Lexique
Les mots de l'IA
Un terme ne se comprend pas par sa définition, mais par sa place dans le système. Chaque fiche dit l'essentiel en une phrase, donne une analogie, un exemple concret, et ce que le terme ne veut pas dire.
La carte des notions
Quatre couches, du moteur à l'organisation. Voyez où chaque terme se situe, et lesquels se font passer l'un pour l'autre.
I · Le modèle
Ce qui est entraîné : le moteur.
- LLMAussi : grand modèle de langage, large language model
- Le moteur : un modèle statistique entraîné sur d'immenses volumes de texte, capable de produire du langage. C'est lui que tous les produits d'IA générative font travailler.
- Modèle frontièreAussi : frontier model
- Un modèle de la génération la plus avancée du moment, celle qui repousse la frontière de ce que l'IA sait faire, à un coût d'entraînement que seuls quelques acteurs peuvent payer.
- Open weightAussi : poids ouverts
- Un modèle dont les poids sont publiés : chacun peut le télécharger et le faire tourner sur ses propres machines, sans pour autant disposer de la recette complète de sa fabrication.
- PoidsAussi : paramètres, weights
- Les milliards de paramètres numériques ajustés pendant l'entraînement : le contenu même du modèle. Qui détient le fichier des poids détient le modèle.
- EntraînementAussi : training, pré-entraînement
- La phase de fabrication d'un modèle : des mois de calcul sur d'immenses volumes de données pour ajuster ses poids. Cela n'arrive qu'une fois, et c'est ce qui coûte des fortunes.
II · L'accès
Comment on lui parle : le guichet.
- APIAussi : interface de programmation
- Le guichet par lequel un logiciel parle à un autre. Pour l'IA, c'est le canal par lequel vos produits et outils internes envoient leurs requêtes au modèle, à la demande, facturé au token.
- TokenAussi : jeton de texte
- L'unité de compte du modèle : un fragment de texte d'environ trois quarts de mot en moyenne. Tout se mesure en tokens : la longueur des documents, les limites, et la facture.
- Fenêtre de contexteAussi : context window, contexte
- Tout ce que le modèle a sous les yeux au moment de répondre : votre demande, les documents fournis, l'historique de l'échange. Ce qui n'y est pas n'existe pas pour lui.
- PromptAussi : consigne, instruction
- Le brief que l'on donne au modèle : la demande, le contexte, les contraintes et le format attendus. La qualité de la réponse se joue pour beaucoup dans la qualité de ce brief.
- InférenceAussi : inference
- Le moment où le modèle travaille : il reçoit un contexte et produit sa réponse, token par token. Chaque requête est une inférence, et chacune a un coût.
III · L'orchestration
Comment on le fait travailler : l'atelier.
- HarnaisAussi : harness, scaffolding
- L'environnement de travail que l'on construit autour d'un modèle d'IA : ses outils, ses accès, ses règles et ses garde-fous.
- AgentAussi : agent IA, AI agent
- Un modèle d'IA que l'on laisse enchaîner des actions vers un objectif (agir, constater le résultat, corriger) au lieu de répondre une fois puis s'arrêter.
- Boucle agentiqueAussi : agentic loop
- Le cycle qui fait passer l'IA de la parole à l'acte : agir, constater le résultat, corriger, recommencer, jusqu'à l'objectif atteint ou au blocage assumé.
- OutilAussi : tool use, function calling
- Une capacité d'action que le harnais met dans les mains du modèle : chercher sur le web, lire un fichier, écrire dans le CRM, déclencher un paiement. Sans outils, un modèle parle ; avec, il agit.
- MCPAussi : Model Context Protocol
- Un standard ouvert qui sert de prise universelle entre les modèles et vos systèmes : au lieu d'une intégration sur mesure par outil et par produit, une prise commune que tous savent brancher.
IV · L'organisation
Comment on travaille avec : l'équipe.
- AssistantAussi : copilote
- L'IA en posture de conseil : elle répond quand on la sollicite, une demande à la fois, et l'humain garde la main entre chaque étape. La plupart des usages en entreprise commencent ici.
- Supervision humaineAussi : human in the loop, HITL
- L'organisation du contrôle quand l'IA travaille : qui vérifie quoi, à quels moments, avec quel pouvoir d'arrêt. C'est elle qui transforme une délégation en confiance mesurée.
- Workflow agentiqueAussi : agentic workflow
- Un processus d'entreprise repensé pour que des agents en tiennent des étapes entières, sous une supervision définie, plutôt qu'un chat ajouté à côté du processus existant.