Lexique

Le vocabulaire de l'IA, en clair.

102 notions expliquées sans jargon, des bases à la sécurité et au droit. Ces définitions apparaissent aussi en bulle dans les leçons.

102 termes

17Cyber / Cybermalveillance.gouv.fr: Dispositif public français d'assistance aux victimes de cybermalveillance : diagnostic, conseils, mise en relation.
Accord de traitement des données (DPA): Contrat avec un fournisseur qui encadre ce qu'il fait de tes données, exigé par le RGPD pour un sous-traitant.
Agent IA: IA qui enchaîne seule plusieurs actions (chercher, cliquer, écrire, appeler des outils) pour atteindre un objectif.
AI Act (règlement européen sur l'IA): Règlement européen qui classe les usages de l'IA par niveau de risque et impose des obligations graduées, dont la maîtrise de l'IA par le personnel.
Anonymisation / pseudonymisation: Retirer ou remplacer les éléments identifiants (noms → Client A) avant de soumettre un texte à l'IA.
API: Porte d'accès programmable à un service. Via l'API, un logiciel envoie un prompt au modèle et récupère la réponse, facturée à l'usage.
Apprentissage automatique: Méthode où la machine apprend des régularités à partir d'exemples plutôt que de règles écrites à la main.
Assistant conversationnel: Application où l'on dialogue avec un modèle (ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Grok, Copilot).
Assistant de code: IA intégrée à l'éditeur (Copilot, Cursor, Claude Code) qui propose, explique et modifie du code.
Assistant personnalisé (GPT, Gem, Projet): Version configurée d'un assistant avec des instructions et des documents fixes : GPT chez OpenAI, Gem chez Google, Projet chez Anthropic.
Automatisation: Enchaînement de tâches qui se déclenche seul (Zapier, Make, n8n) : déclencheur → étapes → action.
Base vectorielle: Base de données qui stocke des embeddings pour la recherche par le sens, utilisée dans le RAG.
Biais: Déformation systématique des réponses héritée des données (stéréotypes de genre, d'origine, d'âge…).
Bibliothèque de prompts: Recueil partagé de prompts éprouvés pour les tâches récurrentes d'une équipe.
Canevas / artefact: Espace à côté de la conversation où l'IA écrit un document ou du code que tu modifies directement.
Cas d'usage: Tâche concrète où l'IA apporte un gain mesurable : répondre au SAV, rédiger des fiches produits, résumer des réunions.
Chaîne de prompts: Découper une tâche en étapes successives, chaque réponse servant d'entrée à la suivante.
Charte d'usage de l'IA: Document interne qui fixe les outils autorisés, les données interdites, la validation humaine et la transparence.
Clé API: Mot de passe qui identifie ton compte auprès d'une API. Elle ne se partage jamais et ne se colle jamais dans un prompt.
Clonage de voix: Imitation de la voix d'une personne à partir de quelques secondes d'enregistrement. Utilisé dans les arnaques « au proche en détresse ».
CNIL: Autorité française de protection des données. Elle publie des guides pratiques sur l'IA et le RGPD.
Connecteur: Lien entre l'assistant et un autre outil (Drive, Gmail, Notion, CRM) pour lire ou agir dans ce service.
Contexte: Les informations que tu fournis pour cadrer la réponse : qui tu es, pour qui, la situation, les contraintes.
CRM: Logiciel de gestion de la relation client (contacts, ventes, relances), souvent connectable à l'IA.
Date de coupure: Date après laquelle le modèle n'a plus appris. Sans recherche web, il ignore les événements récents.
Déclencheur: Événement qui lance une automatisation : un e-mail reçu, un formulaire rempli, une heure fixe.
Deepfake (hypertrucage): Vidéo, image ou voix fabriquée par IA pour imiter une personne réelle.
Données d'entraînement: Textes, images ou sons utilisés pour entraîner un modèle. Leur qualité et leurs biais se retrouvent dans les réponses.
Données personnelles: Toute information liée à une personne identifiable : nom, e-mail, téléphone, adresse, numéro client, photo, santé.
Données sensibles: Catégorie protégée par le RGPD : santé, opinions, religion, orientation sexuelle, données biométriques… À ne jamais coller dans une IA grand public.
Double authentification (2FA): Deuxième preuve d'identité en plus du mot de passe (code, application, clé). Protège même si le mot de passe fuit.
Droit d'auteur: Protection des œuvres originales. Un contenu produit uniquement par une IA n'est en principe pas protégé ; réutiliser l'œuvre d'autrui reste encadré.
Embedding (vecteur): Représentation d'un texte sous forme de nombres, qui permet de retrouver des passages de sens proche.
Empreinte environnementale: Énergie, eau et matériel consommés par l'entraînement et l'usage des IA. Choisir le bon modèle pour la bonne tâche la réduit.
Entraînement: Phase où le modèle apprend à partir de données. Coûteuse, elle a lieu avant que tu utilises l'outil.
Exemples dans le prompt (few-shot): Donner 1 à 3 exemples du résultat attendu pour que l'IA en reproduise le style ou la structure.
Fenêtre de contexte: Quantité de texte que le modèle peut « garder en tête » dans une conversation. Au-delà, le début est oublié.
Fiche produit: Page qui présente un produit : titre, bénéfices, caractéristiques, preuves. Un classique de la rédaction assistée par IA.
Filigrane / marquage IA: Signal, visible ou non, indiquant qu'un contenu a été généré par IA (ex. standard C2PA). Utile mais pas infaillible.
Fine-tuning (ajustement): Réentraîner légèrement un modèle sur ses propres exemples. Rarement nécessaire : un bon prompt ou un RAG suffisent souvent.
Fraude au président: Escroquerie où un faux dirigeant (e-mail, voix ou visio truquée) exige un virement urgent et confidentiel.
Gestionnaire de mots de passe: Coffre-fort qui génère et retient un mot de passe unique par site.
Grand modèle de langage (LLM): Modèle entraîné sur d'immenses volumes de texte pour prédire le mot suivant. C'est le moteur de ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Mistral.
Hallucination: Réponse fausse mais formulée avec assurance (source inventée, chiffre faux, citation imaginaire).
Hameçonnage (phishing): Message frauduleux qui imite un organisme pour voler identifiants ou argent. L'IA rend ces messages sans fautes et personnalisés.
IA générative: IA qui produit du contenu nouveau (texte, image, son, vidéo, code) à partir d'une demande.
IA locale: Modèle qui tourne sur ton propre ordinateur ou serveur : les données ne sortent pas, mais il faut une machine adaptée.
Indicateur (KPI): Mesure suivie pour piloter une activité : taux de réponse, temps moyen de traitement, conversion.
Ingénierie sociale: Manipulation psychologique (urgence, autorité, peur, flatterie) pour pousser une victime à agir.
Injection de prompt: Attaque où un texte piégé (page web, e-mail, document) contient des instructions cachées que l'IA exécute à la place des tiennes.
Instructions personnalisées: Consignes permanentes enregistrées dans l'outil (qui tu es, ton style) appliquées à toutes tes conversations.
Intégrité académique: Règles d'honnêteté dans les études : déclarer l'usage de l'IA quand il est autorisé, ne pas présenter un texte généré comme le sien.
Intelligence artificielle (IA): Ensemble de techniques qui permettent à une machine de réaliser des tâches qu'on associait à l'intelligence humaine : comprendre un texte, reconnaître une image, rédiger, prédire.
Itération: Améliorer une réponse par demandes successives : « plus court », « ajoute un exemple », « ton plus direct ».
Jailbreak: Tentative de contourner les règles de sécurité d'un modèle par des formulations détournées.
JSON: Format de données structuré (clé : valeur) que les logiciels échangent. On peut demander à l'IA de répondre en JSON.
Latence: Temps d'attente avant la réponse. Les petits modèles sont plus rapides et moins chers.
Maîtrise de l'IA (article 4): Obligation pour les entreprises qui utilisent l'IA de former leur personnel à un niveau suffisant, applicable depuis février 2025.
MCP (Model Context Protocol): Standard ouvert qui permet de brancher des outils et des sources de données à un assistant IA de manière uniforme.
Mémoire: Fonction qui retient des informations d'une conversation à l'autre. Pratique, mais à surveiller et vider si besoin.
Mode vocal: Parler à l'IA et l'entendre répondre. Pratique en mobilité ; attention aux lieux publics et aux données sensibles.
Modèle: Le « cerveau » calculé par l'entraînement. Chaque éditeur propose plusieurs modèles, plus ou moins rapides, puissants et chers.
Modèle de diffusion: Technique de génération d'images et de vidéos qui part d'un bruit aléatoire et le « nettoie » pas à pas vers l'image demandée.
Modèle de raisonnement: Modèle qui « réfléchit » par étapes avant de répondre : meilleur en logique, calcul, planification, mais plus lent.
Modèle ouvert (open weights): Modèle dont les poids sont téléchargeables (Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen…), utilisable en local selon sa licence.
Multimodal: Capable de traiter plusieurs types d'entrées ou de sorties : texte, image, voix, vidéo, fichiers.
No-code: Outils qui permettent de créer des automatisations ou des applications sans écrire de code.
OCR: Reconnaissance de texte dans une image ou un PDF scanné. Les assistants multimodaux le font directement.
Paramètres: Les réglages internes du modèle, fixés par l'entraînement. On parle de modèles à plusieurs milliards de paramètres.
Perceval: Service officiel pour signaler une fraude à la carte bancaire (sur service-public.fr).
Persona: Portrait type d'un client (besoins, freins, vocabulaire) qu'on donne à l'IA pour mieux cibler un texte.
Pharos: Plateforme officielle de signalement des contenus illicites en ligne (internet-signalement.gouv.fr).
Plagiat: Présenter le travail d'autrui comme le sien. Les détecteurs d'IA ne sont pas fiables : l'honnêteté et la traçabilité priment.
Point d'accès (endpoint): Adresse précise d'une API à laquelle on envoie une requête.
Preuve de concept (POC): Petit test limité pour vérifier qu'un usage de l'IA fonctionne avant de l'étendre.
Prompt: La demande écrite (ou dictée) que tu donnes à l'IA. Sa qualité conditionne largement celle de la réponse.
Quota / limite de débit: Nombre maximal de requêtes ou de tokens autorisés par minute ou par jour.
RAG (génération augmentée par recherche): Technique où l'IA cherche d'abord dans TES documents puis répond en s'appuyant sur les extraits trouvés.
Recherche approfondie: Mode où l'IA lance de nombreuses recherches web et rédige un rapport sourcé. Plus lent, plus complet ; les sources restent à ouvrir.
Référencement naturel (SEO): Techniques pour apparaître dans les résultats des moteurs de recherche sans payer de publicité.
Reformulation: Demander à l'IA de réécrire un texte pour un autre public, un autre ton ou une autre longueur.
Réseau de neurones: Structure mathématique composée de millions de paramètres ajustés pendant l'entraînement, inspirée de loin du cerveau.
Retouche générative: Modifier une zone précise d'une image (supprimer un objet, remplacer un fond) avec l'IA.
Retour sur investissement (ROI): Gain obtenu comparé au coût : temps gagné × coût horaire, moins abonnements et temps de vérification.
RGPD: Règlement européen sur la protection des données personnelles : base légale, minimisation, information, sécurité, droits des personnes.
Rôle: Consigne du type « Tu es juriste en droit du travail » qui oriente le vocabulaire et le niveau de la réponse.
Shadow AI: Usage d'outils IA par les salariés sans cadre ni accord de l'entreprise, avec des risques de fuite de données.
Sortie structurée: Réponse imposée dans un format précis (JSON, tableau) pour être réutilisée par un programme.
Streaming: Affichage de la réponse au fur et à mesure qu'elle est produite.
Supervision humaine: Principe selon lequel une personne garde la décision finale et peut corriger l'IA, surtout pour les décisions importantes.
Synthèse: Résumé structuré d'un ou plusieurs documents. Toujours vérifier qu'aucun point important n'a disparu.
Synthèse vocale: Production d'une voix artificielle à partir d'un texte (ElevenLabs, voix des assistants).
Température: Réglage qui dose la part d'aléatoire : basse = réponses constantes, haute = réponses variées et créatives.
Token: Morceau de mot traité par le modèle (environ 3/4 d'un mot en français). Les limites et les prix des API se comptent en tokens.
Transcription: Conversion d'un audio en texte (réunion, note vocale). Base des comptes rendus automatiques.
Transformer: Architecture de réseau de neurones inventée en 2017, à la base de tous les grands modèles de langage actuels.
Transparence: Indiquer qu'un contenu ou une interaction implique une IA, notamment pour les deepfakes et les chatbots face au public.
Upscaling: Agrandissement d'une image par IA en recréant des détails.
Vérification (fact-checking): Contrôler un fait auprès d'une source fiable, officielle et datée avant de l'utiliser.
Vibe coding: Créer un logiciel en décrivant ce qu'on veut à une IA qui écrit le code. Rapide pour prototyper ; relecture et tests indispensables.
Visibilité dans les IA (GEO): Optimiser ses contenus pour être cité par les assistants et les réponses IA des moteurs de recherche.
Webhook: Adresse qu'un service appelle automatiquement quand un événement survient (nouvelle commande, nouveau formulaire).

Mis à jour le 27/09/2026.