1. Contexte — Informations pertinentes pour permettre de comprendre une situation et une demande.
2. Gouvernance — Ensemble des pratiques pour assurer la sécurité et la qualité des données.
3. Biais — Résultats incorrects de l’IA en raison de préjugés humains.
4. Hallucination — Information inventée mais plausible par l’IA.
5. Chatbot — Programme qui dialogue en langage naturel.
6. Prompt — Instruction donnée à l’IA pour produire un résultat.
7. Génératives — Se dit des IA qui créent du contenu.
8. Cloud — Accès à des services IA ou pas, via internet.
9. Serveurs — Machines qui hébergent et font tourner l’IA.
10. Données (Dataset) — Ensemble de données servant à l’apprentissage.
11. Algorithme — Série précise et ordonnée d’instructions.
12. Modèle — Programme capable de détecter des schémas à partir d’un jeu de données.
13. Entraînement — Phase où l’IA apprend avec des données.
14. Paramètres — Propriétés apprises à partir des données d’entraînement d’un modèle.
15. Apprentissage — Amélioration des performances par expérience.
16. Finetuning — Technique pour améliorer les réponses d’un modèle.
17. LLM (Large Language Model) — IA entraînée sur des millions de textes.
18. Token — Mot découpé pour traitement par l’IA.