Une analyse complète de la terminologie clé en intelligence artificielle moderne (introduction) | par Robert Lavigne | Avril 2025

Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) subit une transformation rapide, largement motivée par les progrès dans les modèles de grands langues (LLM) et leur application dans des systèmes de plus en plus sophistiqués. Depuis la libération publique de technologies comme Chatgpt fin 2022, il y a eu une explosion de la recherche, du développement et de l’intérêt public, conduisant à une prolifération de nouveaux concepts, techniques et terminologie. Comprendre ce paysage évolutif nécessite une compréhension précise de son vocabulaire fondamental.

Ce rapport fournit une analyse approfondie au niveau expert des termes clés au cœur de l’état actuel de l’IA. L’objectif est de définir clairement chaque terme, d’expliquer son contexte et de signification, de fournir des exemples illustratifs, d’identifier les concepts connexes, de discuter des nuances et de controverses potentielles et de synthétiser ces informations pour une compréhension complète. L’analyse s’appuie fortement sur les résultats de recherche récents et la documentation technique, provenant principalement de préparatifs académiques (ARXIV) et de référentiels de connaissances établis comme Wikipedia, garantissant une fondation fondée sur le discours scientifique et technique actuel.

La portée comprend des architectures de modèle fondamentales telles que les LLM et le transformateur, la formation et les paradigmes d’adaptation comme la pré-formation, le réglage fin supervisé (SFT) et l’apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF), ainsi que le domaine de la fuite des agents de l’IA, y compris des concepts comme l’agentique AI, les systèmes multi-agents, la planification, l’utilisation d’outils et le mémoire. Des techniques spécialisées permettant ces progrès, telles que la génération (RAG) (RAG) (RAG), le mélange d’experts (MOE), les appels de fonction et les méthodologies d’alignement de l’IA, sont également méticuleusement examinés.

Chaque terme est disséqué en utilisant une structure cohérente à sept points: définition, contexte d’utilisation, exemples illustratifs, concepts connexes, signification et importance, nuances, interprétations et controverses, et synthèse et compréhension complète. Cette approche structurée facilite la clarté et la comparaison. Le cas échéant, les analyses comparatives mettent en évidence les distinctions entre les termes étroitement liés.

L’évolution rapide et le volume des techniques émergentes soulignent un besoin critique de consolidation des connaissances structurées. La référence croisée fréquente de concepts tels que les LLM, les agents, les outils et le raisonnement à travers divers articles de recherche révèle leur interdépendance profonde. Ce rapport vise à cartographier explicitement ces connexions, fournissant un cadre robuste pour naviguer dans les complexités de l’IA moderne.