Glossaire IA : 1 000 Définitions de l’Intelligence Artificielle de A à Z
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/* ── Blur Orbs ── */
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/* ═══ HERO ═══ */
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/* ── SEARCH (in hero) ── */
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/* Search results dropdown */
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/* ═══ POPULAR TERMS ═══ */
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.pop-title{font-family:var(–f-d);font-size:1.05rem;font-weight:700;margin-bottom:18px;letter-spacing:-.3px}
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/* ═══ ALPHABET NAV ═══ */
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.alpha-bar{display:flex;gap:6px;flex-wrap:wrap;justify-content:center;padding:16px 20px;background:var(–bg-card);border:1px solid var(–border);border-radius:var(–r-xl);box-shadow:var(–sh-s)}
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/* ═══ LETTER SECTIONS ═══ */
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.letter-count{font-family:var(–f-m);font-size:.66rem;color:var(–text-3);background:var(–bg-surface);padding:3px 10px;border-radius:var(–r-pill);border:1px solid var(–border)}
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/* ═══ FAQ ═══ */
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Glossaire IA
1 000 définitions de A à ZLLM, RAG, fine-tuning, agents, prompting — chaque concept de l’intelligence artificielle expliqué clairement en français.
1 000 termes
Comment est organisé le glossaire ?▾ Le glossaire est classé par ordre alphabétique. Chaque terme contient une définition en une ligne, du contexte d’usage, un exemple concret et des liens vers les termes associés. Vous pouvez naviguer par lettre ou utiliser la recherche en haut de page.
Le glossaire couvre-t-il les outils IA ?▾ Oui. En plus des concepts théoriques (transformer, attention, embedding), le glossaire couvre les outils (ChatGPT, Cursor, Midjourney), les frameworks (LangChain, CrewAI), les plateformes (Hugging Face, Replicate) et les termes métier (RAG, MCP, function calling).
Quel niveau faut-il pour comprendre les définitions ?▾ Chaque définition commence par une explication accessible, puis approfondit pour les profils techniques. Pas besoin de prérequis : les termes complexes sont liés à d’autres entrées du glossaire pour vous permettre de remonter la chaîne des concepts.
Le glossaire est-il mis à jour ?▾ Régulièrement. De nouveaux termes sont ajoutés au fil des évolutions de l’écosystème IA, et les définitions existantes sont révisées quand un concept évolue significativement.
Puis-je suggérer un terme manquant ?▾ Absolument. Envoyez votre suggestion via la page contact . Les termes les plus demandés sont ajoutés en priorité.
// ═══ GLOSSARY DATA (sample — in production, this would be dynamically generated) ═══
const terms = [
// A
« a-b-testing », »a100″, »accuracy », »activation-function », »active-learning », »adam », »adaptive-learning », »adas », »adversarial-training », »agent-ia », »ai-act », »ai-alignment », »ai-safety », »aider », »aiva », »alignment », »alphafold », »anomaly-detection », »anthropic », »api », »apprentissage-non-supervise », »apprentissage-par-renforcement », »apprentissage-supervise », »arena », »assistant-ia », »attention », »autoencoder », »automatic1111″, »autoregressive », »aws », »awq »,
// B
« babyagi », »backpropagation », »bag-of-words », »bark », »batch-normalization », »batch-processing », »bayesian-neural-network », »benchmark », »bert », »bias », »bim-ia », »bleu », »bolt-new », »boomy », »bpe », »brave-search »,
// C
« c2pa », »calibration », »canva-ia », »chain-of-thought », »chatbot », »chatgpt », »civitai », »classification », »claude », »claude-code », »claude-cowork », »claude-haiku », »claude-opus », »claude-sonnet », »clip », »cloud-computing », »clustering », »cnn », »codellama », »codestral », »comfyui », »compliance-ia », »constitutional-ai », »content-filter », »context-window », »contrastive-learning », »controlnet », »copilot », »crewai », »cross-attention », »cross-entropy », »cuda », »cursor »,
// D
« dall-e », »dall-e-3″, »data-augmentation », »data-labeling », »dataset », »dbscan », »deep-learning », »deep-research », »deepfake », »deepseek-r1″, »deepseek-v3″, »diffusers », »diffusion-model », »dimensionality-reduction », »distillation », »dola », »dpo », »dreambooth », »dropout »,
// E
« edge-ai », »elevenlabs », »elo-score », »embedding », »endpoint », »extended-thinking »,
// F
« f1-score », »face-recognition », »faiss », »fairness », »fasttext », »few-shot », »fine-tuning », »firefly », »fooocus », »function-calling », »flux »,
// G
« galileo-ai », »gamma », »gan », »gaussian-splatting », »gcp », »gemini », »gemini-flash », »gemini-pro », »ggml », »gguf », »glove », »google-deepmind », »gpt », »gpt-2″, »gpt-3″, »gpt-4″, »gpt-4o », »gptq », »gradient-descent », »grok », »guardrails »,
// H
« h100″, »h200″, »hallucination », »harmlessness », »healthcare-ai », »helpfulness », »hugging-face », »hyperparameter »,
// I
« ideogram », »image-generation », »img2img », »in-context-learning », »inference », »inpainting », »instruction-tuning », »int4″, »int8″, »interpretability »,
// J
« jailbreak », »jan », »jasper », »json-mode », »jukebox »,
// K
« kagi », »kling », »kmeans », »knowledge-distillation », »knowledge-graph »,
// L
« lambda-cloud », »langchain », »langgraph », »latence », »layer-normalization », »leaderboard », »learning-rate », »leonardo-ai », »lime », »llama », »llama-3″, »llm », »lmsys », »lmstudio », »lora », »loss-function », »lovable », »luma »,
// M
« machine-learning », »mae », »make », »mcp », »meta-ai », »meta-learning », »midjourney », »mistral », »mixtral », »mlflow », »mlx », »modal », »modele-de-diffusion », »modele-de-langage », »modele-multimodal », »multi-agent », »murf », »musicgen »,
// N
« n8n », »narrow-ai », »neon », »neptune », »ner », »nerf », »neural-network », »npu »,
// O
« o1″, »o3″, »object-detection », »ocr », »ollama », »on-device-ai », »one-shot », »onnx », »openai », »openrouter », »optimizer », »outpainting », »overfitting »,
// P
« pca », »perplexity », »phi », »phoenix », »pika », »pipeline », »planetscale », »positional-encoding », »ppo », »pre-entrainement », »precision », »prompt », »prompt-engineering », »prompt-injection », »pruning »,
// Q
« q-learning », »qdrant », »quantization », »question-answering », »qwen »,
// R
« rag », »random-forest », »rate-limit », »reasoning », »recall », »recommendation-system », »red-teaming », »regularisation », »reinforcement-learning », »replicate », »reseau-de-neurones », »reward-model », »rlhf », »rnn », »roberta », »rocm », »roc », »rouge », »runway »,
// S
« safety », »sam », »sampling », »scaling-laws », »sdk », »sdxl », »self-attention », »self-supervised-learning », »sentence-transformer », »sentencepiece », »sgd », »shap », »sora », »sourcegraph », »speech-to-text », »stable-audio », »stable-diffusion », »starcoder », »streaming », »subword », »suno », »super-resolution », »supabase », »supervised-learning », »swarm », »synthesia »,
// T
« t-sne », »t5″, »tabnine », »temperature », »tensorrt », »text-to-speech », »throughput », »together-ai », »token », »tokenizer », »tool-use », »top-k », »top-p », »transfer-learning », »transformer », »tree-of-thought », »triton », »txt2img »,
// U
« udio », »umap », »uncertainty-estimation », »underfitting », »upscaling »,
// V
« v0″, »vae », »validation-set », »vast-ai », »vector-database », »vector-store », »veo », »vercel », »vercel-ai-sdk », »vision-transformer », »vllm », »voice-cloning », »vulkan »,
// W
« watermarking », »weaviate », »whisper », »windsurf », »word-embedding », »word2vec »,
// X
« xai », »xai-explainability », »xgboost »,
// Y
« yield-prediction », »yolo », »you-com »,
// Z
« zapier », »zero-shot », »zoom-ai »
];
function formatName(slug) {
const map = {
‘llm’:’LLM’,’rag’:’RAG’,’rlhf’:’RLHF’,’dpo’:’DPO’,’ppo’:’PPO’,’gan’:’GAN’,’vae’:’VAE’,’cnn’:’CNN’,’rnn’:’RNN’,
‘api’:’API’,’sdk’:’SDK’,’mcp’:’MCP’,’gpu’:’GPU’,’tpu’:’TPU’,’npu’:’NPU’,’ocr’:’OCR’,’bpe’:’BPE’,’aws’:’AWS’,
‘gcp’:’GCP’,’mlx’:’MLX’,’sam’:’SAM’,’sgd’:’SGD’,’npu’:’NPU’,’ner’:’NER’,’pca’:’PCA’,’roc’:’ROC’,
‘gpt’:’GPT’,’gpt-2′:’GPT-2′,’gpt-3′:’GPT-3′,’gpt-4′:’GPT-4′,’gpt-4o’:’GPT-4o’,
‘o1′:’o1′,’o3′:’o3′,’t5′:’T5′,’h100′:’H100′,’h200′:’H200′,’a100′:’A100’,
‘sd3′:’SD3′,’sdxl’:’SDXL’,’int4′:’INT4′,’int8′:’INT8′,’gguf’:’GGUF’,’ggml’:’GGML’,
‘onnx’:’ONNX’,’vllm’:’vLLM’,’dall-e’:’DALL·E’,’dall-e-3′:’DALL·E 3′,
‘llama’:’LLaMA’,’llama-3′:’LLaMA 3′,’bert’:’BERT’,’roberta’:’RoBERTa’,
‘gptq’:’GPTQ’,’awq’:’AWQ’,’faiss’:’FAISS’,’cuda’:’CUDA’,’rocm’:’ROCm’,
‘lora’:’LoRA’,’clip’:’CLIP’,’mae’:’MAE’,’lime’:’LIME’,’shap’:’SHAP’,
‘bleu’:’BLEU’,’rouge’:’ROUGE’,’yolo’:’YOLO’,’umap’:’UMAP’,
‘n8n’:’n8n’,’v0′:’v0′,’ai-act’:’AI Act’,’xai’:’xAI’,
‘chatgpt’:’ChatGPT’,’deepseek-v3′:’DeepSeek V3′,’deepseek-r1′:’DeepSeek R1′,
‘elevenlabs’:’ElevenLabs’,’comfyui’:’ComfyUI’,’automatic1111′:’Automatic1111′,
‘lmstudio’:’LM Studio’,’openrouter’:’OpenRouter’,’openai’:’OpenAI’,
‘midjourney’:’Midjourney’,’controlnet’:’ControlNet’,’dreambooth’:’DreamBooth’,
‘tensorrt’:’TensorRT’,’img2img’:’img2img’,’txt2img’:’txt2img’,
‘musicgen’:’MusicGen’,’hugging-face’:’Hugging Face’,
‘google-deepmind’:’Google DeepMind’,’meta-ai’:’Meta AI’,
‘langchain’:’LangChain’,’langgraph’:’LangGraph’,’crewai’:’CrewAI’,
‘f1-score’:’F1-Score’,’t-sne’:’t-SNE’,’alphafold’:’AlphaFold’,
};
if (map[slug]) return map[slug];
return slug.split(‘-‘).map(w => w.charAt(0).toUpperCase() + w.slice(1)).join(‘ ‘);
}
// Group by letter
const grouped = {};
terms.forEach(t => {
const letter = t.charAt(0).toUpperCase();
if (!grouped[letter]) grouped[letter] = [];
grouped[letter].push(t);
});
// Build alphabet bar
const alphaBar = document.getElementById(‘alphaBar’);
const allLetters = ‘ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ’.split( »);
allLetters.forEach(l => {
const btn = document.createElement(‘button’);
btn.className = ‘alpha-btn’ + (grouped[l] ? » : ‘ disabled’);
btn.textContent = l;
btn.dataset.letter = l;
if (grouped[l]) {
btn.addEventListener(‘click’, () => {
document.querySelectorAll(‘.alpha-btn’).forEach(b => b.classList.remove(‘active’));
btn.classList.add(‘active’);
const el = document.getElementById(‘letter-‘ + l);
if (el) el.scrollIntoView({ behavior: ‘smooth’, block: ‘start’ });
});
}
alphaBar.appendChild(btn);
});
// Build letter sections
const container = document.getElementById(‘lettersContainer’);
Object.keys(grouped).sort().forEach(letter => {
const group = document.createElement(‘div’);
group.className = ‘letter-group’;
group.id = ‘letter-‘ + letter;
group.style.scrollMarginTop = ’24px’;
const heading = document.createElement(‘div’);
heading.className = ‘letter-heading’;
heading.innerHTML = `
${letter} ${grouped[letter].length} termes `;
const grid = document.createElement(‘div’);
grid.className = ‘terms-grid’;
grouped[letter].sort().forEach(t => {
const a = document.createElement(‘a’);
a.href = ‘/glossaire/’ + t + ‘/’;
a.className = ‘term-link’;
a.textContent = formatName(t);
grid.appendChild(a);
});
group.appendChild(heading);
group.appendChild(grid);
container.appendChild(group);
});
// Search
const qInput = document.getElementById(‘q’);
const sr = document.getElementById(‘sr’);
const cntEl = document.getElementById(‘cnt’);
const searchWrap = document.getElementById(‘searchWrap’);
function positionDropdown() {
const rect = searchWrap.getBoundingClientRect();
sr.style.top = (rect.bottom + 8) + ‘px’;
sr.style.left = rect.left + ‘px’;
sr.style.width = rect.width + ‘px’;
}
qInput.addEventListener(‘input’, () => {
const v = qInput.value.toLowerCase().trim();
if (v.length t.includes(v) || formatName(t).toLowerCase().includes(v)).slice(0, 12);
if (matches.length === 0) {
sr.innerHTML = ‘
Aucun terme trouvé
‘;
} else {
sr.innerHTML = matches.map(t =>
`
${formatName(t)} /glossaire/${t}/ `
).join( »);
}
positionDropdown();
sr.classList.add(‘on’);
cntEl.textContent = matches.length + ‘ résultat’ + (matches.length > 1 ? ‘s’ : »);
});
window.addEventListener(‘scroll’, () => { if (sr.classList.contains(‘on’)) positionDropdown(); });
window.addEventListener(‘resize’, () => { if (sr.classList.contains(‘on’)) positionDropdown(); });
qInput.addEventListener(‘blur’, () => { setTimeout(() => sr.classList.remove(‘on’), 200); });
qInput.addEventListener(‘focus’, () => { if (qInput.value.length >= 2) { positionDropdown(); sr.classList.add(‘on’); } });
// FAQ
document.querySelectorAll(‘.faq-q’).forEach(b => {
b.addEventListener(‘click’, () => {
const i = b.parentElement, o = i.classList.contains(‘op’);
document.querySelectorAll(‘.faq-i’).forEach(x => x.classList.remove(‘op’));
if (!o) i.classList.add(‘op’);
});
});
// Highlight active letter on scroll
const letterGroups = document.querySelectorAll(‘.letter-group’);
const observer = new IntersectionObserver(entries => {
entries.forEach(e => {
if (e.isIntersecting) {
const l = e.target.id.replace(‘letter-‘, »);
document.querySelectorAll(‘.alpha-btn’).forEach(b => b.classList.toggle(‘active’, b.dataset.letter === l));
}
});
}, { rootMargin: ‘-20% 0px -70% 0px’ });
letterGroups.forEach(g => observer.observe(g));
