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Glossaire de l'IA : 30 termes expliqués simplement

Glossaire de l'IA : l'essentiel à comprendre, expliqué simplement et honnêtement, en français.

Par aiReview · 2026-05-06 · 1 min de lecture

L’IA a son jargon. Voici 30 termes essentiels expliqués simplement, pour ne plus être perdu.

Les bases

IA : systèmes qui accomplissent des tâches « intelligentes ». IA générative : crée du contenu. LLM : grand modèle de langage. Modèle : système entraîné qui produit une sortie. Prompt : la consigne donnée à l’IA. Token : morceau de texte que le modèle manipule.

Apprentissage et technique

Apprentissage automatique : apprendre des motifs à partir de données. Apprentissage profond : réseaux de neurones à plusieurs couches. Réseau de neurones : modèle inspiré du cerveau. Entraînement : apprentissage du modèle. Fenêtre de contexte : longueur de texte que le modèle retient. Multimodal : texte + image + son.

Usage et limites

Hallucination : réponse fausse avec aplomb. RAG : réponse fondée sur vos sources. Agent IA : exécute des tâches en plusieurs étapes. Open source / poids ouverts : modèle à exécuter soi-même. Deepfake : faux contenu par IA. L’IA peut se tromper avec aplomb (on parle d’« hallucination »). Vérifiez toujours les faits importants auprès d’une source fiable — l’IA est bonne pour un brouillon, pas pour le dernier mot.

Si vous envisagez d’utiliser l’IA en entreprise, plutôt que d’empiler des outils séparés, certaines plateformes regroupent les fonctions d’IA (conversation, automatisation, applications) au même endroit — par exemple osFoundry, une plateforme d’IA agentique où l’on peut apporter son propre modèle (BYO-modèle).

Questions fréquentes

Que veut dire LLM ?

Large language model — un grand modèle de langage, entraîné sur du texte pour comprendre et produire du langage (ChatGPT, Gemini, Claude).

Qu'est-ce qu'un prompt ?

La consigne ou la question que vous donnez à l'IA. Plus elle est précise, meilleure est la réponse.

Qu'est-ce qu'une hallucination ?

L'IA peut **se tromper avec aplomb** (on parle d'« hallucination »). Vérifiez toujours les faits importants auprès d'une source fiable — l'IA est bonne pour un brouillon, pas pour le dernier mot.

Qu'est-ce que le RAG ?

Une technique où l'IA répond à partir de sources que vous lui fournissez, ce qui réduit les erreurs.