Glossaire de l’intelligence artificielle
Découvrez le glossaire de l’intelligence artificielle, conçu pour comprendre les mots essentiels autour de l’IA générative, des assistants conversationnels, des modèles, des prompts, de MCP et des usages IA dans WordPress.
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A
Agent IA : Assistant capable d’analyser une demande, de raisonner par étapes et parfois d’utiliser des outils pour accomplir une tâche. Un agent peut aider à chercher, rédiger, organiser ou agir dans un environnement donné si on lui donne les autorisations nécessaires.
Algorithme : Suite d’instructions permettant à un ordinateur de résoudre un problème. En IA, les algorithmes servent notamment à apprendre à partir de données, classer des informations ou produire une réponse.
API IA : Interface qui permet à un site, une application ou une extension de communiquer avec un service d’intelligence artificielle. Par exemple, une extension WordPress peut utiliser une API IA pour générer du texte ou analyser une image.
Automatisation : Action de faire réaliser automatiquement une tâche par un outil numérique. Avec l’IA, l’automatisation peut servir à résumer des contenus, préparer des réponses, classer des demandes ou produire des brouillons.
B
Base de connaissances : Ensemble de documents, pages, fichiers ou informations utilisés pour répondre à une question. Une IA peut s’appuyer sur une base de connaissances pour donner des réponses plus adaptées à un contexte précis.
Biais : Déformation ou tendance présente dans les réponses d’une IA, souvent liée aux données utilisées pour l’entraîner ou à la manière dont la question est posée. Un biais peut influencer le ton, les exemples ou les conclusions.
C
Chatbot : Programme conçu pour dialoguer avec un utilisateur. Certains chatbots suivent des scénarios simples, tandis que les chatbots modernes utilisent des modèles de langage pour répondre plus librement.
Claude : Assistant IA développé par Anthropic. Il fait partie des outils conversationnels comparables à ChatGPT, Gemini, Copilot ou Vibe.
Codex : Environnement d’assistance au développement proposé par OpenAI. Dans le contexte de NBForm, Codex peut servir à travailler sur du code, explorer un site WordPress ou se connecter à des outils via MCP.
Connecteur : Élément qui relie deux services entre eux. En IA, un connecteur peut permettre à un assistant d’accéder à WordPress, à une API, à une base de données ou à un outil externe.
Contexte : Informations données à l’IA pour l’aider à comprendre la demande. Plus le contexte est clair, plus la réponse a de chances d’être utile.
D
Deep learning : Méthode d’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones avec de nombreuses couches. Elle est utilisée dans la reconnaissance d’images, la génération de texte, la traduction ou l’analyse de données.
Données d’entraînement : Données utilisées pour apprendre à un modèle d’IA à reconnaître des formes, répondre à des questions ou produire du contenu. La qualité de ces données influence fortement les résultats.
E
Embedding : Représentation numérique d’un texte, d’une image ou d’un document. Les embeddings permettent de comparer des contenus entre eux et de retrouver les informations les plus proches d’une question.
Évaluation : Processus qui consiste à tester la qualité des réponses d’une IA. On peut évaluer la précision, la clarté, la sécurité, la cohérence ou l’utilité d’une réponse.
F
Fine-tuning : Technique qui consiste à réentraîner ou adapter un modèle sur des données spécifiques. Elle sert à spécialiser un modèle pour un ton, un domaine ou un usage particulier.
Frontier model : Modèle d’IA de pointe, situé parmi les plus avancés du moment. Pour un public débutant, on peut le traduire simplement par “modèle d’IA de dernière génération”.
G
Génération de contenu : Capacité d’une IA à produire du texte, des images, du code, des résumés ou des idées à partir d’une consigne. Le contenu généré doit toujours être relu et adapté.
GPU : Processeur graphique utilisé pour accélérer certains calculs. Les GPU sont très utilisés pour entraîner et faire fonctionner des modèles d’intelligence artificielle.
H
Hallucination : Réponse produite par une IA qui semble crédible mais qui est fausse, inventée ou non vérifiée. C’est l’une des limites les plus importantes à connaître.
Historique de conversation : Ensemble des messages précédents dans une discussion avec une IA. Cet historique aide l’assistant à garder le fil, mais peut aussi l’orienter dans une mauvaise direction si le contexte est flou.
I
IA : Abréviation d’intelligence artificielle. Elle désigne des systèmes capables d’effectuer des tâches qui demandent habituellement une forme d’intelligence humaine : comprendre, classer, générer, recommander ou aider à décider.
IA générative : Type d’intelligence artificielle capable de produire du contenu : texte, image, audio, vidéo, code ou structure de document. ChatGPT, Vibe, Claude ou Gemini sont des exemples d’outils d’IA générative.
Inférence : Moment où un modèle d’IA utilise ce qu’il a appris pour produire une réponse à une nouvelle demande. Quand on envoie un prompt à un assistant IA, on déclenche une inférence.
J
JSON : Format de données structuré souvent utilisé pour échanger des informations entre applications. Les API IA utilisent fréquemment le JSON pour envoyer une demande et recevoir une réponse.
K
Knowledge base : Expression anglaise pour “base de connaissances”. Elle désigne l’ensemble des informations utilisées pour aider une IA ou un outil à répondre de manière plus contextualisée.
L
LLM : Large Language Model, ou grand modèle de langage. C’est un modèle entraîné sur de très grands volumes de textes, capable de comprendre et de générer du langage naturel.
Langage naturel : Langage utilisé par les humains au quotidien. Une IA conversationnelle permet de donner des consignes en langage naturel, sans forcément écrire du code.
M
MCP : Model Context Protocol. Protocole permettant à un assistant IA de découvrir et d’utiliser des outils, ressources ou prompts fournis par une application. Il peut servir à connecter une IA à WordPress ou à d’autres environnements.
MCP Adapter : Extension ou connecteur qui expose certaines capacités d’un outil à un agent compatible MCP. Dans WordPress, un MCP Adapter peut permettre à un assistant autorisé de lire ou d’interagir avec certaines parties du site.
Modèle : Système entraîné pour accomplir une tâche d’IA. Un modèle peut générer du texte, analyser une image, transcrire de l’audio, classer des données ou aider à écrire du code.
Multimodal : Se dit d’une IA capable de traiter plusieurs types de contenus, par exemple du texte et des images, ou du texte, de l’audio et de la vidéo.
N
No-code : Approche permettant de créer des outils ou des automatisations sans écrire de code traditionnel. L’IA peut faciliter le no-code en aidant à formuler des règles, générer du contenu ou connecter des services.
Notebook : Environnement de travail interactif souvent utilisé en data science et en IA. Il permet de mélanger du texte, du code et des résultats dans un même document.
O
OCR : Reconnaissance optique de caractères. Technique qui permet d’extraire du texte depuis une image, un scan ou un document PDF.
Open source : Logiciel ou modèle dont le code ou certains éléments sont accessibles publiquement. L’open source permet d’étudier, modifier ou réutiliser une solution selon les conditions de sa licence.
P
Prompt : Instruction donnée à une IA pour guider sa réponse. Un bon prompt précise le contexte, l’objectif, le format attendu et les contraintes à respecter.
Prompt engineering : Méthode qui consiste à améliorer la formulation des consignes données à une IA pour obtenir des réponses plus utiles, plus précises ou mieux structurées.
Prompt système : Instruction prioritaire qui définit le rôle, le comportement ou les règles d’un assistant IA. Elle est souvent invisible pour l’utilisateur final.
Q
Quantification : Technique permettant de réduire la taille ou le coût de fonctionnement d’un modèle, parfois avec une légère perte de précision. Elle peut faciliter l’utilisation de modèles sur des machines moins puissantes.
R
RAG : Retrieval-Augmented Generation. Méthode qui consiste à fournir à l’IA des documents ou informations récupérés dans une base de connaissances afin d’améliorer la pertinence de sa réponse.
Reasoning : Capacité d’un modèle à raisonner par étapes pour résoudre un problème. On parle souvent de modèles orientés raisonnement pour les tâches complexes, logiques ou techniques.
Réseau de neurones : Modèle informatique inspiré de manière très simplifiée du fonctionnement des neurones. Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreuses méthodes modernes d’IA.
S
Sécurité IA : Ensemble des pratiques visant à utiliser l’IA sans exposer de données sensibles, sans produire de contenus dangereux et sans accorder trop de permissions à un outil automatisé.
Supervision humaine : Principe selon lequel une personne garde le contrôle, relit les résultats et valide les actions importantes. C’est essentiel lorsque l’IA intervient sur un site, un document ou un processus métier.
T
Température : Réglage qui influence la créativité ou la prévisibilité d’une réponse. Une température basse donne souvent une réponse plus stable ; une température élevée peut donner plus de variété.
Token : Unité de découpage utilisée par les modèles d’IA pour traiter le texte. Un token peut correspondre à un mot, une partie de mot ou un signe. Les coûts et limites sont souvent calculés en tokens.
Tool : Outil qu’un agent IA peut appeler pour réaliser une action précise, par exemple rechercher une information, lire un fichier, interroger une API ou utiliser une capacité WordPress autorisée.
U
Usage responsable : Manière d’utiliser l’IA en gardant de bonnes pratiques : vérifier les informations, respecter les données personnelles, citer les sources utiles et conserver une validation humaine.
V
Vector store : Base de données spécialisée qui stocke des embeddings. Elle permet de retrouver rapidement les contenus les plus proches d’une question, notamment dans les systèmes de RAG.
Vibe : Assistant IA de Mistral AI, anciennement connu sous le nom Le Chat. Il permet de discuter avec une IA, rédiger, résumer, organiser des idées ou aider sur des tâches de travail.
Vision : Capacité d’un modèle à analyser des images. Une IA avec vision peut décrire une image, lire un document visuel ou aider à interpréter une capture d’écran.
W
Workflow IA : Suite d’étapes utilisant l’IA dans un processus de travail. Par exemple : chercher une information, rédiger un brouillon, relire, optimiser le SEO puis préparer la publication.
WP-CLI dans un contexte IA : Interface en ligne de commande de WordPress pouvant servir à automatiser des actions ou à connecter certains outils techniques. Dans un contexte MCP, elle peut participer à la communication entre WordPress et un client IA compatible.
X
XAI : Explainable Artificial Intelligence, ou IA explicable. Domaine qui cherche à rendre les décisions ou réponses d’une IA plus compréhensibles pour les humains.
Y
YAML : Format de fichier lisible par les humains, souvent utilisé pour écrire de la configuration. Certains outils IA ou automatisations peuvent utiliser YAML pour décrire des paramètres.
Z
Zero-shot : Situation où une IA réalise une tâche sans exemple spécifique fourni dans le prompt. Elle s’appuie uniquement sur la consigne et ses capacités générales.
FAQ : questions fréquentes
À quoi sert ce glossaire IA ?
Ce glossaire sert à comprendre les principaux mots utilisés autour de l’intelligence artificielle, des assistants comme ChatGPT ou Vibe, et des usages IA liés à WordPress.
Faut-il connaître tous ces termes pour utiliser l’IA ?
Non. Les termes essentiels pour débuter sont IA générative, prompt, modèle, token, hallucination et contexte. Les autres mots permettent d’aller progressivement plus loin.
Quelle différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot répond surtout à des messages. Un agent IA peut aller plus loin : analyser une tâche, utiliser des outils autorisés et enchaîner plusieurs étapes pour atteindre un objectif.
Pourquoi ajouter MCP dans un glossaire IA ?
MCP devient utile dès qu’on veut connecter un assistant IA à des outils externes, par exemple WordPress, un système de fichiers ou une API. Il aide à comprendre comment une IA peut utiliser des capacités concrètes.
