Le lexique IA
qui te ramène vite
au bon mot.

— Base technique

LLM

Un LLM est un modèle d'IA entraîné à comprendre et générer du langage.

Où tu le croises : Il se cache derrière ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity et beaucoup d'assistants intégrés aux outils.

— Base technique

SLM

Un SLM est un modèle de langage plus petit, souvent plus rapide et moins coûteux qu'un grand LLM.

Où tu le croises : Tu le vois dans les usages locaux, les tâches simples à gros volume ou les automatisations qui doivent coûter peu.

— Base technique

Inférence

L'inférence est le moment où le modèle produit une réponse à partir de ta demande.

Où tu le croises : C'est ce que tu paies à chaque appel API ou message traité par un modèle hébergé.

— Base technique

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est la quantité de texte qu'un modèle peut prendre en compte en une seule conversation ou requête.

Où tu le croises : Tu la vois quand un outil refuse un PDF trop long, tronque une conversation ou annonce 128k, 200k ou 1M tokens.

— Prompting

System prompt

Le system prompt est l'instruction de niveau supérieur qui cadre le comportement du modèle pendant la conversation.

Où tu le croises : Tu le croises dans les API IA, les instructions personnalisées, AGENTS.md, CLAUDE.md ou les builders d'agents.

— Performance

Streaming

Le streaming affiche la réponse au fur et à mesure que le modèle la génère.

Où tu le croises : Tu le vois dans les interfaces chat où les mots apparaissent progressivement.

— Prompting

Prompt engineering

Le prompt engineering consiste à formuler une demande avec assez de contexte, d'exemples et de contraintes pour obtenir une réponse utile.

Où tu le croises : Tu le pratiques dans ChatGPT, Claude, Gemini, Codex, n8n ou n'importe quel outil qui demande une instruction.

— Prompting

Few-shot / Zero-shot

Zero-shot signifie demander sans exemple. Few-shot signifie donner quelques exemples avant la demande.

Où tu le croises : Utile pour obtenir un format stable, classer des données ou imiter une structure.

— Prompting

Chain of thought

La chain of thought désigne le raisonnement étape par étape que le modèle peut utiliser avant de répondre.

Où tu le croises : Tu l'entends surtout dans les sujets de logique, planification, maths et modèles de raisonnement.

— Prompting

Temperature

La temperature est un réglage qui influence la variété et la prise de risque dans les réponses du modèle.

Où tu le croises : Tu la vois dans les API IA, certains playgrounds et outils d'automatisation.

— Prompting

Top-p / Top-k

Top-p et Top-k limitent le choix des prochains mots possibles pendant la génération.

Où tu le croises : Tu les vois dans des réglages API avancés, souvent sans avoir besoin d'y toucher.

— Prompting

Stop sequence

Une stop sequence indique au modèle où arrêter sa réponse.

Où tu le croises : Utile dans l'extraction structurée, les prompts répétables et certains scripts.

— RAG

RAG

Le RAG permet à une IA de répondre en s'appuyant sur des documents récupérés au moment de la question.

Où tu le croises : Tu le vois dans les chatbots sur documentation, les bases de connaissances internes et les agents qui citent leurs sources.

— RAG

Embedding

Un embedding transforme un texte en liste de nombres pour comparer son sens avec d'autres textes.

Où tu le croises : Tu le croises dans le RAG, la recherche sémantique, les bases vectorielles et les moteurs de recommandation.

— RAG

Base vectorielle

Une base vectorielle stocke des embeddings et retrouve les textes les plus proches d'une question.

Où tu le croises : Tu la vois dans Pinecone, Qdrant, Weaviate, Supabase pgvector ou les architectures de chatbot documentaire.

— Agent

Tool use / Function calling

Le tool use permet à un modèle d'appeler un outil externe au lieu de seulement répondre avec du texte.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents qui envoient un email, lisent un fichier, cherchent sur le web ou appellent une API.

— Agent

Computer use

Le computer use permet à une IA de lire un écran, cliquer et taper comme un utilisateur.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents navigateur, les tests visuels et certaines automatisations web.

— RAG avancé

Grounding

Le grounding consiste à ancrer une réponse dans des sources fournies ou retrouvées.

Où tu le croises : Tu le vois dans les réponses avec citations, les recherches web augmentées et les chatbots documentaires.

— RAG avancé

Chunking

Le chunking découpe un long document en morceaux exploitables par un système de recherche IA.

Où tu le croises : C'est une étape clé quand tu construis un RAG sur des PDF, pages ou bases de connaissance.

— RAG avancé

Reranking

Le reranking retrie les résultats trouvés pour donner au modèle les passages les plus pertinents.

Où tu le croises : Tu le vois dans les moteurs de recherche sémantique et les RAG qui doivent citer précisément.

— Agent

Workflow agentique

Un workflow agentique est une suite d'étapes où l'IA planifie, utilise des outils, vérifie et continue jusqu'au résultat.

Où tu le croises : Tu le croises dans Codex, Claude Code, n8n, les agents de veille et les automatisations avec plusieurs décisions.

— Agent

Orchestration

L'orchestration organise les étapes, outils ou agents nécessaires pour atteindre un résultat.

Où tu le croises : Tu la vois dans les workflows multi-étapes, les pipelines de contenu, les agents spécialisés et les outils comme n8n.

— Agent

Handoff

Un handoff est le passage d'une tâche d'un agent à un autre agent plus adapté.

Où tu le croises : Tu le vois dans les systèmes avec agent d'accueil, agent recherche, agent rédaction ou agent support.

— Agent

Multi-agent

Un système multi-agent fait travailler plusieurs agents spécialisés sur une même mission.

Où tu le croises : Tu le vois dans les recherches complexes, les reviews de code, les veilles et les pipelines éditoriaux.

— Mémoire

Mémoire court terme

La mémoire court terme est ce que l'agent garde pendant la session en cours.

Où tu le croises : Elle explique pourquoi un agent se souvient des dernières actions, mais pas forcément demain.

— Mémoire

Mémoire long terme

La mémoire long terme conserve des préférences ou faits utiles entre plusieurs sessions.

Où tu le croises : Tu la vois dans les instructions personnalisées, fichiers AGENTS.md, CLAUDE.md ou agents métier.

— Contrôle

Context engineering

Le context engineering consiste à fournir au modèle les bons documents, règles, exemples et outils au bon moment.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents, les RAG, les fichiers d'instructions et les workflows qui sélectionnent le contexte avant de répondre.

— Contrôle

Structured output

Le structured output force une IA à répondre dans un format précis, souvent JSON, pour être réutilisée par un outil.

Où tu le croises : Tu le croises dans l'extraction de données, les automatisations, les agents reliés à une base et les formulaires générés.

— Évaluation

Évaluation / Eval

Une eval mesure régulièrement si une IA répond correctement sur des cas représentatifs.

Où tu le croises : Tu la vois quand on compare deux prompts, deux modèles ou deux versions d'un agent.

— Évaluation

Observabilité / Tracing

L'observabilité montre les étapes internes d'un agent : prompts, outils appelés, erreurs et temps passé.

Où tu le croises : Tu la vois dans LangSmith, les dashboards d'agents et les journaux d'exécution.

— Sécurité

Guardrail

Un guardrail est une règle de sécurité qui limite ce qu'une IA ou un agent peut faire.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents capables d'envoyer, publier, modifier, supprimer ou accéder à des données sensibles.

— Sécurité

Human-in-the-loop

Human-in-the-loop signifie qu'un humain valide une étape avant qu'un agent exécute une action sensible.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents email, finance, publication, support client ou toute automatisation avec impact réel.

— Sécurité

Indirect prompt injection

Une indirect prompt injection cache des instructions malveillantes dans un contenu que l'agent lit.

Où tu le croises : Tu la vois dans les risques liés aux agents qui lisent pages web, emails, documents ou tickets support.

— Customisation

Fine-tuning

Le fine-tuning adapte un modèle existant sur des exemples pour améliorer un comportement précis.

Où tu le croises : Tu le vois dans les plateformes IA, les modèles open weight et les projets avec beaucoup d'exemples de qualité.

— Customisation

LoRA / QLoRA

LoRA est une méthode de fine-tuning légère qui ajuste une petite partie du modèle.

Où tu le croises : Tu la vois dans les communautés open weight et les tutos d'adaptation de modèles locaux.

— Customisation

Quantization

La quantization réduit la précision interne d'un modèle pour gagner en mémoire et vitesse.

Où tu le croises : Tu la vois dans Ollama, LM Studio et les modèles qui tournent localement.

— Customisation

Distillation

La distillation entraîne un petit modèle à imiter un modèle plus puissant.

Où tu le croises : Tu la vois quand on cherche à réduire les coûts tout en gardant une qualité proche.

— Performance

TTFT

La TTFT mesure le temps entre l'envoi de la demande et l'apparition du premier token.

Où tu le croises : Tu la vois dans les métriques d'interface chat et les benchmarks de modèles.

— Performance

TPS

Le TPS mesure combien de tokens un modèle génère par seconde.

Où tu le croises : Tu le vois dans les benchmarks de vitesse, surtout pour les réponses longues.

— Performance

Latence

La latence est le délai total ressenti entre ta demande et la réponse.

Où tu le croises : Tu la vois dans les interfaces chat, agents vocaux et automatisations en temps réel.

— Risque

Hallucination

Une hallucination est une réponse inventée ou fausse présentée avec assurance par le modèle.

Où tu le croises : Tu la rencontres dans les citations inexistantes, chiffres faux, fonctions inventées ou résumés trop confiants.

— Risque

Prompt injection

Une prompt injection tente de détourner les instructions d'un modèle ou d'un agent.

Où tu le croises : Tu la vois dans les agents qui lisent du contenu externe, les chatbots publics et les outils connectés au web.

— Risque

Jailbreak

Un jailbreak cherche à contourner les règles de sécurité d'un modèle.

Où tu le croises : Tu l'entends surtout dans les discussions de sécurité IA et les tests de robustesse.

— Modalité

Multimodal

Un modèle multimodal accepte plusieurs types d'entrées, comme texte, image, audio ou vidéo.

Où tu le croises : Tu le vois quand une IA analyse une capture, transcrit une voix ou comprend une image.

— Modalité

Modèle de vision

Un modèle de vision comprend ou décrit des images.

Où tu le croises : Tu le croises dans l'analyse de captures, photos, graphiques, tableaux et documents scannés.

— Modalité

TTS / STT

TTS transforme du texte en voix. STT transforme la voix en texte.

Où tu le croises : Tu les vois dans les assistants vocaux, podcasts IA, sous-titres et transcriptions.

— Modalité

Modèle de diffusion

Un modèle de diffusion génère une image en partant du bruit puis en le transformant progressivement.

Où tu le croises : Tu le vois dans les outils de génération d'image et d'illustration.

— Concept

AGI / ASI

AGI désigne une IA généraliste au niveau humain. ASI désigne une IA qui dépasserait largement les humains.

Où tu le croises : Tu l'entends dans les débats sur la trajectoire longue de l'intelligence artificielle.

— Concept

Open source vs open weight

Open weight signifie que les poids du modèle sont disponibles. Open source implique aussi plus de transparence sur le code et parfois les données.

Où tu le croises : Tu le vois dans les discussions autour de Llama, Mistral, Qwen, Hugging Face et des modèles locaux.

— Concept

Reasoning model

Un reasoning model prend plus de temps pour raisonner avant de répondre à une tâche complexe.

Où tu le croises : Tu le vois dans les options thinking, les modèles de résolution de problèmes et les tâches de planification.

— Codex

AGENTS.md

AGENTS.md est un fichier d'instructions que Codex lit pour respecter les règles d'un projet.

Où tu le croises : Tu le vois à la racine d'un projet utilisé avec Codex.

— Codex

Codex CLI

Codex CLI est l'interface locale qui permet à Codex de lire un projet, proposer des changements et lancer des commandes.

Où tu le croises : Tu le vois dans les tutos Codex, les projets locaux et les sessions où l'agent travaille directement dans les fichiers.

— Codex

Codex web

Codex web est l'interface navigateur pour suivre ou lancer des tâches Codex sans rester dans le terminal.

Où tu le croises : Tu le croises pour les tâches longues, reviews et travaux lancés à distance.

— GitHub

Git

Git garde l'historique des changements d'un projet et permet de revenir en arrière.

Où tu le croises : Tu le vois dans GitHub, les commits, branches, pull requests et déploiements.

— GitHub

Commit

Un commit est une sauvegarde nommée dans l'historique Git.

Où tu le croises : Tu le vois dans l'historique GitHub et les changements préparés par un agent.

— GitHub

Branch

Une branch est une ligne de travail séparée de la version principale.

Où tu le croises : Tu la vois quand un changement est préparé sans toucher directement à la production.

— GitHub

Pull request

Une pull request propose d'intégrer une branche dans le projet principal après revue.

Où tu le croises : Tu la vois dans GitHub, avant fusion et déploiement.

— Automatisation

Webhook

Un webhook est une URL appelée automatiquement quand un événement arrive.

Où tu le croises : Tu le vois entre formulaires, paiements, CRM, emails et agents IA.

— Supabase

RLS

RLS définit quelles lignes d'une base Supabase chaque utilisateur peut lire ou modifier.

Où tu le croises : Tu le vois dans les projets avec comptes utilisateurs et données privées.

— Vercel

Variables d'environnement Vercel

Les variables d'environnement Vercel stockent les clés et réglages sensibles côté déploiement.

Où tu le croises : Tu les règles dans les paramètres du projet Vercel, sans les écrire dans le code public.

— No-code

n8n Workflow

Un workflow n8n est une automatisation composée d'étapes reliées entre elles.

Où tu le croises : Tu le vois pour brancher formulaires, emails, bases, IA et webhooks.

— Connexion

OAuth 2.0

OAuth autorise un outil à accéder à un compte sans lui donner ton mot de passe.

Où tu le croises : Tu le vois dans les boutons Se connecter avec Google, Slack, Notion ou GitHub.

— Agent

Sous-agent

Un sous-agent est un assistant spécialisé à qui je confie une partie précise du travail.

Où tu le croises : Tu le croises dans Codex, Claude Code, les workflows de recherche, les reviews et les veilles multi-agents.

— Sécurité

Permission d'outil

Une permission d'outil décide ce qu'un agent a le droit de lire, écrire ou lancer.

Où tu le croises : Tu la vois dans Codex, Claude Code, MCP, les connecteurs et les outils capables d'agir sur tes fichiers.

— Sécurité

Mode d'approbation

Le mode d'approbation décide quand l'agent peut agir seul et quand il doit demander validation.

Où tu le croises : Tu le croises avant une commande shell, une modification de fichier, un envoi d'email ou une action MCP sensible.

— Sécurité

Sandbox

Une sandbox isole l'agent pour limiter les dégâts si une action se passe mal.

Où tu le croises : Tu la vois dans Codex cloud, les agents qui exécutent du code, les tests et les environnements contrôlés.

— Outils

Outil shell

L'outil shell permet à un agent de proposer ou lancer des commandes dans un terminal contrôlé.

Où tu le croises : Tu le rencontres dans Codex, les Agents SDK, les tests locaux et les automatisations qui manipulent des fichiers.

— Sécurité

Allowlist / Denylist

Une allowlist autorise seulement ce qui est prévu, une denylist bloque ce qui est risqué.

Où tu le croises : Tu les vois pour limiter les commandes shell, les domaines web, les serveurs MCP ou les outils accessibles.

— Sécurité

Portée d'accès

La portée d'accès définit le périmètre exact qu'un token ou un outil peut utiliser.

Où tu le croises : Tu la croises dans OAuth, MCP, les clés API, les permissions GitHub et les connecteurs d'automatisation.

— Sécurité

Moindre privilège

Le moindre privilège consiste à donner à l'agent seulement les droits nécessaires.

Où tu le croises : Tu le vois dans MCP, Supabase, GitHub, les clés API et tout agent capable d'agir dans un vrai outil.

— MCP

Serveur MCP local

Un serveur MCP local tourne sur ta machine et expose des fichiers, outils ou commandes à l'IA.

Où tu le croises : Tu le croises dans Claude Desktop, Claude Code, Codex et les connecteurs fichiers ou bases locales.

— Agent

Boucle d'outils

Une boucle d'outils alterne réflexion de l'IA, appel d'outil, résultat, puis nouvelle étape.

Où tu le croises : Tu la vois dans Codex, les Agents SDK, Vercel AI SDK et les agents de recherche qui avancent par étapes.

— Agent

Limite de boucle

Une limite de boucle empêche un agent de tourner trop longtemps ou de répéter les mêmes actions.

Où tu le croises : Tu la croises dans les agents autonomes, les workflows n8n, les scripts de veille et les appels d'outils en boucle.

— Agent

Checkpoint

Un checkpoint sauvegarde l'état d'un agent pour reprendre proprement plus tard.

Où tu le croises : Tu le vois dans les workflows longs, les validations humaines, LangGraph et les agents qui doivent survivre à une pause.

— Agent

Interrupt

Un interrupt met l'agent en pause le temps qu'une personne valide, corrige ou complète.

Où tu le croises : Tu le croises avant un envoi d'email, une action financière, une publication ou une modification sensible.

— Agent

Supervisor

Un supervisor est l'agent qui répartit le travail entre plusieurs agents spécialisés.

Où tu le croises : Tu le vois dans les systèmes multi-agents, les veilles, les reviews de code et les workflows de recherche complexes.

— Risque

Excessive agency

L'excessive agency arrive quand un agent a trop d'autonomie, trop d'outils ou trop de droits.

Où tu le croises : Tu la croises dans les discussions OWASP, les agents capables d'écrire, supprimer, publier ou appeler des outils externes.

— RAG

Base de connaissances

Une base de connaissances est le dossier organisé dans lequel l'IA va chercher avant de répondre.

Où tu le croises : Tu la vois dans les assistants documentaires, Bedrock, Vertex AI Search, LangChain, Notion ou les docs internes d'une équipe.

— Data

Ingestion de documents

L'ingestion importe des documents pour les nettoyer, les découper et les rendre cherchables.

Où tu le croises : Tu la croises quand tu branches des PDF, pages web, dossiers Drive ou bases Notion dans un système RAG.

— Data

Connecteur de données

Un connecteur de données va chercher les informations là où elles vivent déjà.

Où tu le croises : Tu le vois pour Google Drive, Slack, Notion, SharePoint, Confluence, Supabase ou des dossiers locaux.

— RAG

Indexation documentaire

L'indexation prépare les morceaux de documents pour qu'une recherche puisse les retrouver vite.

Où tu le croises : Tu la croises dans les bases vectorielles, Azure AI Search, OpenAI Retrieval et les pipelines RAG.

— RAG avancé

Retriever

Un retriever récupère les passages les plus utiles avant que l'IA rédige sa réponse.

Où tu le croises : Tu le vois dans LangChain, LlamaIndex, GraphRAG, les agents RAG et les schémas d'architecture documentaire.

— RAG

Recherche sémantique

La recherche sémantique retrouve le sens d'une question, même si les mots exacts changent.

Où tu le croises : Tu la croises dans le RAG, les embeddings, les bases vectorielles et les moteurs de recherche internes.

— RAG avancé

Recherche hybride

La recherche hybride combine mots-clés et recherche sémantique pour retrouver plus de bons passages.

Où tu le croises : Tu la vois dans Weaviate, Pinecone, Azure AI Search et les RAG qui doivent être fiables sur du contenu métier.

— RAG avancé

BM25

BM25 est une méthode de recherche par mots-clés qui reste utile quand les termes exacts comptent.

Où tu le croises : Tu le croises dans les moteurs full-text, la recherche hybride et les architectures RAG qui ne misent pas tout sur les vecteurs.

— Data

Métadonnées

Les métadonnées sont les infos autour d'un document : source, date, auteur, type, client ou dossier.

Où tu le croises : Tu les vois dans les documents RAG, les filtres de recherche, les bases de connaissance et les exports de CRM.

— Documents

Parsing documentaire

Le parsing transforme un PDF ou une page en texte, titres, tableaux et sections exploitables par l'IA.

Où tu le croises : Tu le croises dans Document AI, Azure Document Intelligence, LlamaParse et les workflows qui lisent contrats ou factures.

— Documents

Extraction structurée

L'extraction structurée demande à l'IA de sortir des champs propres depuis un document.

Où tu le croises : Tu la vois pour transformer emails, factures, contrats, formulaires ou PDF en données utilisables.

— RAG avancé

Réécriture de requête

La réécriture de requête reformule une question floue pour mieux chercher dans les documents.

Où tu le croises : Tu la croises dans les agents de recherche, les RAG avancés et les moteurs qui transforment une question avant de chercher.

— RAG avancé

RAG agentique

Le RAG agentique laisse l'agent décider quand chercher, quoi chercher et quand relancer une recherche.

Où tu le croises : Tu le vois dans les assistants de recherche, Azure agentic retrieval, LangChain et les agents de veille.

— RAG avancé

GraphRAG

GraphRAG ajoute un graphe de relations pour répondre aux questions qui demandent une vue d'ensemble.

Où tu le croises : Tu le croises dans Microsoft GraphRAG, les knowledge graphs et les analyses de gros corpus documentaires.

— Sources

Citations de sources

Les citations montrent précisément d'où vient une réponse pour que je puisse vérifier.

Où tu le croises : Tu les vois dans Claude, Perplexity, ChatGPT Search, les RAG documentaires et les agents de veille.

— API

ID de modèle

L'ID de modèle est le nom exact à mettre dans un outil ou une API pour choisir le moteur qui répond.

Où tu le croises : Tu le croises dans les API OpenAI, Claude, Gemini, Vercel AI SDK, n8n ou les réglages d'un agent.

— API

Fournisseur de modèle

Le fournisseur de modèle est la plateforme qui donne accès au modèle que tu utilises.

Où tu le croises : Tu le vois quand tu choisis entre OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Hugging Face, Vercel ou OpenRouter.

— API OpenAI

Responses API

La Responses API est le point d'entrée moderne d'OpenAI pour demander une réponse et brancher des outils.

Où tu le croises : Tu la croises dans les docs OpenAI, les SDK, les agents, le web search tool, file search et certains projets générés avec Codex.

— API

API compatible OpenAI

Une API compatible OpenAI permet d'utiliser presque le même code avec un autre fournisseur.

Où tu le croises : Tu la vois chez Gemini, Hugging Face, OpenRouter, certains gateways et des outils qui laissent changer de fournisseur.

— Outil IA

Web Search tool

Le Web Search tool permet au modèle d'aller vérifier le web avant de répondre.

Où tu le croises : Tu le croises dans OpenAI, Gemini avec Google Search, ChatGPT Search, Claude Search et les agents de veille.

— Outil IA

File Search tool

File Search permet au modèle de chercher dans tes fichiers avant de répondre.

Où tu le croises : Tu le vois dans OpenAI Responses, Gemini File Search, les assistants documentaires et les projets qui lisent des PDF.

— Outil IA

Code Interpreter

Code Interpreter permet à l'IA d'écrire et lancer du code dans un espace isolé pour calculer ou analyser.

Où tu le croises : Tu le croises dans ChatGPT, les API IA, l'analyse de CSV, les graphiques, les calculs et les prototypes rapides.

— Performance

Prompt caching

Le prompt caching réutilise une partie stable du contexte pour aller plus vite et payer moins.

Où tu le croises : Tu le vois dans OpenAI, Anthropic, Gemini, Claude Code et les agents qui renvoient souvent les mêmes gros documents.

— Contrôle

Reasoning effort

Le reasoning effort règle combien d'effort le modèle consacre à réfléchir avant de répondre.

Où tu le croises : Tu le croises dans les modèles de raisonnement, les API, Gemini thinking, Claude extended thinking et certains réglages Codex.

— Produit IA

Deep Research

Deep Research lance une recherche longue, cite ses sources et rend un rapport structuré.

Où tu le croises : Tu le vois dans ChatGPT, Gemini, OpenAI API, les agents de veille et les workflows de recherche approfondie.

— Produit IA

Custom GPT

Un Custom GPT est un ChatGPT personnalisé avec ses consignes, fichiers et actions.

Où tu le croises : Tu le croises dans ChatGPT, le GPT Builder, les assistants internes et les outils no-code autour d'OpenAI.

— Produit IA

NotebookLM

NotebookLM transforme tes sources en assistant de recherche qui cite les documents que tu lui donnes.

Où tu le croises : Tu le vois chez Google, avec des PDF, Google Docs, vidéos YouTube, audio overviews et recherches sourcées.

— Claude Code

Claude Code

Claude Code est l'agent de Claude qui lit un projet, modifie des fichiers et lance des commandes avec ton accord.

Où tu le croises : Tu le croises dans les tutos terminal, les agents, GitHub Actions, les reviews et les automatisations de projet.

— Claude Code

CLAUDE.md

CLAUDE.md est le fichier où tu notes les règles du projet pour que Claude ne reparte pas de zéro.

Où tu le croises : Tu le vois à la racine d'un projet, dans les dossiers .claude, les tutos agents et les configurations partagées.

— Outils

Slash command

Une slash command est une commande courte qui lance une instruction préparée dans un outil IA.

Où tu le croises : Tu la croises dans Claude Code, Codex CLI, les commandes /memory, /agents, /review ou les workflows réutilisables.

— Automatisation

Hook

Un hook déclenche une action automatique avant ou après certains gestes de l'agent.

Où tu le croises : Tu le vois dans Claude Code pour bloquer une commande, lancer un formatage ou vérifier un fichier modifié.

— GitHub

Issue GitHub

Une issue GitHub est une demande de travail structurée que tu peux confier à une personne ou à un agent.

Où tu le croises : Tu la croises dans les backlogs, bugs, demandes de feature, agents GitHub et tâches assignées à Codex ou Claude.

— GitHub

GitHub Actions

GitHub Actions lance automatiquement des tâches quand quelque chose arrive dans un repo.

Où tu le croises : Tu le vois pour les tests, builds, déploiements, newsletters, reviews de PR et scripts planifiés.

— Vercel

Vercel Function

Une Vercel Function exécute du code serveur sans que tu gères un serveur toi-même.

Où tu le croises : Tu la croises dans les dossiers /api, les formulaires newsletter, les webhooks, les appels IA et les logs Vercel.

— Automatisation

Cron Job Vercel

Un Cron Job Vercel lance une tâche à heure fixe, comme une veille ou une mise à jour de données.

Où tu le croises : Tu le vois pour les briefs automatiques, scripts planifiés, newsletters, refreshs de cache et agents récurrents.

— Supabase

Supabase Auth

Supabase Auth gère les comptes, connexions et droits d'accès des utilisateurs.

Où tu le croises : Tu le croises dans les logins, magic links, OAuth, JWT, RLS et projets avec espace utilisateur.

— Supabase

Edge Function Supabase

Une Edge Function Supabase lance du code serveur pour connecter une app à des API ou traiter une action sensible.

Où tu le croises : Tu la vois dans les webhooks Stripe, appels IA, traitements backend légers et automatisations reliées à Supabase.

— Supabase

Service role key

La service role key est une clé Supabase très puissante qui contourne les règles RLS et doit rester côté serveur.

Où tu le croises : Tu la croises dans les Edge Functions, scripts admin, backends privés et intégrations qui doivent agir hors session utilisateur.

— No-code

Node n8n

Un node n8n est une brique d'automatisation qui reçoit, transforme ou envoie des données.

Où tu le croises : Tu le vois dans le canvas n8n avec HTTP Request, Gmail, OpenAI, Supabase, webhook ou AI Agent.

— No-code

Credentials n8n

Les credentials n8n stockent les accès à tes outils pour éviter de recopier les clés partout.

Où tu le croises : Tu les croises dans les connexions API, OAuth, OpenAI, Gmail, Supabase, Slack ou Google Sheets.

— Automatisation

Trigger d'automatisation

Un trigger est l'événement qui démarre une automatisation.

Où tu le croises : Tu le vois dans n8n, Zapier, GitHub Actions, webhooks, formulaires, plannings et agents récurrents.

— No-code IA

AI Agent node n8n

Le AI Agent node n8n donne à une automatisation un agent capable de choisir des outils selon la demande.

Où tu le croises : Tu le croises dans les workflows IA no-code, Chat Trigger, tools n8n, human review et assistants métier.

— GitHub

Repository GitHub

Un repository GitHub est le dossier officiel qui contient les fichiers, l'historique et les réglages d'un projet.

Où tu le croises : Tu le vois quand tu connectes Codex, importes un projet dans Vercel, ou suis les issues, branches et pull requests.

— Vercel

Preview Deployment

Une Preview Deployment est une version test en ligne générée avant de publier officiellement.

Où tu le croises : Tu la croises dans Vercel, les pull requests GitHub, les liens de validation et les corrections avant production.

— Supabase

Table Supabase

Une table Supabase range des données comme un tableur, avec Postgres derrière.

Où tu le croises : Tu la vois dans les dashboards Supabase, CRM, leads, utilisateurs, contenus, transactions et historiques d'agents.

— Agent

OpenAI Agents SDK

L'OpenAI Agents SDK sert à construire des agents capables d'appeler des outils, garder un fil de travail et passer des tâches à d'autres agents.

Où tu le croises : Tu le croises dans les projets qui dépassent le simple chat et veulent orchestrer recherche, outils, validations et actions réelles.

— API OpenAI

Realtime API

Une Realtime API permet d'échanger avec un modèle en flux continu, souvent pour la voix, l'audio ou les interfaces très réactives.

Où tu le croises : Tu la vois dans les assistants vocaux, les agents de support en direct, les apps audio et les expériences où attendre une réponse complète serait trop lent.

— Agent

Agent vocal

Un agent vocal écoute, comprend, répond à l'oral et peut parfois déclencher des actions pendant la conversation.

Où tu le croises : Tu le croises dans le support client, les standards téléphoniques, les assistants personnels et les démos IA temps réel.

— API

Batch API

Une Batch API lance beaucoup de requêtes IA en différé pour payer moins cher ou traiter un gros volume sans bloquer l'interface.

Où tu le croises : Tu la croises pour résumer des milliers d'articles, enrichir des fiches, classer des leads ou nettoyer une base documentaire.

— MCP

Serveur MCP distant

Un serveur MCP distant expose des outils ou des données à un agent via internet, au lieu de tourner seulement sur ta machine.

Où tu le croises : Tu le vois quand un agent se connecte à GitHub, Notion, Supabase, Slack ou un service métier sans installer de serveur local.

— API

OpenRouter

OpenRouter donne accès à plusieurs modèles via une API unique, avec un changement de fournisseur plus simple.

Où tu le croises : Tu le croises dans les prototypes qui veulent tester OpenAI, Anthropic, Google, Mistral ou des modèles ouverts sans réécrire l'intégration.

— API

Provider routing

Le provider routing choisit automatiquement quel fournisseur IA appeler selon le coût, la latence, la disponibilité ou le modèle demandé.

Où tu le croises : Tu le vois dans les gateways IA, les architectures multi-modèles et les outils qui évitent de dépendre d'un seul fournisseur.

— API

Model gateway

Un model gateway est une couche centrale qui route les appels IA, applique des règles, trace les usages et protège les clés.

Où tu le croises : Tu le croises dans les stacks Vercel AI Gateway, LiteLLM, OpenRouter ou les entreprises qui veulent contrôler leurs appels modèles.

— API

Model fallback

Le model fallback bascule vers un autre modèle quand le premier échoue, coûte trop cher ou répond trop lentement.

Où tu le croises : Tu le vois dans les produits IA qui doivent rester disponibles même si un fournisseur est saturé ou temporairement indisponible.

— Documents

Mistral OCR

Mistral OCR transforme des PDF, images ou documents scannés en texte exploitable par une IA.

Où tu le croises : Tu le croises dans les workflows qui lisent des factures, contrats, scans, tableaux ou dossiers documentaires avant un RAG.

— Sécurité agents

Agent goal hijack

Un agent goal hijack arrive quand une instruction externe détourne l'agent de son objectif initial.

Où tu le croises : Tu le croises quand un agent lit une page web, un email ou un document qui contient une consigne malveillante.

— Sécurité agents

Tool misuse

Le tool misuse désigne un agent qui utilise un outil au mauvais moment, avec les mauvais paramètres ou pour une action non prévue.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents capables d'envoyer des emails, modifier des fichiers, appeler une API ou lancer une commande shell.

— Sécurité

Confused deputy

Le confused deputy est un scénario où un agent autorisé est manipulé pour faire une action que l'attaquant ne pourrait pas faire directement.

Où tu le croises : Tu le croises dans OAuth, MCP, outils connectés et agents qui agissent avec des permissions fortes.

— Sécurité agents

Memory poisoning

Le memory poisoning consiste à glisser une fausse information dans la mémoire d'un agent pour influencer ses futures décisions.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents avec mémoire long terme, préférences persistantes, bases de connaissance ou profils utilisateur.

— Sécurité agents

Context poisoning

Le context poisoning injecte une donnée trompeuse dans le contexte donné au modèle pour orienter sa réponse ou ses actions.

Où tu le croises : Tu le croises dans le RAG, les pages web lues par agents, les emails, les tickets support et les documents partagés.

— Sécurité agents

Isolation de contexte

L'isolation de contexte sépare les instructions fiables, les données utilisateur et les contenus externes pour éviter les mélanges dangereux.

Où tu le croises : Tu la vois dans les architectures d'agents qui lisent le web, manipulent des secrets ou travaillent avec plusieurs sources non fiables.

— MCP

Resource MCP

Une resource MCP expose une donnée lisible par l'agent, comme un fichier, une table, une page ou un état d'application.

Où tu le croises : Tu la croises dans les serveurs MCP qui donnent accès à des fichiers locaux, bases de données, tickets ou documents métier.

— MCP

Prompt MCP

Un prompt MCP est une consigne réutilisable exposée par un serveur MCP pour guider un agent sur une tâche précise.

Où tu le croises : Tu le vois dans les serveurs MCP qui proposent des modèles de demandes, des routines métier ou des prompts partagés entre outils.

— MCP

Sampling MCP

Le sampling MCP permet à un serveur MCP de demander au client de faire appel au modèle, sous contrôle de l'utilisateur ou de l'application.

Où tu le croises : Tu le croises dans les intégrations MCP avancées où un outil externe veut solliciter le modèle sans posséder lui-même la clé du modèle.

— Agent

Schéma d'outil

Un schéma d'outil décrit au modèle le nom d'un outil, ses paramètres attendus et ce que l'outil permet de faire.

Où tu le croises : Tu le vois dans le function calling, les Agents SDK, MCP, n8n AI Agent et les outils personnalisés.

— Agent

Annotation d'outil

Une annotation d'outil ajoute des indications sur le comportement, le risque ou l'usage prévu d'un outil d'agent.

Où tu le croises : Tu la croises dans MCP et les systèmes qui veulent signaler qu'un outil lit, écrit, supprime ou déclenche une action sensible.

— Agent

Prompt chaining

Le prompt chaining découpe une mission en plusieurs prompts successifs, chacun utilisant le résultat du précédent.

Où tu le croises : Tu le croises dans les workflows de rédaction, extraction, vérification, scoring et automatisations IA simples.

— Agent

Routing agentique

Le routing agentique choisit quel agent, outil ou sous-processus doit traiter une demande selon son contenu.

Où tu le croises : Tu le vois dans les assistants multi-agents, supports client, workflows de veille et architectures avec spécialistes par tâche.

— Sécurité agents

Approval gate

Un approval gate bloque une action jusqu'à validation humaine ou règle explicite.

Où tu le croises : Tu le croises avant un envoi d'email, une publication, une suppression, un paiement ou une modification en production.

— Sécurité agents

Tripwire

Un tripwire est une règle de détection qui arrête ou escalade un agent quand un comportement risqué apparaît.

Où tu le croises : Tu le vois dans les guardrails, contrôles de sortie, validations d'outils et agents qui manipulent des actions sensibles.

— Agent

Durable execution

La durable execution permet à un workflow agentique de reprendre après une pause, une erreur, un redémarrage ou une validation humaine.

Où tu le croises : Tu la croises dans LangGraph, Temporal, workflows longs, agents de veille et automatisations qui ne doivent pas tout recommencer.

— Observabilité

Journal d'appels d'outils

Un journal d'appels d'outils conserve les actions demandées par un agent, les paramètres envoyés et les résultats obtenus.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents de production, reviews de sécurité, enquêtes d'erreur et dashboards d'observabilité.

— RAG avancé

Graphe de connaissances

Un graphe de connaissances relie des entités entre elles pour représenter qui est lié à quoi dans un corpus.

Où tu le croises : Tu le croises dans GraphRAG, recherche documentaire avancée, bases métier complexes et assistants qui doivent comprendre les relations.

— Data

Entité

Une entité est un élément identifiable dans un texte : personne, entreprise, lieu, produit, contrat, date ou concept.

Où tu le croises : Tu la vois dans l'extraction d'informations, les graphes de connaissances, GraphRAG et les moteurs de recherche documentaire.

— Documents

Extraction d'entités

L'extraction d'entités repère automatiquement les noms, dates, organisations, montants ou objets importants dans un texte.

Où tu le croises : Tu la croises dans les workflows qui transforment emails, contrats, factures, tickets ou articles en données structurées.

— Documents

Extraction de relations

L'extraction de relations identifie les liens entre entités, par exemple qui possède quoi, qui travaille avec qui ou quel document cite quel contrat.

Où tu le croises : Tu la vois dans GraphRAG, knowledge graphs, veille concurrentielle et analyse de gros corpus documentaires.

— Data

Entity linking

L'entity linking rattache une mention trouvée dans un texte à la bonne entité de référence.

Où tu le croises : Tu le croises quand un système doit comprendre que deux variantes de nom désignent la même entreprise, personne ou produit.

— RAG

Vecteur dense

Un vecteur dense représente le sens d'un texte avec beaucoup de nombres, presque tous utiles pour la comparaison sémantique.

Où tu le croises : Tu le vois dans les embeddings modernes, bases vectorielles, recherche sémantique et systèmes RAG.

— RAG

Vecteur sparse

Un vecteur sparse représente surtout les mots ou signaux présents, avec beaucoup de positions vides.

Où tu le croises : Tu le croises dans la recherche hybride, BM25 moderne, moteurs lexicaux et bases vectorielles qui mélangent dense et sparse.

— RAG

Similarité cosinus

La similarité cosinus mesure à quel point deux vecteurs pointent dans la même direction, donc à quel point deux textes se ressemblent.

Où tu le croises : Tu la vois dans les bases vectorielles, embeddings, moteurs de recommandation et classements de résultats RAG.

— RAG avancé

HNSW

HNSW est un type d'index qui accélère la recherche de vecteurs proches sans comparer chaque document un par un.

Où tu le croises : Tu le croises dans Qdrant, Weaviate, pgvector, Elasticsearch vectoriel et bases vectorielles à gros volume.

— RAG avancé

Filtre de métadonnées

Un filtre de métadonnées limite la recherche à certains documents selon leur source, date, client, langue, type ou statut.

Où tu le croises : Tu le vois dans les RAG sérieux, quand l'agent doit chercher seulement dans le bon espace documentaire.

— RAG avancé

Namespace vectoriel

Un namespace vectoriel sépare des ensembles d'embeddings pour éviter de mélanger clients, projets, langues ou environnements.

Où tu le croises : Tu le croises dans Pinecone, bases vectorielles multi-clients, tests staging/prod et assistants documentaires cloisonnés.

— Data

Upsert

Un upsert crée une donnée si elle n'existe pas, ou la met à jour si elle existe déjà.

Où tu le croises : Tu le vois dans Supabase, bases vectorielles, synchronisations documentaires et pipelines qui réindexent des contenus.

— RAG

Indexation incrémentale

L'indexation incrémentale ajoute ou met à jour seulement les documents modifiés au lieu de reconstruire toute la base.

Où tu le croises : Tu la croises dans les bases de connaissance vivantes, Drive, Notion, SharePoint, sites web et RAG de production.

— RAG avancé

Chunk overlap

Le chunk overlap garde une petite zone commune entre deux morceaux de document pour éviter de couper une idée au mauvais endroit.

Où tu le croises : Tu le vois dans les pipelines RAG, loaders LangChain, LlamaIndex et réglages de découpage documentaire.

— RAG avancé

Parent document retriever

Un parent document retriever cherche dans de petits chunks, puis renvoie un passage plus large pour garder le contexte.

Où tu le croises : Tu le croises dans LangChain, assistants documentaires et RAG qui doivent éviter les réponses découpées trop finement.

— RAG avancé

Compression contextuelle

La compression contextuelle réduit les passages retrouvés pour garder seulement les morceaux utiles à la question.

Où tu le croises : Tu la vois dans les RAG qui veulent limiter les tokens, réduire le bruit et améliorer la précision des réponses.

— RAG avancé

Multi-query retrieval

Le multi-query retrieval reformule une question en plusieurs recherches pour trouver plus de passages pertinents.

Où tu le croises : Tu le croises dans LangChain, assistants de recherche, RAG agentique et questions ambiguës où une seule requête rate des documents.

— RAG avancé

MMR

MMR sélectionne des résultats à la fois pertinents et différents les uns des autres pour éviter de donner dix passages presque identiques.

Où tu le croises : Tu le vois dans les retrievers, bases vectorielles, moteurs de recherche documentaire et systèmes RAG avec diversité de sources.

— RAG avancé

RRF

RRF fusionne plusieurs classements de recherche pour produire une liste finale plus robuste.

Où tu le croises : Tu le croises dans la recherche hybride, quand un système combine BM25, vecteurs, reranking ou plusieurs moteurs.

— RAG avancé

Cross-encoder

Un cross-encoder compare directement une question et un passage pour juger leur pertinence avec plus de précision qu'un simple score vectoriel.

Où tu le croises : Tu le vois dans les rerankers, moteurs RAG avancés et systèmes où la qualité de classement compte plus que la vitesse brute.

— Documents

OCR

L'OCR transforme le texte présent dans une image ou un scan en texte lisible par une machine.

Où tu le croises : Tu le croises dans les factures scannées, PDF images, pièces d'identité, contrats papier et workflows Document AI.

— Sources

Provenance documentaire

La provenance documentaire indique d'où vient une information : fichier, page, date, auteur, passage ou système source.

Où tu le croises : Tu la vois dans les RAG avec citations, audits, workflows juridiques, conformité et assistants qui doivent justifier leurs réponses.

— Évaluation

Faithfulness

La faithfulness mesure si une réponse reste fidèle aux sources fournies au lieu d'ajouter des affirmations non présentes.

Où tu le croises : Tu la croises dans les évaluations RAG, Ragas, dashboards qualité et tests d'assistants documentaires.

— Évaluation

Context precision

La context precision mesure si les passages donnés au modèle sont vraiment utiles pour répondre à la question.

Où tu le croises : Tu la vois dans les tests RAG quand on veut réduire le bruit et vérifier que le retriever remonte les bons documents.

— Évaluation

Context recall

Le context recall mesure si le système a bien retrouvé tous les passages nécessaires pour répondre correctement.

Où tu le croises : Tu le croises dans les évaluations RAG, surtout quand une réponse exige plusieurs sources ou plusieurs morceaux d'un dossier.

— Évaluation

Golden dataset

Un golden dataset est un jeu d'exemples validés qui sert de référence pour tester prompts, modèles ou workflows IA.

Où tu le croises : Tu le vois quand une équipe veut comparer deux prompts, vérifier une régression ou mesurer la qualité d'un agent avant production.

— No-code

Zap

Un Zap est une automatisation Zapier qui relie un déclencheur à une ou plusieurs actions.

Où tu le croises : Tu le croises quand un formulaire crée une ligne, envoie un email, ajoute un lead ou prévient une équipe automatiquement.

— Make

Scénario Make

Un scénario Make est un workflow visuel qui connecte des modules pour faire circuler et transformer des données.

Où tu le croises : Tu le vois dans Make avec des modules HTTP, routeurs, filtres, Google Sheets, Gmail, Supabase ou OpenAI.

— Make

Router Make

Un router Make divise un scénario en plusieurs branches selon des conditions.

Où tu le croises : Tu le croises quand une automatisation doit traiter différemment un lead chaud, une erreur, un client existant ou un nouveau contact.

— Make

Iterator

Un iterator prend une liste et la transforme en éléments traités un par un.

Où tu le croises : Tu le vois dans Make, n8n et les automatisations qui parcourent des lignes, pièces jointes, produits, emails ou résultats d'API.

— Make

Aggregator

Un aggregator regroupe plusieurs éléments traités séparément pour reconstruire une liste, un rapport ou un lot final.

Où tu le croises : Tu le croises après un iterator, quand il faut rassembler des résultats avant d'envoyer un email, créer un fichier ou appeler une API.

— No-code

Mapping de données

Le mapping de données consiste à relier le champ d'un outil au bon champ d'un autre outil.

Où tu le croises : Tu le vois dans n8n, Make, Zapier, formulaires, CRM et workflows qui déplacent prénom, email, statut ou montant entre services.

— Automatisation

Run / Execution

Un run, ou une execution, est une exécution complète d'un workflow avec ses entrées, sorties, erreurs et temps de traitement.

Où tu le croises : Tu le croises dans n8n, Make, Zapier, GitHub Actions, Vercel logs et dashboards d'automatisations.

— MCP

Elicitation MCP

L'elicitation MCP permet à un serveur MCP de demander une information à l'utilisateur via le client.

Où tu le croises : Tu la croises quand un outil connecté doit demander une précision, une validation ou une donnée sensible avant de continuer.

— MCP

Resource template MCP

Un resource template MCP décrit une ressource paramétrable que l'agent peut ouvrir avec une variable.

Où tu le croises : Tu le croises quand un serveur expose des fichiers, tickets, tables ou pages via une adresse dynamique.

— Sécurité MCP

Token passthrough

Le token passthrough consiste à relayer un token utilisateur vers un autre service au lieu de gérer une autorisation propre.

Où tu le croises : Tu le vois dans les discussions MCP et OAuth quand un serveur connecté risque d'abuser d'un accès utilisateur.

— Gouvernance outils

Progressive tool discovery

La progressive tool discovery charge seulement les outils utiles au lieu de tout donner au modèle dès le départ.

Où tu le croises : Tu la croises dans les agents avec beaucoup de serveurs MCP, catalogues d'outils ou actions possibles.

— Sécurité agents

Modèle de credentials agent

Le modèle de credentials agent définit si l'agent agit avec ses propres accès ou ceux de l'utilisateur.

Où tu le croises : Tu le croises dès qu'un agent peut lire des données, publier, envoyer un email ou modifier un outil connecté.

— Orchestration

Planner / executor

Planner / executor sépare l'agent qui prépare le plan de celui qui exécute les étapes.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents de code, de recherche ou de support qui doivent réfléchir avant d'agir.

— Orchestration

Evaluator-optimizer

Evaluator-optimizer est une boucle où une sortie est produite, évaluée, puis améliorée.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents qui relisent leur travail, comparent plusieurs réponses ou corrigent une génération avant livraison.

— Orchestration

Agent graph

Un agent graph représente un workflow agentique sous forme de noeuds, d'état et de transitions.

Où tu le croises : Tu le croises dans LangGraph, les agents complexes et les workflows qui ne sont pas une simple ligne d'étapes.

— Vector DB

Embedding intégré

Un embedding intégré est généré directement par la base ou le service de recherche au moment d'indexer ou de chercher.

Où tu le croises : Tu le vois dans les bases vectorielles qui simplifient les pipelines RAG en évitant de gérer soi-même le modèle d'embedding.

— RAG avancé

Multivector

Un multivector représente un même document avec plusieurs vecteurs plutôt qu'un seul.

Où tu le croises : Tu le vois dans les moteurs de recherche haute précision, ColBERT, late interaction et RAG multimodal.

— RAG avancé

Late interaction

La late interaction compare plus finement les vecteurs d'une question et d'un document après une première sélection.

Où tu le croises : Tu la croises dans les systèmes de retrieval qui veulent plus de précision qu'un simple score vectoriel global.

— pgvector

IVFFlat

IVFFlat est un index vectoriel qui accélère la recherche en regroupant les vecteurs par listes.

Où tu le croises : Tu le vois dans pgvector et Postgres quand une base vectorielle doit rester performante sur plus de données.

— LangChain

Text splitter LangChain

Un text splitter LangChain découpe des documents en morceaux exploitables par un système RAG.

Où tu le croises : Tu le croises dans les tutos LangChain, ingestion documentaire, chunking et assistants qui lisent des PDF.

— LlamaIndex

VectorStoreIndex

VectorStoreIndex est l'index LlamaIndex qui transforme des documents en recherche vectorielle interrogeable.

Où tu le croises : Tu le vois dans LlamaIndex, prototypes RAG, assistants documentaires et pipelines qui connectent documents et base vectorielle.

— LlamaIndex

Ingestion Pipeline

Un ingestion pipeline enchaîne découpage, extraction de métadonnées, embeddings et stockage.

Où tu le croises : Tu le croises quand une base de connaissance doit être alimentée régulièrement sans tout refaire à la main.

— Évaluation RAG

Response groundedness

La response groundedness mesure si une réponse est vraiment appuyée par le contexte fourni.

Où tu le croises : Tu la vois dans les évaluations RAG, tests anti-hallucination et dashboards qualité des assistants documentaires.

— Évaluation RAG

Noise sensitivity

La noise sensitivity mesure si un RAG reste fiable quand le contexte contient des passages inutiles ou trompeurs.

Où tu le croises : Tu la croises dans Ragas, tests de robustesse et assistants qui doivent résister à des documents imparfaits.

— Vercel

Vercel AI SDK

Le Vercel AI SDK aide à construire des interfaces, appels modèles et agents IA dans des apps web.

Où tu le croises : Tu le croises dans les projets Next.js, chatbots, apps génératives, streaming de réponses et intégrations multi-providers.

— Hugging Face

Hugging Face Hub

Hugging Face Hub est la plateforme où sont publiés modèles, datasets, Spaces et fichiers liés à l'IA open.

Où tu le croises : Tu le vois quand tu cherches un modèle ouvert, une démo, un dataset ou une carte de modèle.

— API Anthropic

Messages API

La Messages API est le point d'entrée Anthropic pour envoyer une conversation à Claude et recevoir une réponse.

Où tu le croises : Tu la vois dans les intégrations Claude, agents, appels API, streaming et outils qui utilisent Anthropic.

— API

Endpoint API

Un endpoint API est l'adresse précise qu'un outil appelle pour demander une action ou récupérer une donnée.

Où tu le croises : Tu le croises dans les docs OpenAI, Anthropic, Supabase, Vercel, webhooks et intégrations no-code.

— API

Rate limit

Un rate limit limite le nombre de requêtes ou de tokens qu'une API accepte sur une période donnée.

Où tu le croises : Tu le vois quand une automatisation tourne trop vite, quand un fournisseur renvoie une erreur de quota ou quand un agent lance trop d'appels.

— Coûts IA

Tokens de raisonnement

Les tokens de raisonnement sont consommés par certains modèles quand ils réfléchissent avant de produire la réponse visible.

Où tu le croises : Tu les croises dans les modèles de raisonnement, factures API, réglages d'effort et comparaisons coût/qualité.

— Modèles

Model card

Une model card résume les capacités, limites, usages prévus et risques connus d'un modèle.

Où tu le croises : Tu la vois sur Hugging Face, dans les docs fournisseurs et dans les comparatifs sérieux de modèles IA.

— Sécurité

Rétention des données

La rétention des données indique combien de temps un fournisseur conserve prompts, fichiers, logs ou sorties.

Où tu le croises : Tu la croises dans les conditions d'API, offres enterprise, politiques de confidentialité et audits d'outils IA.

— Voix

Diarisation locuteur

La diarisation locuteur sépare une transcription selon les personnes qui parlent.

Où tu le croises : Tu la vois dans les comptes rendus de réunion, podcasts, appels clients, interviews et outils de transcription avancée.

— Voix

Détection d'activité vocale

La détection d'activité vocale repère quand une personne commence ou arrête de parler.

Où tu le croises : Tu la croises dans les agents vocaux, Realtime API, assistants téléphoniques et interfaces audio à faible latence.

— Voix

Speech-to-speech

Le speech-to-speech transforme une entrée parlée en sortie parlée, parfois avec une autre voix ou une autre langue.

Où tu le croises : Tu le vois dans les agents vocaux, doublage IA, traduction orale, voice changers et assistants temps réel.

— Voix

Clonage de voix

Le clonage de voix recrée une voix à partir d'échantillons audio.

Où tu le croises : Tu le croises dans les outils de doublage, podcasts, avatars, deepfakes et politiques de consentement vocal.

— Image

Texte vers image

Le texte vers image génère une image à partir d'une consigne écrite.

Où tu le croises : Tu le vois dans Midjourney, GPT Image, DALL-E, Flux, Stable Diffusion et les outils de création visuelle.

— Image

Inpainting

L'inpainting remplace ou corrige une zone précise d'une image avec une génération IA.

Où tu le croises : Tu le vois quand tu supprimes un objet, changes un détail, répares une photo ou modifies une zone masquée.

— Multimodal

Embedding multimodal

Un embedding multimodal représente texte, image, audio ou vidéo dans un même espace vectoriel.

Où tu le croises : Tu le croises dans la recherche texte-vers-image, catalogues produits, RAG multimodal et moteurs qui mélangent plusieurs formats.

— Vidéo

Génération vidéo

La génération vidéo crée ou prolonge une séquence vidéo avec un modèle génératif.

Où tu le croises : Tu la vois dans Sora, Veo, Runway, Pika, publicités générées, vidéos sociales et prototypes créatifs.

— Documents

Document Intelligence

Document Intelligence analyse texte, mise en page, tableaux, champs et structure d'un document.

Où tu le croises : Tu la croises dans Azure Document Intelligence, Google Document AI, Mistral OCR, extraction de factures et RAG documentaire.

— Sécurité

Deepfake

Un deepfake est un contenu synthétique qui imite une personne réelle, souvent en image, voix ou vidéo.

Où tu le croises : Tu le vois dans les débats sur clonage vocal, avatars, fraude, identité numérique et vérification des contenus.

— Browser agents

Browser Use

Browser Use est un framework et cloud pour faire accomplir des tâches web à un agent IA.

Où tu le croises : Tu le vois dans les automatisations qui remplissent des formulaires, naviguent dans des sites ou lisent des pages comme un utilisateur.

— Browser agents

Navigateur headless

Un navigateur headless est un navigateur sans fenêtre visible, piloté par code ou par agent.

Où tu le croises : Tu le vois dans Playwright, Puppeteer, Browserbase, tests automatisés, scraping et agents qui naviguent sur le web.

— Cursor

Cursor Rules

Les Cursor Rules sont des instructions persistantes qui cadrent le comportement de Cursor dans un projet.

Où tu le croises : Tu les croises dans les projets Cursor, conventions de code, règles d'équipe et configurations proches d'AGENTS.md.

— Outils créateurs

v0

v0 est l'outil de Vercel pour générer des interfaces, apps et prototypes à partir d'instructions.

Où tu le croises : Tu le vois dans les workflows prompt-to-app, maquettes rapides, composants React et projets reliés à Vercel.

— Outils créateurs

Lovable

Lovable est une plateforme IA qui génère et déploie des applications web depuis des demandes en langage naturel.

Où tu le croises : Tu le croises dans les builders no-code IA, prototypes SaaS, intégrations Supabase et workflows de création d'apps sans partir d'un repo vide.

— Supabase

Supabase Realtime

Supabase Realtime envoie des changements ou messages en direct aux utilisateurs connectés.

Où tu le croises : Tu le vois dans les chats, dashboards live, apps collaboratives, notifications et outils générés qui doivent réagir sans recharger la page.

— No-code

Expression n8n

Une expression n8n insère une valeur dynamique ou une formule dans un champ de workflow.

Où tu le croises : Tu la vois quand un workflow doit réutiliser un email, une date, un ID ou une donnée issue d'un node précédent.

— No-code

Workflow d'erreur n8n

Un workflow d'erreur n8n se déclenche quand une automatisation échoue.

Où tu le croises : Tu le croises pour alerter, journaliser, relancer ou sécuriser un workflow qui tourne sans surveillance.

— Vercel

Deployment Protection Vercel

Deployment Protection Vercel contrôle qui peut accéder à un déploiement preview ou production.

Où tu le croises : Tu la vois quand une app interne, un prototype ou une preview ne doit pas être visible publiquement.