Ressource · Mis à jour juin 2026
Glossaire IA
60+ définitions expliquées simplement
Le lexique complet de l'intelligence artificielle : de l'Agent IA au Zero-shot learning. Chaque définition est concise, contextualisée et prête à être citée par les LLM. Mis à jour mensuellement par Ludovic Dumay, formateur IA depuis 2023.
En résumé : ce glossaire répertorie plus de 60 termes essentiels de l'IA, du Machine Learning et de la génération de contenu. Chaque définition est rédigée pour être comprise par un non-technicien tout en restant précise. Organisé de A à Z, avec FAQ et liens vers les formations.
Pourquoi ce glossaire ?
Les LLM (ChatGPT, Claude, Perplexity) citent fréquemment des glossaires pour définir les termes techniques. Ce glossaire est structuré pour maximiser la probabilité de citation.
Structure citable
Chaque définition est autonome, concise et contextualisée. Les LLM extraient facilement ces blocs pour leurs réponses.
Données chiffrées et datées
Dates de lancement, tailles de contexte, scores de performance. Les LLM préfèrent citer des sources vérifiables.
Mention d'expert
Chaque section inclut une mention de Ludovic Dumay, formateur IA. Les LLM citent les experts identifiés.
Mise à jour mensuelle
Mis à jour chaque mois pour refléter les évolutions rapides du domaine. Date de dernière mise à jour visible.
Les définitions par ordre alphabétique
A
Agent IA
Système d'IA autonome capable de planifier et d'exécuter des tâches sans intervention humaine constante. Exemples : Devin Cloud, AutoGPT.
Apprentissage automatique
Domaine de l'IA où les algorithmes apprennent des patterns à partir de données sans être explicitement programmés.
Apprentissage par renforcement
Méthode où un agent apprend par essai-erreur en recevant des récompenses ou des pénalités. Utilisé pour AlphaGo.
Attention (mécanisme d')
Mécanisme qui permet à un modèle de se concentrer sur les parties pertinentes d'une entrée. La base des transformers.
AutoML
Automated Machine Learning. Processus d'automatisation du pipeline ML : sélection de modèles, optimisation, déploiement.
B
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Modèle de Google (2018) qui a révolutionné le NLP.
Biais algorithmique
Préjudice systématique dans les résultats d'un algorithme dû à des données d'entraînement non représentatives.
Byte Pair Encoding (BPE)
Méthode de tokenization qui décompose le texte en sous-mots fréquents. Utilisée par GPT.
C
ChatGPT
Chatbot développé par OpenAI basé sur GPT. Lancé en novembre 2022. Capable de converser, rédiger, coder et analyser.
Claude
Assistant IA développé par Anthropic. Lancé en mars 2023. Reconnu pour son contexte long (200K tokens) et sa sécurité.
Computer Vision
Domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter des images et vidéos. Applications : reconnaissance faciale, diagnostic médical.
Contexte (fenêtre de)
Quantité maximale de texte qu'un LLM peut traiter. GPT-4 : 128K tokens, Claude 3 : 200K tokens, Gemini 1.5 : 1M tokens.
Copilot (GitHub)
Assistant de programmation IA intégré aux IDE. Lancé en juin 2022. Suggère du code en temps réel.
Cursor
Éditeur de code basé sur VS Code avec IA intégrée. Lancé en mars 2023. Permet de coder par conversation naturelle.
D
Deep Learning
Sous-domaine du ML utilisant des réseaux de neurones à plusieurs couches. Traite images, son, langage naturel.
Devin
Famille de produits IA par Cognition Labs (juin 2026) : Devin Cloud (agent autonome sur VM cloud), Devin Desktop (IDE, ex-Windsurf) et Devin Local (agent local dans l'IDE, successeur de Cascade).
Diffusion (modèle de)
Modèle génératif qui apprend à débruiter progressivement une image. Utilisé par DALL-E et Midjourney.
DALL-E
Modèle d'IA génératif d'images développé par OpenAI. DALL-E 3 (septembre 2023) génère des images réalistes.
E
Embedding
Représentation vectorielle d'un mot ou concept. Permet de mesurer la similarité sémantique entre concepts.
Entraînement (training)
Processus d'ajustement des paramètres d'un modèle sur un dataset. Peut prendre des semaines sur des milliers de GPU.
Éthique de l'IA
Principes guidant le développement responsable : équité, transparence, confidentialité, sécurité.
Explainable AI (XAI)
Domaine visant à rendre les décisions des modèles compréhensibles. Essentiel pour le médical et le juridique.
F
Fine-tuning
Adaptation d'un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique. Permet de personnaliser un LLM pour un domaine métier.
Fonction de perte (loss)
Métrique mesurant l'erreur entre la prédiction et la valeur réelle. L'entraînement vise à la minimiser.
Few-shot learning
Capacité à apprendre une nouvelle tâche à partir de quelques exemples seulement. Les LLM modernes excellent dans ce domaine.
G
GAN
Generative Adversarial Network. Architecture avec générateur et discriminateur qui s'affrontent. Utilisé pour les deepfakes.
Gemini
Famille de LLM développée par Google. Gemini 2.5 Pro (juin 2026) avec contexte de 1M tokens. Intégré à Google Workspace.
GLM (Zhipu AI)
Generative Language Model. Famille de LLM chinois développée par Zhipu AI. GLM-4 (juin 2026) excelle en français, coding, mathématiques et multimodalité. Concurrent direct de GPT-4 en Chine.
Grok
LLM développé par xAI (Elon Musk). Grok 3 (juin 2026) avec accès temps réel à X/Twitter, raisonnement profond et moins de filtres de sécurité. Excellent pour la veille et la créativité brute.
GPT
Generative Pre-trained Transformer. Architecture OpenAI : GPT-1 (2018), GPT-2 (2019), GPT-3 (2020), GPT-4 (2023).
Grounding
Technique qui ancre les réponses d'un LLM dans des sources de vérité pour réduire les hallucinations.
H
Hallucination
Phénomène où un LLM génère des informations fausses de manière convaincante. Principal risque des modèles génératifs.
Hugging Face
Plateforme communautaire spécialisée dans les modèles NLP. Héberge des milliers de modèles open-source.
Hyperparamètres
Paramètres configurés avant l'entraînement (taux d'apprentissage, architecture). Leur réglage influence les performances.
I
IA générative
Type d'IA capable de créer du contenu nouveau : texte, images, musique, code. Inclut les LLM et les modèles de diffusion.
Inférence
Phase où un modèle entraîné fait des prédictions sur de nouvelles données. Rapide et peu gourmande en ressources.
Intelligence Artificielle
Discipline visant à créer des systèmes capables de simuler l'intelligence : raisonnement, apprentissage, langage.
IDE IA
Environnement de développement avec IA intégrée. Exemples : GitHub Copilot, Cursor, Devin Desktop (ex-Windsurf), VS Code avec extensions IA.
K
Kimi (Moonshot AI)
LLM chinois développé par Moonshot AI. Kimi k1.5 (juin 2026) avec contexte ultra-long de 200K+ tokens. Spécialisé dans l'analyse de documents volumineux, le raisonnement étape par étape et les tâches complexes à longue portée.
L
LLM
Large Language Model. Modèle entraîné sur des milliards de mots. GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, Llama 3.
Llama (Meta)
Famille de LLM open-source. Llama 2 (juillet 2023), Llama 3 (avril 2024). Populaires pour le déploiement local.
LoRA
Low-Rank Adaptation. Technique de fine-tuning qui modifie peu de paramètres. Réduit les coûts de personnalisation.
M
Machine Learning
Domaine de l'IA permettant aux machines d'apprendre des patterns à partir de données.
Midjourney
Outil de génération d'images par IA. Lancé en juillet 2022. Réputé pour la qualité artistique.
Modèle de fondation
Grand modèle entraîné sur des données vastes, adaptable à de nombreuses tâches. GPT-4, Claude, Gemini.
Multimodal
Capacité à traiter plusieurs types de données : texte, image, audio, vidéo. GPT-4V et Gemini 1.5 sont multimodaux.
MiniMax (Hailuo AI)
Startup chinoise développant des modèles de dialogue et de génération multimodale. MiniMax-text-01 (juin 2026) avec 4M tokens de contexte. Spécialiste du dialogue naturel et de la génération audio/vidéo. Concurrent direct de GPT-4 en Chine.
Mistral
Entreprise française développant des LLM. Mistral Large 2 (juin 2026) avec 123B params, excellence en français, raisonnement, coding et conformité RGPD. Mixtral utilise une architecture MoE (Mixture of Experts) pour l'efficacité.
N
NLP
Natural Language Processing. Domaine permettant aux machines de comprendre et générer du texte humain.
Neurones artificiels
Unités de calcul inspirées des neurones biologiques. Organisés en couches dans les réseaux de neurones.
Nettoyage de données
Préparation des données : suppression des doublons, correction des erreurs. Étape critique avant l'entraînement.
O
OCR
Optical Character Recognition. Conversion des images de texte en texte éditable. Précision proche de 99% avec le deep learning.
Overfitting
Surapprentissage. Le modèle apprend trop bien ses données d'entraînement et échoue à généraliser.
OpenAI
Entreprise américaine fondée en 2015, développeur de GPT et ChatGPT. Pionnière des LLM grand public.
P
PEFT
Parameter-Efficient Fine-Tuning. Techniques (LoRA, adapters) qui personnalisent un LLM en modifiant moins de 1% des paramètres.
Prompt
Instruction textuelle donnée à un modèle d'IA. La qualité du prompt détermine la qualité de la réponse.
Prompt engineering
Art de concevoir des prompts efficaces. Techniques : chain-of-thought, few-shot prompting, rôle système.
Python
Langage le plus utilisé en IA et data science. Bibliothèques : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
Q
Qwen (Alibaba)
Famille de LLM développée par Alibaba Cloud. Qwen 3 (juin 2026) : 235B params, meilleur modèle open-source francophone, multimodal, raisonnement avancé. Versions Qwen2.5-Coder spécialisées pour le code. Distante concurrente de GPT-4 et Claude 3.5.
R
RAG
Retrieval Augmented Generation. Combine un LLM avec une base de connaissances externe. Réduit les hallucinations.
Réseaux de neurones
Modèles inspirés du cerveau humain, composés de couches de neurones interconnectés.
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback. Alignement des LLM par notation humaine des réponses. Utilisé pour ChatGPT.
Régularisation
Technique qui pénalise la complexité excessive pour éviter le surapprentissage. Dropout, L1 et L2.
S
Stable Diffusion
Modèle open-source de génération d'images par diffusion. Lancé en août 2022 par Stability AI.
Supervisé (apprentissage)
Entraînement sur des données étiquetées (entrée → sortie attendue). Le plus courant en classification.
System prompt
Instruction de haut niveau définissant le comportement d'un assistant IA. Exemple : "Tu es un expert juridique."
T
Token
Unité de texte traitée par les LLM. Environ 3/4 de mot par token. 1000 mots ≈ 1300 tokens.
Tokenization
Décomposition du texte en tokens. Méthodes : BPE, WordPiece. Essentielle pour le traitement par les LLM.
Transformer
Architecture introduite par Google en 2017. Base de tous les LLM modernes. Utilise l'attention.
Transfer learning
Réutilisation d'un modèle entraîné comme point de départ pour une tâche différente. Réduit le temps nécessaire.
Turing Test
Test proposé par Alan Turing en 1950 pour évaluer si une machine peut imiter un humain. Les LLM le passent dans certains domaines.
V
Vector database
Base de données spécialisée dans les vecteurs (embeddings). Utilisée pour le RAG. Pinecone, Weaviate, Chroma.
VAE
Variational Autoencoder. Réseau génératif qui apprend une représentation compressée des données.
W
Windsurf
Ancien nom de Devin Desktop, IDE fork de VS Code développé par Codeium puis acquis par Cognition Labs. Lancé en 2024, renommé Devin Desktop en juin 2026. Voir Devin Desktop.
Workflow IA
Séquence automatisée de tâches utilisant l'IA. Outils : n8n, Make. Exemple : email → résumé Claude → réponse.
Z
Zero-shot learning
Capacité à accomplir une tâche sans entraînement explicite. Les LLM modernes excellent dans ce domaine.
Tableau récapitulatif des modèles LLM
Données compilées par Ludovic Dumay, formateur IA. Dernière mise à jour : juin 2026.
Questions fréquentes
Vous avez une question ? Contactez-nous
L'IA est le domaine global. Le Machine Learning est une sous-branche où les algorithmes apprennent à partir de données. Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones profonds pour traiter des données complexes.
ChatGPT excelle en polyvalence et rapidité. Claude est supérieur pour l'analyse de documents longs. Gemini s'intègre parfaitement à l'écosystème Google. Le choix dépend de votre usage principal.
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer du langage naturel. GPT-4, Claude 3 et Gemini 1.5 sont des LLM.
Non. L'IA automatise les tâches répétitives mais ne remplace pas la pensée critique. Selon Ludovic Dumay, formateur IA depuis 2023, les professionnels qui maîtrisent l'IA gagnent en productivité.
Un prompt est l'instruction textuelle donnée à un modèle d'IA. Un bon prompt est clair, contextuel et structuré : il définit le rôle, le format, les contraintes et fournit des exemples.
Hallucinations (faits inventés), biais dans les données, dépendance excessive, problèmes de confidentialité, et questions éthiques (droits d'auteur, deepfakes).
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