Votre glossaire IA

L’IA change déjà notre façon de travailler, de créer et d’imaginer l’avenir. Mais avouons-le : derrière cette révolution technologique se cache parfois un jargon presque incompréhensible. Entre acronymes mystérieux, concepts pointus et termes anglais qui s’invitent dans chaque phrase, il est facile de se sentir perdu.

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C’est là que notre glossaire IA entre en jeu. Il décrypte le vocabulaire de l’intelligence artificielle avec des définitions simples et des exemples concrets. Pas besoin d’être ingénieur ou codeur chevronné. Ici, chaque mot devient clair et utile, pour que vous puissiez comprendre l’IA… et surtout l’utiliser.

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AI Act

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L’AI Act est la réglementation européenne visant à encadrer l’utilisation de l’intelligence artificielle. Elle classe les systèmes d’IA selon leur niveau de risque (minime, limité, élevé ou inacceptable) et impose des obligations spécifiques. Son objectif ? Protéger les citoyens tout en favorisant une innovation responsable au sein de l’Union européenne.

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Agent IA

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Un agent IA est un système capable d’exécuter des actions de manière autonome pour atteindre un objectif précis. Contrairement à un simple assistant, il peut planifier, prendre des décisions et interagir avec d’autres outils ou bases de données. On le retrouve dans des domaines comme le service client, l’automatisation de tâches ou la gestion de projets complexes.

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Algorithme

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Un algorithme est une suite d’instructions logiques permettant de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche. Dans l’IA, les algorithmes traitent et analysent des données pour apprendre, prédire ou générer du contenu. Ils sont au cœur de chaque modèle, du simple moteur de recherche aux IA génératives les plus avancées.

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API (Interface de Programmation Applicative)

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Une API est un ensemble de règles et de protocoles qui permettent à différents logiciels de communiquer entre eux. Dans l’IA, les API facilitent l’intégration de modèles ou de fonctionnalités dans des applications, sans avoir à tout développer de zéro. Par exemple, vous pouvez utiliser l’API de ChatGPT pour intégrer un chatbot sur votre site web.

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Apprentissage auto-supervisé

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L’apprentissage auto-supervisé est une méthode d’entraînement où le modèle apprend à partir de données brutes, sans étiquettes humaines. Il crée ses propres repères en détectant des structures ou motifs dans les données. C’est une approche puissante, notamment utilisée pour entraîner de grands modèles de langage et de vision.

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Apprentissage continu

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L’apprentissage continu, ou lifelong learning, désigne la capacité d’une IA à apprendre en permanence de nouvelles informations, sans oublier ce qu’elle a déjà appris. Cette approche permet de créer des systèmes capables de s’adapter à des environnements changeants et de rester performants dans le temps.

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Apprentissage par renforcement

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L’apprentissage par renforcement consiste à entraîner une IA à prendre des décisions en lui donnant des récompenses ou pénalités selon ses actions. Comme un joueur qui apprend en testant et corrigeant ses erreurs, l’IA améliore progressivement sa stratégie. Cette technique est utilisée dans la robotique, les jeux vidéo et la conduite autonome.

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Automatisation IA

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L’automatisation IA consiste à confier à une intelligence artificielle l’exécution de tâches répétitives ou complexes, sans intervention humaine. Elle combine souvent l’IA avec des outils d’automatisation (No-Code, RPA) pour gagner du temps, réduire les erreurs et augmenter la productivité. Elle s’applique à des domaines variés : emails, reporting, analyse de données…

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Avatar IA

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Un avatar IA est une représentation numérique, souvent animée et personnalisée, contrôlée par un système d’intelligence artificielle. Il peut parler, interagir et s’adapter aux réponses d’un utilisateur. Utilisés dans le e-learning, le marketing ou le divertissement, ces avatars rendent l’expérience plus immersive et engageante.

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Bases de données

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Une base de données est un système organisé pour stocker, gérer et récupérer des informations. Dans le contexte de l’IA, elles servent à alimenter les modèles en données d’entraînement et à stocker les résultats générés. Les bases peuvent être relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL) et sont essentielles pour structurer l’information et garantir des performances fiables dans les applications intelligentes.

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Biais de l’IA

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Les biais de l’IA sont des distorsions dans les résultats générés, souvent dues aux données utilisées pour l’entraîner. Si ces données reflètent des préjugés ou des déséquilibres, l’IA risque de les reproduire, voire de les amplifier. Comprendre et limiter ces biais est essentiel pour garantir des systèmes plus justes, fiables et représentatifs.

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Big Data

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Le big data désigne des volumes massifs de données, trop grands et complexes pour être traités par des méthodes traditionnelles. L’IA et le machine learning exploitent ces données pour identifier des tendances, prédire des comportements ou améliorer des services. C’est une ressource stratégique pour les entreprises modernes.

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Chatbot

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Un chatbot est un programme informatique conçu pour dialoguer avec les utilisateurs via texte ou voix. Alimenté par des règles simples ou des modèles d’IA avancés, il répond à des questions, guide des achats ou fournit une assistance technique. C’est un outil phare du service client en ligne, disponible 24/7 et à grande échelle.

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Classification

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La classification est une tâche d’IA qui consiste à attribuer des données à des catégories prédéfinies. Par exemple, classer des emails en “spam” ou “non spam”. Elle repose sur des modèles entraînés à reconnaître des motifs spécifiques, et s’applique dans des domaines variés comme la santé, la finance ou le marketing.

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CNN (Convolutional Neural Network)

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Un CNN est un type de réseau de neurones artificiels spécialisé dans l’analyse d’images et de vidéos. Il utilise des couches de “convolution” pour détecter automatiquement des motifs visuels comme les formes, les textures ou les objets. Très efficace pour la reconnaissance faciale, la vision industrielle ou l’analyse médicale, il est un pilier du deep learning appliqué à la vision par ordinateur.

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Computer Vision

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La computer vision, ou vision par ordinateur, permet à une IA d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos. Elle est utilisée pour détecter des objets, reconnaître des visages, analyser des mouvements ou même diagnostiquer des maladies à partir d’images médicales. C’est une technologie clé pour la robotique et les véhicules autonomes.

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Data Analytics

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Le data analytics consiste à analyser et interpréter des données pour en tirer des tendances, corrélations ou insights. Il s’appuie sur des techniques statistiques et des outils numériques pour aider à la prise de décision. Contrairement à la data science, il se concentre davantage sur l’analyse descriptive et l’optimisation opérationnelle.

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Data Mining

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Le data mining, ou fouille de données, consiste à explorer de grands ensembles de données pour découvrir des tendances, corrélations ou motifs cachés. Utilisé en marketing, en recherche scientifique ou en finance, il aide à prendre des décisions stratégiques grâce à l’exploitation intelligente des informations collectées.

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Data Science

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La data science est la discipline qui combine statistiques, programmation et analyse de données pour en extraire des connaissances et prédictions. Elle s’appuie sur des outils et algorithmes, souvent liés à l’IA, pour transformer des données brutes en informations exploitables. C’est un domaine clé pour prendre des décisions éclairées dans les entreprises modernes.

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Deep Learning (Apprentissage profond)

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Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning, inspirée du fonctionnement du cerveau humain grâce aux réseaux de neurones artificiels. Il excelle dans la reconnaissance de motifs complexes : voix, visages, images… C’est lui qui permet par exemple à un smartphone de vous reconnaître ou à un traducteur automatique de comprendre le contexte d’une phrase. Puissant, il est au cœur des progrès récents de l’IA générative.

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Développement IA

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Le développement IA consiste à concevoir, entraîner et déployer des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes ou d’automatiser des tâches. Il implique la gestion de données, le choix de modèles, la programmation et parfois l’intégration avec d’autres outils. C’est un domaine en forte croissance, au cœur de la transformation numérique.

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Fine-tuning

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Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle d’IA existant avec un jeu de données spécifique pour l’adapter à un domaine particulier. Par exemple, personnaliser un modèle de langage pour qu’il maîtrise parfaitement le vocabulaire médical ou juridique. Cette technique permet d’obtenir un outil plus précis et pertinent. En contrepartie, il demande des compétences techniques et des ressources de calcul importantes.

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Générateur de prompt

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Un générateur de prompt est un outil qui aide à créer des instructions optimisées pour interagir avec une IA. Il propose des formulations claires, précises et adaptées au modèle utilisé, afin d’obtenir des résultats plus pertinents. Pratique pour les débutants comme pour les experts, il permet de gagner du temps et d’améliorer la qualité des productions.

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GPT (Generative Pre-trained Transformer)

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GPT est une famille de modèles de langage développée par OpenAI. “Generative” pour sa capacité à créer du contenu, “Pre-trained” car il est entraîné sur d’énormes volumes de données, et “Transformer” pour son architecture spécifique. Les versions récentes, comme GPT-5, sont à la base de ChatGPT et d’autres outils avancés.

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Hallucinations

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En IA, une hallucination désigne une réponse inventée ou incorrecte donnée par un modèle, même si elle semble crédible. Cela arrive quand l’IA “remplit les trous” avec des informations probables, mais fausses. Ces erreurs rappellent qu’il faut toujours vérifier les contenus générés et ne pas prendre chaque réponse pour une vérité absolue.

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IA générale (AGI)

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L’IA générale, ou AGI (Artificial General Intelligence), est un concept d’IA capable de raisonner et d’apprendre comme un humain, dans tous les domaines, et pas seulement sur des tâches spécifiques. Encore théorique, elle représente l’étape ultime de l’évolution de l’IA, soulevant autant d’espoirs que de questions éthiques.

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IA générative

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L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle qui ne se contente pas d’analyser, mais crée du contenu. Que ce soit des textes, des images, des vidéos, de la musique… Elle s’appuie sur des modèles entraînés sur d’immenses bases de données pour produire des résultats originaux à partir de simples instructions (prompts). C’est la technologie derrière ChatGPT, MidJourney ou Sora, et elle ouvre un champ d’innovation immense pour les entreprises et les créatifs.

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IA open source

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Une IA open source est un modèle ou un outil d’intelligence artificielle dont le code source est public et librement utilisable. Chacun peut l’étudier, le modifier ou l’améliorer. Ce modèle favorise la transparence, l’innovation collaborative et l’indépendance face aux grandes plateformes propriétaires, tout en démocratisant l’accès à la technologie.

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Intelligence artificielle (IA)

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L’intelligence artificielle désigne l’ensemble des technologies capables de reproduire certaines fonctions humaines comme l’apprentissage, le raisonnement ou la prise de décision. Elle s’appuie sur des algorithmes capables d’analyser d’énormes quantités de données pour en extraire des réponses ou des prédictions. Aujourd’hui, l’IA est partout : assistants vocaux, recommandations en ligne, outils de traduction, et bien sûr… l’IA générative !

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IoT (Internet of Things)

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L’Internet des objets (IoT) désigne le réseau d’objets physiques connectés à Internet, capables de collecter et échanger des données. Associé à l’IA, l’IoT permet de créer des systèmes intelligents : maisons connectées, villes intelligentes, maintenance prédictive… Il transforme la façon dont nous interagissons avec notre environnement.

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Machine Learning (Apprentissage automatique)

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Le machine learning est une méthode d’IA où les machines apprennent par elles-mêmes en analysant des données, plutôt que d’être programmées ligne par ligne. Plus elles traitent d’informations, plus elles deviennent précises. C’est le moteur qui permet aux chatbots de s’améliorer, aux voitures autonomes de progresser, ou aux outils de reconnaissance d’images de s’affiner.

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MPC (Multi-Party Computation)

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Le MPC, ou calcul multipartite, est une technique cryptographique permettant à plusieurs parties de collaborer sur un calcul… sans jamais révéler leurs données respectives. Utilisé avec l’IA, il garantit la confidentialité dans des contextes sensibles, comme la santé ou la finance, tout en exploitant la puissance de calcul collective.

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Modèle de langage (LLM)

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’IA entraîné pour comprendre et générer du texte en langage naturel. Il fonctionne en prédisant le mot suivant dans une phrase en fonction de ce qui précède. Ce qui lui permet de répondre à des questions, rédiger des textes ou résumer des documents. GPT-4, Claude ou Mistral sont parmi les LLM les plus connus aujourd’hui.

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Prompt

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Un prompt est l’instruction ou la question que l’on donne à une IA pour qu’elle produise une réponse. Plus il est précis, plus le résultat est pertinent. Dans l’IA générative, le prompt sert à guider la création de textes, d’images ou de vidéos. C’est un peu comme donner un brief clair à un collaborateur… sauf que ce collaborateur est une machine ultra-rapide !

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Prompt engineering

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Le prompt engineering est l’art de formuler des instructions optimisées pour obtenir les meilleurs résultats d’une IA. Il s’agit de trouver la bonne formulation, le bon contexte et parfois des exemples, afin de guider le modèle vers une réponse précise et utile. Une compétence très recherchée aujourd’hui, car un bon prompt peut transformer complètement la qualité d’un contenu généré.

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RAG (Retrieval-Augmented Generation)

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La RAG, ou génération augmentée par récupération, est une méthode qui enrichit les réponses d’un modèle d’IA avec des données externes à jour. Avant de répondre, l’IA va rechercher des informations pertinentes dans une base de données ou sur le web, puis les intégrer dans sa génération. Résultat ? Des réponses plus précises, contextualisées et fiables, même sur des sujets récents.

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Réseaux de neurones artificiels

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Les réseaux de neurones artificiels sont des structures d’IA inspirées du fonctionnement du cerveau humain. Composés de “neurones” interconnectés, ils traitent l’information en couches successives. Ils sont au cœur du deep learning et excellents pour traiter des données complexes comme les images, le son ou le langage naturel.

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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

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Le RLHF est une méthode d’entraînement où l’IA apprend grâce à l’évaluation humaine. Les formateurs notent ou ajustent les réponses du modèle. Ce qui permet de le guider vers un comportement plus pertinent, éthique ou sûr. C’est l’une des raisons pour lesquelles des modèles comme ChatGPT paraissent plus “humains” et adaptés aux attentes des utilisateurs.

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RNN (Recurrent Neural Network)

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Un RNN est un réseau de neurones conçu pour traiter des données séquentielles, comme du texte, de l’audio ou des séries temporelles. Sa particularité est de posséder une mémoire interne qui prend en compte le contexte des données précédentes. Il est utilisé dans la traduction automatique, la reconnaissance vocale et l’analyse prédictive.

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SGE (Search Generative Experience)

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La Search Generative Experience est une nouvelle expérience de recherche proposée par Google, intégrant directement l’IA générative dans les résultats. Elle offre des réponses rédigées, résumées et contextualisées, au lieu d’une simple liste de liens. Une évolution majeure pour la recherche en ligne et le SEO.

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Shadow IA

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La shadow IA désigne l’utilisation d’outils ou de solutions d’intelligence artificielle au sein d’une organisation… sans validation officielle de la direction ou de l’équipe IT. Souvent adoptée pour gagner en efficacité, elle pose des risques en matière de sécurité, confidentialité et conformité. Un phénomène à surveiller de près dans les entreprises.

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TLN (Traitement du Langage Naturel)

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Le traitement du langage naturel (TLN) est une branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre, analyser et générer du texte en langage humain. Il alimente des outils comme les chatbots, les traducteurs automatiques ou les analyseurs de sentiments, facilitant les interactions homme-machine.

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Vous voilà armée pour parler le langage de l’intelligence artificielle comme un pro !

De l’IA générative aux réseaux de neurones, en passant par le prompt engineering ou le deep learning, vous avez maintenant les bases pour comprendre et exploiter les termes qui façonnent l’avenir du numérique. Mais connaître le glossaire de l’IA, c’est une chose… savoir l’appliquer dans des projets concrets, c’en est une autre.

C’est là que l’École Cube entre en scène. Nos formations, conçues par des experts en IA et No Code, vous accompagnent pas à pas pour transformer ces notions en compétences réelles, prêtes à être utilisées dans votre métier ou vos projets.