L'anti-sèche IA
en langage métier
Le jargon de l'IA sert trop souvent à impressionner plutôt qu'à expliquer. Voici les termes qui reviennent en réunion, décodés en une phrase claire — cliquez une carte pour la retourner. Vous n'aurez plus jamais à hocher la tête sans comprendre.
LLM
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Un « grand modèle de langage » : entraîné à prédire le mot suivant sur d'énormes textes. Il ne sait rien, il génère du plausible — donc on vérifie.
Prompt
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Votre consigne à l'IA. Un bon prompt est un brief : rôle, contexte, tâche bornée, format attendu.
Hallucination
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Quand l'IA invente une réponse fausse mais crédible (une date, une source). Inévitable : d'où la vérification des faits importants.
RAG
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On branche l'IA sur VOS documents pour qu'elle réponde dessus, sources à l'appui — sans la réentraîner. Corrige le « elle ne connaît pas nos docs ».
Fine-tuning
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Ré-entraîner un modèle sur vos données pour changer son comportement ou son style. Plus lourd que le RAG ; utile quand on veut modifier la façon de répondre.
Agent
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Une IA qui n'attend pas : elle enchaîne des actions, consulte des outils et rend compte pour atteindre un objectif.
MCP
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La « prise universelle » qui connecte un agent à vos outils et données de façon standardisée et gouvernable.
Token
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L'unité de découpage du texte pour l'IA (souvent un bout de mot). On facture et on limite en tokens : d'où « fenêtre de contexte ».
IA générative
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Une IA qui produit du contenu neuf (texte, image, code) plutôt que de seulement classer ou prédire une valeur.
IA Act
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Le règlement européen qui classe les usages de l'IA par niveau de risque et impose des obligations en conséquence.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un LLM ?
Un grand modèle de langage (Large Language Model) est un système entraîné à prédire le mot suivant à partir d'énormes quantités de texte. Il ne « sait » rien : il génère des réponses plausibles. D'où l'importance de vérifier les faits.
Quelle différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG branche le modèle sur vos documents pour qu'il réponde dessus, sans le réentraîner. Le fine-tuning ré-entraîne le modèle sur vos données pour changer son comportement. Le RAG répond au « il ne connaît pas mes documents » ; le fine-tuning au « je veux qu'il réponde d'une certaine manière ».
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent est une IA qui ne se contente pas de répondre : elle enchaîne des actions, consulte des outils et rend compte, pour accomplir un objectif. MCP est la « prise universelle » qui lui permet de se connecter à vos outils de façon gouvernable.
Le vocabulaire, c'est la première marche.
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