Glossaire IA
Tous les termes techniques, expliqués simplement
Parce que comprendre la technologie, c’est reprendre le contrôle sur ses choix stratégiques.
Ce glossaire est conçu pour les dirigeants, décideurs et professionnels non techniques qui souhaitent comprendre les termes utilisés dans le domaine de l’intelligence artificielle, de l’infrastructure et du développement logiciel. Chaque définition est rédigée en langage clair, sans jargon inutile. Utilisez l’index alphabétique en bas de page pour naviguer rapidement.
1. Infrastructure & matériel
Les composants physiques et logiciels qui font tourner les applications d’IA — du processeur graphique au serveur web.
GPU
Processeur graphique, initialement conçu pour l’affichage vidéo, aujourd’hui indispensable pour l’IA. Contrairement au processeur classique (CPU) qui exécute les tâches une par une, le GPU en traite des milliers en parallèle — comme une autoroute à 1 000 voies contre une route à 4 voies.
NVIDIA Blackwell
Dernière génération de puces GPU fabriquées par NVIDIA, spécialement optimisées pour l’intelligence artificielle. C’est le « moteur » qui équipe les boîtiers BrainDup.
VRAM
Mémoire dédiée au GPU. Plus il y en a, plus le GPU peut manipuler de gros modèles d’IA. C’est l’équivalent de la taille du bureau sur lequel on étale ses documents : un bureau plus grand permet de travailler sur des dossiers plus volumineux.
CUDA / cuDNN
Logiciels fournis par NVIDIA qui permettent aux programmes d’IA d’exploiter la puissance des GPU. Sans eux, le GPU ne sait pas « parler » aux applications d’intelligence artificielle.
Driver
Petit logiciel qui fait le lien entre le matériel (GPU, imprimante…) et le système d’exploitation. Sans driver, l’ordinateur ne sait pas utiliser le matériel branché.
Docker
Outil qui emballe une application avec tout ce dont elle a besoin pour fonctionner (bibliothèques, configuration…) dans un « conteneur » isolé. Imaginez une valise préparée : où que vous alliez, vous avez tout le nécessaire.
Conteneur
Environnement léger et isolé dans lequel tourne une application. Chaque conteneur fonctionne indépendamment des autres, ce qui évite les conflits entre logiciels. C’est le principe de Docker.
Orchestration
Gestion automatisée de plusieurs conteneurs ou services qui doivent travailler ensemble. Comme un chef d’orchestre qui coordonne les musiciens pour produire une symphonie cohérente.
NGINX
Logiciel serveur web très répandu, utilisé pour distribuer les pages d’un site internet aux visiteurs. Il peut aussi servir de reverse proxy.
Reverse proxy
Intermédiaire placé entre les visiteurs d’un site et les serveurs internes. Il répartit le trafic, améliore la sécurité et cache l’architecture interne. C’est comme un réceptionniste qui oriente les visiteurs vers le bon bureau.
HTTPS
Version sécurisée du protocole web (HTTP). Les données échangées entre votre navigateur et le site sont chiffrées : personne ne peut les lire en chemin. Le cadenas dans la barre d’adresse indique que HTTPS est actif.
Serveur
Ordinateur (ou programme) qui fournit des services à d’autres machines via un réseau. Un serveur web héberge un site, un serveur de fichiers stocke des documents, etc.
Local (on-premise)
Désigne un équipement installé physiquement dans vos locaux, par opposition au cloud. Avec une IA locale, vos données ne quittent jamais votre bâtiment.
Cloud
Utilisation de serveurs distants (généralement chez Amazon, Google ou Microsoft) pour stocker des données ou exécuter des programmes. Pratique, mais vos données sont chez un tiers, souvent hors d’Europe.
Souveraineté des données
Principe selon lequel une organisation garde le contrôle total sur ses données : où elles sont stockées, qui y accède, sous quelle juridiction. C’est un enjeu clé du RGPD et de la stratégie numérique européenne.
2. Bases de données & stockage
Les outils qui organisent, stockent et retrouvent l’information — du tableau classique à la recherche intelligente par sens.
Base de données
Système organisé pour stocker et retrouver des informations. Pensez à un classeur numérique où chaque tiroir contient des fiches structurées et consultables instantanément.
PostgreSQL
Base de données relationnelle open source, très fiable et performante. Elle organise les données en tableaux (lignes et colonnes), comme un tableur Excel mais beaucoup plus puissant et sécurisé.
Milvus
Base de données vectorielle open source, conçue pour stocker et rechercher des embeddings (représentations numériques du sens des textes). C’est le moteur qui permet à l’IA de retrouver des documents par similarité de sens.
Base vectorielle
Base de données spécialisée qui stocke des vecteurs (suites de nombres représentant le sens d’un texte ou d’une image). Elle permet de chercher par proximité de sens plutôt que par mots-clés exacts.
Vecteur (embedding)
Suite de nombres qui représente le « sens » d’un mot, d’une phrase ou d’un document. Deux textes au sens proche auront des vecteurs proches, même s’ils utilisent des mots différents.
Embedding
Procédé qui transforme un texte en vecteur numérique. C’est comme traduire une phrase en coordonnées sur une carte : les phrases au sens similaire se retrouvent proches sur cette carte.
Recherche sémantique
Recherche qui comprend le sens de votre question plutôt que de simplement repérer des mots-clés. Si vous cherchez « réduire les coûts », elle trouvera aussi les documents parlant d’« économies budgétaires ».
Neo4j
Base de données en graphe, qui stocke les informations sous forme de nœuds reliés entre eux. Idéale pour représenter des réseaux de relations : organigrammes, chaînes d’approvisionnement, liens entre documents.
Graphe de connaissances
Représentation visuelle et structurée des relations entre des concepts. Par exemple : « Paris » est lié à « France » par la relation « est la capitale de ». L’IA l’utilise pour raisonner sur des liens complexes.
MinIO
Logiciel open source de stockage de fichiers, compatible avec le protocole S3 d’Amazon. Il permet d’héberger des fichiers volumineux (PDF, images, vidéos) en local, sans dépendre d’Amazon.
S3
Service de stockage de fichiers d’Amazon Web Services, devenu un standard. « Compatible S3 » signifie qu’un logiciel peut stocker et lire des fichiers de la même manière qu’avec Amazon, mais ailleurs.
Nextcloud
Alternative open source à Google Drive ou Dropbox, installée sur vos propres serveurs. Vos fichiers restent chez vous, avec partage, agenda et édition collaborative intégrés.
Collabora
Suite bureautique en ligne (traitement de texte, tableur, présentations) intégrée à Nextcloud. C’est l’équivalent souverain de Google Docs : édition collaborative, mais hébergée chez vous.
3. Intelligence artificielle & modèles de langage
Les concepts fondamentaux de l’IA générative, des modèles de langage aux techniques qui les rendent fiables et utiles.
Intelligence artificielle (IA)
Ensemble de techniques permettant à un programme informatique de réaliser des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine : comprendre du texte, analyser des images, prendre des décisions. L’IA ne « pense » pas : elle reconnaît des schémas dans les données.
Modèle (d’IA)
Programme entraîné sur de grandes quantités de données pour réaliser une tâche précise (générer du texte, reconnaître des images…). C’est le « cerveau » de l’IA, défini par des milliards de paramètres ajustés lors de l’entraînement.
LLM (Large Language Model)
Modèle de langage de grande taille, entraîné sur des milliards de textes. Il peut générer, résumer, traduire et analyser du texte. ChatGPT, Claude, Mistral sont des exemples de LLM.
Inférence
Phase où le modèle d’IA produit une réponse à partir d’une question. C’est le moment où l’IA « travaille » : elle reçoit votre texte et génère sa réponse, mot par mot.
Paramètres d’un modèle
Nombres ajustés pendant l’entraînement qui définissent le comportement du modèle. Un modèle à 70 milliards de paramètres est généralement plus performant qu’un modèle à 7 milliards, mais nécessite plus de puissance de calcul.
Mistral
Entreprise française qui développe des modèles d’IA open source performants. Ses modèles peuvent tourner en local, ce qui en fait un choix privilégié pour la souveraineté des données en Europe.
Qwen
Famille de modèles d’IA développés par Alibaba (Chine), disponibles en open source. Ils offrent d’excellentes performances, notamment pour les tâches multilingues et la vision.
Claude
Modèle d’IA développé par Anthropic, réputé pour sa fiabilité, sa compréhension fine des instructions et sa capacité à traiter de très longs documents.
ChatGPT / GPT
ChatGPT est l’assistant conversationnel d’OpenAI, basé sur les modèles GPT. C’est le produit qui a popularisé l’IA générative auprès du grand public fin 2022.
Gemini
Modèle d’IA de Google, intégré à ses produits (Search, Workspace). Il est multimodal : il comprend à la fois le texte, les images et la vidéo.
Ollama
Logiciel qui permet de télécharger et d’exécuter des modèles d’IA directement sur votre ordinateur, sans connexion internet. C’est la pièce maîtresse de l’IA locale.
Modèle vision / VLM
Modèle d’IA capable de comprendre les images en plus du texte. Il peut décrire une photo, lire un document scanné, analyser un graphique ou extraire des informations d’un plan.
OCR
Reconnaissance optique de caractères : technique qui convertit une image de texte (scan, photo) en texte éditable par un ordinateur. Indispensable pour numériser des documents papier.
Hallucination
Quand un modèle d’IA génère une information fausse mais présentée avec assurance, comme si elle était vraie. C’est le défaut majeur des LLM : ils ne « savent » pas qu’ils inventent. Le RAG est une technique pour réduire ce problème.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique qui consiste à fournir au modèle d’IA des documents pertinents avant qu’il réponde, pour ancrer sa réponse dans des faits vérifiables. Au lieu d’inventer, l’IA cite ses sources. C’est le cœur de BrainDup.
Fine-tuning
Réentraînement partiel d’un modèle d’IA sur des données spécifiques à votre métier. Comme former un collaborateur généraliste au vocabulaire et aux procédures de votre entreprise.
Prompt
Instruction ou question donnée à un modèle d’IA. La qualité de la réponse dépend directement de la clarté et de la précision du prompt. C’est l’art de bien formuler ses demandes à l’IA.
Token
Unité de base traitée par un LLM. Un token correspond à environ ¾ d’un mot en français. Les modèles facturent généralement au nombre de tokens traités (entrée + sortie).
Contexte
Quantité de texte qu’un modèle peut « garder en tête » pour formuler sa réponse. Un contexte de 128 000 tokens permet d’analyser l’équivalent d’un livre de 300 pages en une seule conversation.
Open source
Logiciel dont le code est librement accessible, modifiable et redistribuable. En IA, cela signifie que le modèle peut être téléchargé et utilisé sans dépendre d’un fournisseur cloud.
Hugging Face
Plateforme en ligne qui héberge des milliers de modèles d’IA open source. C’est le « GitHub de l’IA » : un catalogue où l’on télécharge des modèles prêts à l’emploi.
4. Développement logiciel & code
Les outils et concepts utilisés pour construire, tester et maintenir les applications logicielles.
Python
Langage de programmation très répandu, particulièrement utilisé en IA et en science des données. Sa syntaxe lisible le rend accessible aux débutants. C’est le langage principal de BrainDup.
Code
Instructions écrites dans un langage de programmation (Python, JavaScript…) que l’ordinateur exécute. C’est la « recette » que suit la machine pour accomplir une tâche.
FastAPI
Framework Python moderne et rapide pour construire des API (interfaces de communication entre logiciels). BrainDup l’utilise pour exposer ses services d’IA.
API
Interface de programmation qui permet à deux logiciels de communiquer entre eux. C’est comme un guichet standardisé : vous envoyez une demande dans un format précis et recevez une réponse structurée.
Endpoint
Adresse précise d’une API où envoyer une requête. Chaque endpoint correspond à une action : par exemple, /api/search pour lancer une recherche.
JSON
Format de données universel, lisible par les humains et les machines. C’est le « langage commun » utilisé pour échanger des informations entre logiciels via les API.
Pipeline
Chaîne d’étapes automatisées où la sortie de chaque étape alimente l’entrée de la suivante. En IA : le document est d’abord découpé, puis transformé en vecteurs, puis indexé — automatiquement.
Test unitaire
Vérification automatique qu’une petite partie du code fonctionne correctement, isolément. Comme tester chaque pièce d’un moteur individuellement avant de l’assembler.
Test d’intégration
Vérification que plusieurs composants fonctionnent correctement ensemble. Après avoir testé les pièces une par une, on vérifie que le moteur assemblé tourne bien.
Régression
Bug introduit involontairement en modifiant du code : une fonctionnalité qui marchait ne marche plus. Les tests automatisés servent justement à détecter les régressions avant la mise en production.
Bug
Erreur dans un programme qui produit un comportement inattendu. Le terme vient d’un insecte (bug) trouvé dans un ordinateur en 1947.
Framework
Boîte à outils logicielle qui fournit une structure prête à l’emploi pour développer une application. Plutôt que de partir de zéro, le développeur s’appuie sur des fondations solides déjà posées.
Bibliothèque (library)
Collection de code réutilisable qu’un développeur intègre dans son projet pour éviter de réinventer la roue. La différence avec un framework : vous appelez la bibliothèque, le framework vous appelle.
5. Gestion de versions & publication
Les outils qui permettent de suivre chaque modification du code, de collaborer à plusieurs et de publier de nouvelles versions en toute sécurité.
Git
Système qui enregistre l’historique complet de toutes les modifications d’un projet. Chaque changement est tracé : qui a modifié quoi, quand et pourquoi. On peut revenir à n’importe quelle version antérieure.
GitHub
Plateforme en ligne qui héberge des projets Git et facilite la collaboration entre développeurs. C’est le réseau social du code : on y partage, commente et améliore des projets à plusieurs.
Commit
Enregistrement d’un ensemble de modifications dans Git, accompagné d’un message descriptif. C’est comme prendre une photo de l’état du projet à un instant précis.
Branche
Copie parallèle du projet permettant de travailler sur une nouvelle fonctionnalité sans toucher à la version stable. Une fois le travail validé, la branche est fusionnée dans la version principale.
Pull Request
Demande formelle de fusionner une branche dans la version principale. Les collègues relisent les modifications, posent des questions et approuvent avant la fusion. C’est le contrôle qualité du code.
CI/CD
Intégration continue / Déploiement continu. Automatisation qui teste et déploie le code à chaque modification. Dès qu’un développeur valide son travail, les tests se lancent automatiquement et, s’ils passent, la nouvelle version est publiée.
Release / Version
Version officielle d’un logiciel, identifiée par un numéro (ex. : v2.1.0). Chaque release regroupe un ensemble de nouvelles fonctionnalités et corrections de bugs, prêt à être déployé.
6. Orchestration, workflows & intégration
Les mécanismes qui permettent d’automatiser des chaînes de tâches et de connecter différents outils entre eux.
Workflow
Séquence d’étapes automatisées pour accomplir un processus métier. Par exemple : un email arrive → l’IA le lit → extrait les pièces jointes → les classe → notifie le bon collaborateur.
n8n
Outil open source d’automatisation visuelle, similaire à Zapier ou Make, mais hébergeable en local. Il permet de créer des workflows en reliant des blocs graphiques, sans écrire de code.
Nœud
Dans un workflow, chaque étape est un nœud : un bloc qui effectue une action précise (lire un fichier, appeler une API, envoyer un email). Les nœuds sont reliés entre eux pour former la chaîne de traitement.
Webhook
Mécanisme qui permet à un logiciel d’envoyer automatiquement une notification à un autre lorsqu’un événement se produit. Par exemple : quand un formulaire est soumis, un webhook déclenche le workflow de traitement.
Batch
Traitement par lots : exécuter la même opération sur un grand nombre d’éléments en une seule fois, plutôt qu’un par un. Par exemple, analyser 500 factures d’un coup pendant la nuit.
Retry
Mécanisme automatique qui réessaie une opération en cas d’échec. Si l’IA ne répond pas (serveur surchargé, problème réseau), le système retente après un court délai.
Fallback
Solution de repli utilisée quand la solution principale échoue. Par exemple : si le modèle Mistral ne répond pas, le système bascule automatiquement sur Qwen pour garantir la continuité du service.
7. Méthodologie & gouvernance projet
Les méthodes de travail, cadres réglementaires et pratiques de gestion de projet qui structurent le développement logiciel.
BMAD
Méthode de développement assistée par l’IA, utilisée chez AS3P. Elle structure le projet en phases claires (analyse, spécification, développement) avec des agents IA spécialisés à chaque étape.
Story
Description d’une fonctionnalité du point de vue de l’utilisateur final. Par exemple : « En tant que comptable, je veux pouvoir rechercher une facture par fournisseur. » C’est l’unité de travail en méthode agile.
Sprint
Période de travail courte (généralement 1 à 2 semaines) pendant laquelle l’équipe s’engage à livrer un ensemble de fonctionnalités. À la fin du sprint, on fait le point et on planifie le suivant.
Backlog
Liste ordonnée de toutes les fonctionnalités, corrections et améliorations à réaliser. Le haut du backlog contient les priorités immédiates, le bas les idées à long terme.
PRD
Product Requirements Document — document qui décrit précisément ce que le produit doit faire, pour qui et pourquoi. C’est le cahier des charges qui guide l’équipe de développement.
RGPD
Règlement Général sur la Protection des Données — loi européenne qui encadre la collecte et le traitement des données personnelles. Elle impose la transparence, le consentement et le droit à l’oubli. Les amendes peuvent atteindre 4 % du chiffre d’affaires mondial.
EU AI Act
Règlement européen sur l’intelligence artificielle, entré en vigueur en 2024. Il classe les systèmes d’IA par niveau de risque et impose des obligations de transparence, de traçabilité et de contrôle humain.
Dette technique
Accumulation de raccourcis et de code de mauvaise qualité qui ralentit les développements futurs. Comme reporter des réparations dans un bâtiment : plus on attend, plus c’est coûteux à corriger.
Index alphabétique
Un terme vous échappe encore ?
Nos experts traduisent la technologie en décisions concrètes. Parlons de votre projet, sans jargon.
Contactez-nous