Quarante termes pour parler d'IA sans se tromper. Chaque définition renvoie, quand elle existe, à la formation du catalogue qui l'enseigne en profondeur.
Les fondations
- Intelligence artificielle (IA) — ensemble de techniques permettant à des machines de simuler des capacités cognitives : raisonnement, apprentissage, langage.
- Machine learning — branche de l'IA où le système apprend à partir de données plutôt que de règles programmées à la main.
- Deep learning — machine learning fondé sur des réseaux de neurones profonds, à l'origine des grands modèles modernes.
- Large Language Model (LLM) — modèle entraîné sur des volumes massifs de texte, capable de générer du langage et d'exécuter des tâches variées.
- Prompt — instruction formulée par l'utilisateur pour piloter un modèle génératif.
- Token — unité de texte traitée par un modèle — un mot ou une partie de mot — qui structure le coût et la limite de contexte.
- Génération augmentée par récupération (RAG) — technique qui connecte un modèle à une base documentaire pour répondre avec des sources vérifiables.
- Fine-tuning — étape d'entraînement complémentaire sur des données spécifiques pour adapter un modèle à un domaine.
- Embedding — représentation numérique d'un texte ou d'une donnée, qui permet les recherches sémantiques.
- Base vectorielle — stockage optimisé pour les embeddings, au cœur des systèmes de RAG et de mémoire.
Agents et systèmes
- Agent IA — programme qui planifie et exécute des tâches en autonomie dans un cadre défini — le cœur de la formation Architecte d'Agents IA.
- Orchestration d'agents — coordination de plusieurs agents spécialisés — sujet de la formation Ingénieur en Orchestration d'IA.
- Mémoire d'agent — stratégies de conservation du contexte (court terme, long terme, épisodique) — thème de la formation Ingénieur Mémoire.
- Garde-fous (guardrails) — règles et contrôles encadrant les actions d'un agent pour limiter les erreurs.
- Flotte d'agents — ensemble d'agents déployés et supervisés en production — voir la formation Gestionnaire de Flotte.
- Supervision — surveillance du comportement des agents et des coûts — voir la formation Superviseur d'Agents.
L'humain dans la boucle
- Pédagogie adaptative — parcours d'apprentissage ajusté au profil de l'apprenant — thème de la formation Designer Éducatif.
- Médiation humain-IA — accompagnement des équipes dans l'adoption des outils — voir la formation Médiateur.
- Reconversion assistée — accompagnement des transitions professionnelles vers les métiers de l'IA — formation Coach de Reconversion.
- Conduite du changement — méthodes pour faire adopter l'IA par les collaborateurs sans la subir.
Gouvernance et conformité
- AI Act — réglementation européenne classant les systèmes d'IA par niveau de risque et imposant des obligations de conformité.
- Biais algorithmique — erreur systématique d'un modèle reproduisant des discriminations présentes dans les données d'entraînement.
- Conformité RGPD — obligations de protection des données personnelles applicables aux systèmes d'IA.
Les formations Responsable de Gouvernance, Éthicien Opérationnel et Vérificateur d'Algorithmes couvrent ces exigences. - Auditabilité — capacité à tracer et vérifier les décisions d'un système — objet de la formation Auditeur d'IA.
Et ensuite ?
Un vocabulaire maîtrisé est une porte d'entrée. Le test d'orientation vous aide à choisir la formation qui correspond à votre profil — ou parcourez directement les 31 formations.
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