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Définition : Modèle d'intelligence artificielle entraîné sur des milliards de textes pour comprendre et générer du langage naturel.

Analogie : Un stagiaire qui a lu toute la bibliothèque mondiale mais n'a aucune expérience pratique.

Exemples : GPT-4, Claude, Gemini, Llama

Définition : Unité de mesure du texte pour les LLM. Environ 0,75 mot en anglais, moins en français.

Analogie : Les "crédits" de la conversation. Plus de tokens = plus de coût.

Ordre de grandeur : 1000 tokens ≈ 750 mots ≈ 1,5 page

Définition : L'instruction ou la requête donnée à l'IA pour obtenir une réponse.

Analogie : Le brief qu'on donne à un prestataire. Plus il est clair et détaillé, meilleur sera le résultat.

Définition : Quand l'IA génère des informations fausses mais présentées avec confiance.

Analogie : Un stagiaire qui veut trop bien faire et invente une réponse plutôt que d'avouer qu'il ne sait pas.

⚠️ Point de vigilance : Toujours vérifier les informations critiques générées par l'IA.

Définition : Paramètre (0-1) qui contrôle le niveau de créativité de l'IA.

0 = Déterministe : Réponses prévisibles, idéal pour les tâches factuelles

1 = Créatif : Réponses variées, idéal pour le brainstorming

Définition : La quantité de texte que l'IA peut "garder en mémoire" pendant une conversation.

Analogie : La capacité de mémoire de travail. Plus elle est grande, plus l'IA peut gérer de contexte.

Claude : Jusqu'à 200K tokens (≈ 150 000 mots)

Définition : Technique qui permet à l'IA de rechercher dans des documents avant de répondre.

Analogie : Donner accès à une bibliothèque de référence à l'IA plutôt qu'elle réponde uniquement avec ses connaissances générales.

Exemples : Claude Projects avec Knowledge Base, chatbots documentaires

Définition : Protocole développé par Anthropic pour connecter Claude à des outils et données externes.

Analogie : Donner les clés de votre entreprise à Claude : accès CRM, documents, Slack, etc.

Avantage : Claude répond avec VOS données, pas ses connaissances générales.

Définition : IA capable de planifier et exécuter des tâches de manière autonome, en utilisant des outils.

Différence avec chatbot : Un chatbot répond à des questions. Un agent atteint des objectifs en plusieurs étapes.

Exemple : "Prépare-moi un rapport sur ce prospect" → recherche, analyse, rédaction, mise en forme

Définition : Entraînement supplémentaire d'un LLM sur des données spécifiques pour le spécialiser.

Analogie : Former un stagiaire généraliste sur les méthodes et le vocabulaire de votre entreprise.

Note : Coûteux et technique. Souvent, le RAG suffit.

Définition : Famille de techniques où le programme apprend à partir d'exemples au lieu de suivre des règles codées à la main. C'est le socle de toute l'IA moderne, LLM compris.

Analogie : Un apprenti qui progresse en observant des milliers de cas plutôt qu'en lisant un manuel de procédures.

Générative : CRÉE du contenu nouveau — texte, image, code (ChatGPT, Claude, Midjourney). C'est l'objet de cette formation.

Prédictive : ANTICIPE à partir de données historiques — prévision de ventes, détection d'anomalies, scoring (souvent intégrée aux CRM et ERP).

Analogie : Le rédacteur vs le météorologue.

Définition : Robots logiciels qui répètent des actions à l'identique (copier des données d'un logiciel à l'autre, remplir des formulaires) — sans intelligence.

Analogie : Le photocopieur des tâches informatiques. Combiné à l'IA (RPA + LLM), il devient "intelligent" : c'est ce que font Make ou Zapier avec une étape IA (Jour 2).