Lettre
Agent IA
Système autonome qui perçoit son environnement et prend des décisions pour atteindre un objectif.
Un agent IA peut naviguer sur le web, lire ses emails et réserver un vol sans intervention humaine.
Embeddings
Représentation numérique (vecteur) d'un texte qui capture son sens sémantique.
Deux phrases similaires auront des embeddings proches dans l'espace vectoriel.
Fine-tuning
Réentraînement d'un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à une tâche.
On fine-tune GPT sur des emails clients pour qu'il génère des réponses dans le style de la marque.
Hallucination
Quand un LLM génère des informations fausses présentées comme vraies.
Le modèle a inventé une référence bibliographique inexistante — une hallucination classique.
LLM
Large Language Model — modèle de langage entraîné sur de très grands corpus de texte.
GPT-4, Claude, Gemini sont des LLMs capables de répondre à des questions en langage naturel.
Prompt
Instruction textuelle envoyée à un modèle IA pour orienter sa réponse.
Le prompt 'Traduis ce texte en français formel' produit une réponse différente de 'Traduis en argot'.
RAG
Retrieval-Augmented Generation — technique qui enrichit les réponses d'un LLM avec des documents externes récupérés en temps réel.
Un chatbot RAG peut répondre sur la documentation interne d'une entreprise sans avoir été entraîné dessus.
Température
Paramètre qui contrôle le caractère aléatoire des réponses d'un LLM (0 = déterministe, 1+ = créatif).
Pour du code, on utilise une température basse (0.1). Pour de la poésie, on monte à 0.9.
Token
Unité de base traitée par un LLM — environ 3/4 d'un mot en anglais.
Le mot 'incroyablement' peut être découpé en 3 tokens par le tokenizer.
Zéro-shot
Capacité d'un modèle à accomplir une tâche sans exemple fourni dans le prompt.
Classer un email comme spam ou non sans donner d'exemples au modèle, c'est du zéro-shot.