Le vocabulaire minimum

Le domaine croule sous les sigles, et cette abondance sert plus souvent à impressionner qu’à expliquer. En réalité six mots suffisent pour comprendre de quoi on parle, que ce soit en réunion, dans un article de presse ou à table avec la famille.

Modèle

Le programme qui produit les réponses. Ce que tu vois (l’application, le site, la fenêtre de discussion) n’est que la vitrine ; le modèle est le moteur derrière.

Pourquoi ça compte : un même service peut proposer plusieurs modèles, plus ou moins rapides et plus ou moins capables. Changer de modèle change le résultat, à demande identique.

Prompt

Ta demande. Le texte que tu écris pour obtenir quelque chose. On dit aussi « invite » ou « consigne » en français, mais le mot anglais s’est imposé partout et personne ne se bat plus là-dessus.

Pourquoi ça compte : c’est la seule variable que tu contrôles vraiment. Tout le module 2 y est consacré.

Contexte

Tout ce que le modèle a sous les yeux au moment de répondre : ta demande, les messages précédents de la conversation, et les documents que tu as fournis.

Cet espace a une limite. Quand une conversation devient très longue, le début finit par sortir du champ. L’outil ne t’avertit pas toujours ; il commence simplement à oublier ce que tu avais dit au début, ou à se contredire.

Pourquoi ça compte : si une longue conversation part en vrille, la solution n’est pas d’insister mais d’ouvrir une conversation neuve et d’y recoller uniquement l’essentiel.

Hallucination

Une affirmation fausse énoncée avec le même aplomb qu’une affirmation vraie. On l’a vue en détail à la fiche précédente.

Jeton (token)

Le modèle ne manipule pas des mots entiers mais des fragments. Un mot courant fait souvent un seul jeton, un mot rare ou un nom propre en fait plusieurs.

Pourquoi ça compte, et c’est plus concret qu’il n’y paraît : les limites d’usage et les tarifs se comptent en jetons, pas en mots. Et ça explique une bizarrerie que tout le monde a remarquée un jour, à savoir que ces outils sont étonnamment mauvais pour compter les lettres d’un mot. Ils ne voient pas les lettres une par une.

Agent

Un assistant à qui l’on a donné la capacité d’agir, et pas seulement d’écrire : consulter un site, remplir un fichier, envoyer un message, enchaîner plusieurs étapes tout seul.

Pourquoi ça compte : le risque change de nature. Une réponse fausse se corrige en la relisant. Une action fausse, elle, a déjà eu lieu.

Les faux amis

Ces mots-là sont partout, et chacun installe une idée fausse. Les repérer te protège.

Le mot employé	Ce qu’il fait croire	Ce qu’il en est
Intelligence	Qu’il y a une compréhension	Une production de texte plausible
Apprendre	Qu’elle retient ce que tu lui dis	Le modèle n’évolue pas pendant vos échanges
Comprendre	Qu’elle saisit le sens	Elle traite des régularités de forme, ce qui suffit souvent et parfois pas du tout
Mémoire	Que le modèle se souvient	C’est le service qui garde des notes à côté
Penser, réfléchir	Une délibération intérieure	Certains outils produisent des étapes de raisonnement écrites, ce qui améliore le résultat, mais ça reste du texte produit

Le faux ami le plus coûteux

« Elle m’a dit que… ». Cette formulation transforme une production statistique en témoignage.

Prends l’habitude de dire plutôt « elle a produit ce texte » ou « elle a affirmé que ». Ça paraît pédant, et je le concède volontiers. Mais ça change réellement le niveau de vigilance, y compris le tien.

Trois sigles que tu vas entendre

Tu n’as pas besoin de les employer, seulement de ne pas être perdu quand ils tombent.

IA générative, c’est la famille d’outils qui produisent du contenu (texte, image, son, vidéo), par opposition aux IA qui se contentent de classer ou de prédire. C’est de celle-là qu’on parle ici.

LLM, pour large language model ou grand modèle de langage, c’est le nom technique du type de modèle derrière les assistants conversationnels.

AI Act, c’est le règlement européen sur l’intelligence artificielle. Il concerne surtout les organisations, mais un point mérite d’être connu même si tu es simple salarié : il prévoit que les employeurs veillent à ce que les personnes qui utilisent ces outils dans leur travail aient un niveau de maîtrise suffisant. Se former n’est donc pas seulement une bonne idée personnelle.

Ce que tu peux ignorer

Nombre de paramètres, architecture, températures, réglages de génération, comparatifs de scores entre modèles : tout ça relève de l’ingénierie et n’a aucune incidence sur ta pratique.

Si quelqu’un t’en parle pour justifier un choix d’outil, demande simplement ce que ça change pour la tâche que tu veux faire. La réponse est souvent embarrassée.

Avant de passer à la suite

Reprends la phrase que tu as écrite au tout début (« selon moi, une IA c’est… ») et réécris-la en utilisant correctement au moins trois des six mots.

Puis explique à voix haute, en une minute et sans notes, la différence entre contexte et mémoire. Si tu bloques, relis la fiche : c’est la distinction la plus utile des six, et celle qui sert le plus souvent au quotidien.

Vérifie ta compréhension

Question : une conversation dure depuis une heure et l’assistant se met à contredire ce qu’il avait affirmé au début. Quelle est l’explication la plus probable, et que fais-tu ?

Réponse : le début de la conversation est probablement sorti du contexte. Insister ne sert à rien. Ouvre une conversation neuve, recolle uniquement les éléments essentiels (les consignes, les documents utiles, les décisions déjà prises) et reprends de là.

Tu as le modèle mental et le vocabulaire. Passons à la pratique.