement servant ensuite à l’ajuster pour qu’il produise des réponses jugées plus utiles et plus sûres.
Développé dans T1.2 — L'entraînement : d'où vient ce que le modèle « sait »
Token
Un token, c’est l’unité de découpage du texte qu’un modèle manipule réellement — un mot entier, un fragment de mot ou un signe de ponctuation, selon l’algorithme d’encodage utilisé.
Développé dans T1.1 — L'IA générative, comment ça marche vraiment ?
TPU
Un TPU (Tensor Processing Unit), c’est une puce conçue par Google spécifiquement pour les calculs d’intelligence artificielle, plutôt qu’un processeur généraliste adapté après coup à cet usage.
Développé dans T5.3 — Le nerf de la guerre : puces, data centers, énergie