Comprendre l’intelligence artificielle appliquée au Web
Le vocabulaire de l’IA mélange souvent capacité du modèle, accès aux documents et pouvoir d’agir sur des outils. Séparez ces dimensions. Une réponse fluide peut rester fausse ; un outil connecté peut exécuter une action sans que le modèle comprenne toutes ses conséquences.
32 notions à explorer avec leurs définitions et conseils pratiques.
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Un parcours de lecture
1. Définir la tâche
Précisez la question, les sources permises et le résultat attendu. Un prompt ne remplace pas une information absente ou une règle métier non définie.
2. Comprendre le contexte et les outils
La récupération de documents apporte un contexte ; un protocole d’outils organise des échanges avec des applications. Définissez séparément ce que le système peut lire et ce qu’il peut modifier.
3. Évaluer les cas difficiles
Conservez des exemples autorisés et des critères de réussite. Testez une source manquante, des informations contradictoires et une demande hors périmètre avant de déployer le parcours.
Les distinctions utiles
Retrieval-Augmented Generation / Model Context Protocol
Le RAG désigne une méthode de génération appuyée sur des informations retrouvées. MCP organise l’accès à des ressources et outils compatibles. L’un ne rend pas automatiquement l’autre nécessaire, et aucun ne garantit l’exactitude.
Chatbot / Agent IA
Un chatbot est une interface conversationnelle. Un agent peut recevoir des objectifs et utiliser des outils selon son périmètre. Le mot agent ne dispense pas de préciser droits, limites et contrôle des actions.
Utiliser le vocabulaire pour décider
Situation
Un assistant donne une réponse convaincante dont les liens ne soutiennent pas les faits.
Avant de décider
Vérifiez les affirmations une par une sur les documents autorisés. Une citation affichée n’atteste pas que la source dit réellement ce qui est affirmé.
Un contrôle concret
Incluez ce cas dans le jeu d’évaluation et prévoyez une réponse explicite lorsque l’information ne peut pas être confirmée.
Toutes les notions du thème
Les liens ouvrent la définition complète sur sa page alphabétique. Les sigles et synonymes restent recherchables depuis le glossaire général.
- Agent IA
- Agentic commerce
- Agentic Web
- AI Act
- AI citation
- AI crawler
- AI evaluation
- Algorithmic transparency
- Chatbot
- Chunking
- Embedding
- Generative AI
- Grounding
- Hallucination
- Intelligence artificielle
- LLM
- Machine learning
- Model Context Protocol
- Model routing
- Modèle multimodal
- Natural language processing
- Neural network
- OAI-SearchBot
- Prompt
- Prompt engineering
- Recherche avec IA
- Retrieval-Augmented Generation
- Token
- Transformer
- Vector database
- Vector search
- Web agent
Questions fréquentes
L’accès au Web supprime-t-il les erreurs ?
Non. Il peut fournir de nouvelles informations, mais leur sélection, leur lecture et leur interprétation restent à contrôler. Conservez la source primaire et son contexte.
Faut-il connecter des outils dès le premier essai ?
Commencez par les capacités nécessaires à la tâche. Ajoutez un outil lorsque son utilité et ses limites sont définies, puis évaluez les erreurs de paramètres et les demandes hors périmètre.
Documents de référence primaires
Ces documents expliquent les notions techniques. Les parcours de lecture et exemples de décision sont des méthodes éditoriales à adapter à votre projet.