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Glossaire
IA.
200+ termes d'intelligence artificielle expliqués simplement — du machine learning aux LLM, en passant par les agents IA, le RAG et le prompt engineering. Chaque définition avec un exemple concret, en français, anglais et arabe.
200 termes
Test A/B
Le test A/B (ou test split) est une méthode statistique comparant deux versions d'un élément — modèle, prompt, interface ou processus — pour déterminer laquelle performed mieux. Les utilisateurs ou données sont divisés aléatoirement en deux groupes, chacun exposé à une version, et la différence de résultats est mesurée. En IA, un test A/B peut comparer deux modèles, deux prompts ou une réponse humaine contre une réponse IA. Il fournit des preuves empiriques pour la prise de décision.
Exactitude (accuracy)
L'exactitude est la mesure la plus simple de la performance d'un modèle : le pourcentage de prédictions correctes sur l'ensemble des prédictions effectuées. Si un modèle examinant 1000 demandes de crédit en classe correctement 930, son exactitude est de 93 pour cent. Attention toutefois : elle peut tromper sur des données déséquilibrées. Si seulement 2 pour cent des transactions d'une banque marocaine sont frauduleuses, un modèle paresseux qui ne signale rien atteint 98 pour cent d'exactitude tout en étant inutile, d'où l'existence de métriques comme le F1-score.
Fonction d'activation
Une fonction d'activation est une opération mathématique au sein d'un réseau de neurones qui détermine l'intensité de la réponse de chaque neurone artificiel à ses entrées, introduisant la non-linéarité qui permet d'apprendre des motifs complexes. Sans elle, un réseau profond se comporterait comme un simple calcul linéaire, incapable par exemple de distinguer des photos de zellige authentique de contrefaçons. Les exemples courants incluent ReLU, sigmoïde et softmax. C'est comme un variateur qui règle la quantité de signal transmise par chaque neurone.
Attaque adverse
Une attaque adverse est une tentative délibérée de tromper un système d'IA avec des entrées soigneusement conçues, d'apparence normale pour un humain mais qui font échouer le modèle. Quelques pixels modifiés peuvent faire mal classer un panneau stop par un système de vision, et des messages habilement formulés peuvent pousser un chatbot à ignorer ses règles de sécurité. Pour une banque dont le filtre antifraude ou un commerçant dont la reconnaissance de produits affronte des attaquants motivés, tester ces manipulations, le red teaming, est indispensable avant le déploiement.
Mémoire d'agent
La mémoire d'agent regroupe les mécanismes permettant à un agent IA de retenir des informations au-delà d'une seule conversation : décisions passées, préférences des utilisateurs, faits appris et avancement des tâches longues. La mémoire courte réside dans la fenêtre de contexte du modèle, tandis que la mémoire longue est généralement stockée dans des fichiers ou des bases vectorielles, puis récupérée au bon moment. C'est elle qui permet à un agent de service client de se souvenir qu'un client de Fès a déjà signalé un problème de livraison le mois dernier.
IA agentique
L'IA agentique désigne des systèmes conçus pour agir et non seulement répondre : ils planifient un travail en plusieurs étapes, utilisent des outils, vérifient leurs propres résultats et s'adaptent en cas d'échec. C'est le passage de l'IA assistant intelligent qu'on sollicite sans cesse à l'IA collaborateur à qui l'on délègue. Par exemple, au lieu de poser dix questions à un chatbot sur les factures impayées, un système agentique les récupère dans votre logiciel comptable, envoie des relances polies et vous remet un résumé.
Workflow agentique
Un workflow agentique est un processus métier dont les étapes sont exécutées par un ou plusieurs agents IA : collecte d'informations, prise de décisions, appel d'outils logiciels, avec passage de relais aux humains uniquement lorsque jugement ou validation sont nécessaires. Prenons le recrutement dans un groupe hôtelier de Marrakech en croissance : un workflow agentique peut trier les CV, classer les candidats selon des critères, planifier les entretiens via l'agenda et envoyer les confirmations, l'équipe RH se contentant de valider la présélection et de mener les entretiens.
Intelligence artificielle générale (AGI)
L'intelligence artificielle générale désigne un système hypothétique capable de comprendre, d'apprendre et d'exécuter n'importe quelle tâche intellectuelle humaine, dans tous les domaines, au lieu d'exceller dans une seule fonction étroite. Les outils actuels restent spécialisés : un modèle qui rédige des textes marketing ne peut pas gérer seul un entrepôt. L'AGI serait comme un employé brillant passant de la comptabilité à la logistique puis au service client sans formation supplémentaire. Elle reste un objectif de recherche, pas un produit disponible.
AI Act (règlement européen sur l'IA)
L'AI Act est le règlement phare de l'Union européenne encadrant l'intelligence artificielle, première loi complète sur l'IA au monde. Il classe les systèmes par niveau de risque : les usages inacceptables comme la notation sociale sont interdits, les usages à haut risque tels que le recrutement ou le scoring de crédit sont soumis à des exigences strictes de tests, de documentation et de supervision humaine, et des obligations allégées s'appliquent ailleurs. Les entreprises marocaines et africaines sont concernées, car la loi s'applique à quiconque vend des produits ou services dotés d'IA sur le marché européen.