L’intelligence artificielle est désormais partout : elle alimente les moteurs de recherche, réécrit les e-mails et s’immisce même dans les applications que vous utilisez au quotidien.
Mais pour quiconque découvre tout juste ce domaine, le vocabulaire de l’IA peut donner l’impression d’être un mur de termes inconnus : jetons, modèles, hallucinations et bien d’autres. La technologie n’est pas difficile à suivre, mais son jargon, lui, peut l’être. Une fois ce vocabulaire décodé, tout le domaine devient bien moins mystérieux et beaucoup plus exploitable.
Voici les 10 termes de l’IA qui offrent aux débutants les bases les plus claires et les plus rapides à acquérir.
1. Algorithme
Un algorithme est un ensemble d’instructions qu’un ordinateur suit pour accomplir une tâche. Dans l’IA, ces instructions aident les systèmes à repérer des schémas, par exemple à identifier les e-mails qui ressemblent à du spam ou à prédire le mot suivant d’une phrase.
Vous pouvez le voir comme une recette : suivez ces étapes, dans cet ordre, et vous obtiendrez un résultat. La différence avec l’IA, c’est que la recette peut s’adapter à mesure qu’elle observe davantage d’exemples, raison pour laquelle les algorithmes sont à la base de tout, des chatbots aux moteurs de recommandation.
2. Fenêtre de contexte
Une fenêtre de contexte correspond à la quantité d’informations qu’un modèle d’IA peut garder en tête à un instant donné. Au lieu de se souvenir éternellement de chaque détail, le modèle fonctionne dans une limite fixe. Une fois que votre conversation dépasse cette limite, les informations les plus anciennes commencent à disparaître, ce qui explique pourquoi l’IA peut soudainement « oublier » quelque chose que vous avez mentionné plus tôt.
3. Entraînement sur des données
L’entraînement sur des données est le processus par lequel un modèle d’IA apprend initialement. Les développeurs lui fournissent de grandes quantités de textes, d’images ou d’autres informations afin qu’il commence à reconnaître des schémas. Le modèle apprend comment fonctionne le langage, comment les idées sont liées et ce qui vient généralement ensuite.
Plus les données d’entraînement sont bonnes et diversifiées, plus le modèle devient utile et fiable. Lorsque vous entendez qu’un modèle a été « mis à jour » ou « étendu », cela signifie généralement qu’il a été entraîné sur davantage de données, ou sur des données de meilleure qualité.
4. Affinage
L’affinage intervient lorsque les développeurs prennent un modèle généraliste et lui font suivre un entraînement supplémentaire sur une tâche précise. Il peut s’agir de notes médicales, des échanges avec le service client d’une entreprise, de documents juridiques ou de tout autre jeu de données spécialisé. L’objectif est d’améliorer les performances du modèle dans un domaine, d’obtenir des réponses plus cohérentes et d’éviter les réponses génériques.
Si vous avez déjà utilisé un outil d’IA qui semblait étonnamment adapté à un type de travail précis, il fonctionne probablement avec un modèle affiné.
5. Garde-fous
Les garde-fous sont les règles intégrées qui empêchent un système d’IA de faire ce qu’il ne devrait pas faire — qu’il s’agisse de fournir des instructions dangereuses, de divulguer des informations privées ou de générer du contenu allant au-delà de l’usage prévu d’un outil. Ce sont les limites de sécurité qui déterminent ce que le modèle est autorisé à dire ou à faire.
Vous pouvez les comparer aux barrières d’une piste de bowling : la plupart du temps, vous ne les remarquez pas, mais elles sont là pour que tout reste sur la bonne trajectoire. Les garde-fous sont importants, car ils influencent le degré de franchise, d’ouverture ou de flexibilité d’un système d’IA. Ils expliquent aussi pourquoi certaines réponses semblent formulées avec précaution ou pourquoi certaines demandes sont bloquées.
6. Hallucination
Une hallucination se produit lorsqu’une IA vous donne avec assurance une réponse totalement fausse. Ces erreurs apparaissent généralement lorsque le prompt manque de clarté ou que le modèle comble les lacunes par des suppositions. Savoir que les hallucinations existent vous aide à considérer les réponses de l’IA comme des suggestions utiles plutôt que comme des faits garantis.
7. Grand modèle de langage (LLM)
Un grand modèle de langage, ou LLM, est un système d’IA spécialement conçu pour travailler avec le langage humain. Il apprend en analysant d’immenses quantités de textes et en repérant les schémas qui caractérisent la manière dont les gens écrivent, posent des questions et expliquent leurs idées.
Lorsque vous utilisez des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini, vous interagissez avec un LLM entraîné à reconnaître vos instructions et à produire des réponses utiles et conversationnelles. Les LLM alimentent la plupart des fonctionnalités d’IA utilisées aujourd’hui, de la réécriture d’un e-mail au résumé d’un document. C’est pourquoi ce terme revient si souvent : il désigne la technologie qui se cache derrière de nombreuses expériences d’IA modernes fondées sur le langage.
8. Modèle
Un modèle est la structure sous-jacente qui permet à tout système d’IA de fonctionner, qu’il traite du texte, des images, de l’audio ou tout autre type de données. Il est constitué de couches interconnectées de réseaux neuronaux qui transforment les données d’entrée en prédictions ou en décisions. Si les LLM traitent le langage, d’autres modèles alimentent des fonctions comme la reconnaissance d’images, la transcription vocale ou les moteurs de recommandation.
9. Prompt
Un prompt est tout simplement l’instruction que vous donnez à une IA pour lui indiquer ce que vous voulez. Il peut s’agir d’une question, d’une commande, d’une description ou même d’un exemple. Des prompts clairs donnent des résultats plus clairs, car le modèle dépend entièrement de la manière dont vous le guidez. Le prompting est devenu une compétence à part entière, car de petites modifications dans la formulation peuvent changer radicalement le résultat.
10. Jeton
Un jeton est un minuscule fragment de texte, souvent une partie de mot, que les modèles d’IA utilisent pour lire et générer du langage. Au lieu de voir des phrases entières comme le font les humains, l’IA décompose tout en petits fragments. Les tarifs, la vitesse et les limites de mémoire dépendent tous du nombre de jetons, raison pour laquelle les prompts ou les réponses très longs atteignent parfois les limites autorisées.
Mettre à profit votre nouveau vocabulaire de l’IA
Maintenant que vous connaissez les termes associés à ces outils, vous commencerez à voir l’IA d’une manière plus simple et plus concrète. Au lieu de vous sentir exclu par le langage technique, vous pourrez lire les mises à jour des produits, comprendre les annonces et tester de nouvelles fonctionnalités sans avoir à deviner ce que signifie chaque élément.
Ces notions vous donnent l’assurance nécessaire pour explorer, poser des questions et tirer davantage parti des systèmes que vous utilisez déjà.
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