Glossaire

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Les 16 termes de la formation

Terme	Définition
LLM	Large Language Model : modèle de langage entraîné sur d’immenses corpus de texte.
Token	Unité de texte (≈ ¾ de mot) que le modèle lit et produit ; base de la facturation.
Fenêtre de contexte	Quantité de texte que le modèle peut prendre en compte en une fois.
Température	Réglage du hasard : basse = stable, haute = créatif.
Hallucination	Réponse fausse ou inventée, formulée avec assurance.
Prompt système	Instructions permanentes qui cadrent toute la conversation.
Zero-shot / few-shot	Prompt sans / avec exemples du résultat attendu.
Chain-of-thought	Demander au modèle de raisonner étape par étape.
RAG	Retrieval-Augmented Generation : l’IA répond à partir de documents indexés.
Fine-tuning	Ré-entraîner un modèle sur vos données pour le spécialiser.
Multimodal	Modèle qui traite texte, image, audio (et vidéo) en entrée et en sortie.
Agent	IA qui enchaîne de façon autonome des étapes et des outils vers un objectif.
Function calling	Capacité du modèle à appeler des outils ou API décrits dans le prompt.
Diffusion	Technique de génération d’images par débruitage progressif.
Deepfake	Contenu synthétique imitant une personne réelle (voix, visage).
AI Act	Règlement européen sur l’IA : obligations graduées selon le risque.

Autres termes rencontrés pendant la journée

Terme	Définition
C.R.O.F.	Contexte, Rôle, Objectif, Format : les quatre ingrédients d’un prompt efficace, méthode de référence de cette formation.
Prompt	L’instruction en langage naturel donnée à une IA générative ; pour une IA de voix, le script lui-même.
Date de coupure	Fin des données d’entraînement d’un modèle ; il ne connaît rien de postérieur sans outil de recherche.
Poids ouverts	Modèle dont les paramètres sont téléchargeables, exécutable en local ou chez un hébergeur de son choix (LLaMA, certains modèles Mistral).
Chaîne de prompts	Découpage d’une tâche complexe en sous-tâches successives, chaque sortie alimentant le prompt suivant. À distinguer du chain-of-thought.
Méta-prompting	Demander à l’IA d’écrire ou d’auditer un prompt.
Délimiteurs	Marqueurs (###, """, balises) qui séparent la consigne du contenu à traiter.
Prompt négatif	Ce que l’on ne veut pas voir dans une image générée (--no sur Midjourney, champ dédié sur Stable Diffusion).
Transformer	Architecture de réseau de neurones publiée en 2017, à la base des grands modèles de langage actuels.
Embeddings	Représentation numérique d’un texte (vecteur) qui permet de retrouver les passages proches d’une question ; brique du RAG.
Biais	Tendance d’un modèle à reproduire les stéréotypes de ses données d’entraînement (genre, origine, culture, langue).
Traitement de données (RGPD)	Toute opération sur des données personnelles — y compris les saisir dans un prompt.