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Accueil › Lexique › Intelligence artificielle
Le vocabulaire de l'IA appliquée au web et à WordPress.
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IA
Système bâti autour d'un modèle de langage capable d'enchaîner plusieurs actions de façon autonome (rechercher, écrire, exécuter un outil) pour accomplir un objectif, sans validation à chaque étape.
En anglais : « AI agent »
Programme qui échange avec un visiteur sous forme de messages en langage naturel, du simple robot à réponses préécrites jusqu'à l'interface pilotée par un modèle de langage.
En anglais : « Chatbot »
Volume maximal de texte, mesuré en tokens, qu'un modèle de langage peut prendre en compte en une fois pour générer sa réponse, invite et échanges précédents compris.
En anglais : « Context window »
Production automatique d'un texte original par un modèle de langage, mot après mot, en fonction d'une invite de départ et de tout ce qui a déjà été généré.
En anglais : « Text generation »
Réponse produite par un modèle de langage qui semble cohérente et assurée mais qui est factuellement fausse ou entièrement inventée, sans que le modèle ne signale d'incertitude.
En anglais : « Hallucination »
Texte d'instruction ou de question soumis à un modèle de langage pour orienter sa réponse ; sa formulation précise influence directement la pertinence et l'exactitude du résultat obtenu.
En anglais : « Prompt »
Modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses quantités de texte pour prédire la suite d'une phrase, capacité qui lui permet de rédiger, résumer, traduire ou dialoguer.
En anglais : « LLM (large language model) »
Protocole ouvert qui standardise la façon dont un assistant ou agent IA découvre et appelle des outils externes (bases de données, API, fichiers), plutôt que d'exiger une intégration sur mesure pour chacun.
En anglais : « Model Context Protocol »
Modèle d'intelligence artificielle capable de traiter et de combiner plusieurs types de contenu — texte, image, parfois audio ou vidéo — dans une même requête et une même réponse.
En anglais : « Multimodal model »
Technique qui recherche d'abord des passages pertinents dans une base documentaire avant de les fournir au modèle de langage en contexte, pour ancrer sa réponse dans des sources vérifiables plutôt que sa seule mémoire.
En anglais : « Retrieval-augmented generation »
Poursuite de l'entraînement d'un modèle de langage déjà existant sur un jeu de données spécifique, pour le spécialiser dans un style, un domaine ou une tâche précise sans repartir de zéro.
En anglais : « Fine-tuning »
Représentation numérique d'un texte sous forme d'une liste de nombres, construite pour que deux contenus proches en sens obtiennent des vecteurs proches, calculables et comparables mathématiquement.
En anglais : « Embedding »
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