Glossaire Intelligence Artificielle
Tous les termes de l'intelligence artificielle expliqués simplement pour les entreprises
Ce glossaire de l'intelligence artificielle regroupe les définitions essentielles pour comprendre l'IA en entreprise. Que vous soyez dirigeant, chef de projet ou professionnel souhaitant monter en compétences, retrouvez ici des explications claires et accessibles sur le Machine Learning, les LLM (Large Language Models), le RAG, le NLP, le Fine-tuning et les principales technologies d'IA utilisées dans le monde professionnel. Chaque terme est accompagné d'applications concrètes en entreprise et de liens vers nos services d'accompagnement.
Agent IA
Système d'intelligence artificielle autonome capable de planifier, raisonner et exécuter des tâches complexes en enchaînant plusieurs actions de manière indépendante.
En savoir plus →Analyse de Sentiment
Technique d'IA qui identifie automatiquement la tonalité émotionnelle (positive, négative, neutre) d'un texte pour mesurer les opinions et la satisfaction.
En savoir plus →API IA
Interface de programmation permettant d'intégrer des capacités d'intelligence artificielle dans des applications et des workflows métier existants.
En savoir plus →Automatisation IA
Utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser des processus métier complexes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.
En savoir plus →Base de Données Vectorielle
Base de données spécialisée dans le stockage et la recherche rapide de vecteurs (embeddings), optimisée pour la similarité sémantique.
En savoir plus →Chain-of-Thought (Raisonnement Étape par Étape)
Technique de prompt engineering qui guide le modèle d'IA à expliciter son raisonnement étape par étape pour améliorer la qualité des réponses complexes.
En savoir plus →Chatbot IA
Agent conversationnel alimenté par l'intelligence artificielle, capable de dialoguer en langage naturel avec les utilisateurs pour les assister ou les informer.
En savoir plus →Classification de Texte
Technique d'IA qui catégorise automatiquement des documents, messages ou textes dans des classes prédéfinies selon leur contenu.
En savoir plus →Computer Vision (Vision par Ordinateur)
Branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser des images et des vidéos, simulant la vision humaine.
En savoir plus →Data Pipeline (Pipeline de Données)
Ensemble automatisé de processus qui collecte, transforme, valide et achemine les données depuis leurs sources jusqu'aux systèmes de consommation.
En savoir plus →Deep Learning (Apprentissage Profond)
Sous-domaine du machine learning basé sur des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches, capable d'apprendre des représentations complexes à partir de données brutes.
En savoir plus →Embedding (Plongement Vectoriel)
Représentation numérique d'un texte, d'une image ou d'un concept sous forme de vecteur multidimensionnel, capturant son sens sémantique.
En savoir plus →Few-Shot Learning
Technique de prompt engineering consistant à fournir quelques exemples au modèle d'IA pour améliorer la qualité et la cohérence de ses réponses.
En savoir plus →Fine-tuning
Processus d'adaptation d'un modèle d'IA pré-entraîné à une tâche ou un domaine spécifique en le réentraînant sur des données ciblées.
En savoir plus →GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Famille de modèles de langage génératifs pré-entraînés développés par OpenAI, devenus synonymes d'IA générative dans le monde professionnel.
En savoir plus →Hallucination IA
Phénomène par lequel un modèle d'IA génère des informations factuellement incorrectes, inventées ou incohérentes, présentées avec un ton affirmatif.
En savoir plus →IA Générative
Branche de l'intelligence artificielle capable de créer du contenu original — texte, images, code, audio, vidéo — à partir d'instructions en langage naturel.
En savoir plus →IA Multimodale
Systèmes d'IA capables de comprendre et de traiter simultanément plusieurs types de données : texte, images, audio et vidéo.
En savoir plus →Inférence (IA)
Phase d'utilisation d'un modèle d'IA entraîné pour générer des prédictions ou des réponses à partir de nouvelles données en temps réel.
En savoir plus →Intelligence Artificielle (IA)
Ensemble de techniques permettant aux machines de simuler l'intelligence humaine pour résoudre des problèmes complexes.
En savoir plus →LLM (Large Language Model)
Modèles d'IA massifs entraînés sur d'immenses corpus de texte, capables de comprendre et générer du langage naturel avec une qualité proche de l'humain.
En savoir plus →Machine Learning (Apprentissage Automatique)
Branche de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de données, sans programmation explicite.
En savoir plus →MLOps (Machine Learning Operations)
Ensemble de pratiques qui unifient le développement, le déploiement et le monitoring des modèles de machine learning en production.
En savoir plus →NLP (Traitement du Langage Naturel)
Domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain sous toutes ses formes.
En savoir plus →OCR IA (Reconnaissance Optique de Caractères)
Technologie d'IA qui convertit des documents numérisés, images et PDF en texte exploitable et structuré par l'ordinateur.
En savoir plus →Prompt Engineering
Art et science de formuler des instructions précises pour obtenir les meilleurs résultats des modèles d'IA générative.
En savoir plus →RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique combinant recherche documentaire et génération de texte pour permettre aux LLM d'accéder à des connaissances spécifiques et actualisées.
En savoir plus →RPA (Robotic Process Automation)
Technologie d'automatisation qui utilise des robots logiciels pour reproduire les actions humaines répétitives dans les applications et systèmes d'information.
En savoir plus →Température (LLM)
Paramètre de contrôle de la créativité et de l'aléatoire dans les réponses d'un modèle de langage, allant de 0 (déterministe) à 2 (très créatif).
En savoir plus →Token
Unité élémentaire de texte traitée par les modèles de langage, correspondant approximativement à un mot ou un fragment de mot.
En savoir plus →Transfer Learning (Apprentissage par Transfert)
Technique de machine learning qui réutilise un modèle pré-entraîné sur une tâche générale pour l'adapter à une tâche spécifique avec peu de données.
En savoir plus →Transformer
Architecture de réseau de neurones révolutionnaire basée sur le mécanisme d'attention, à la base de tous les grands modèles de langage modernes.
En savoir plus →Zero-Shot Learning
Capacité d'un modèle d'IA à réaliser une tâche sans aucun exemple préalable, en se basant uniquement sur sa compréhension générale du langage.
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