91 notions pour comprendre l’intelligence artificielle
Huit chapitres, huit notions à lire
L’intelligence artificielle répond à nos questions, complète nos phrases, crée des images et organise notre accès à l’information. Elle est partout, mais que savons-nous vraiment de son fonctionnement ? Qu’est-ce qu’un modèle ? Comment une machine apprend-elle ? Que sont un token, un vecteur, une hallucination ?
Ce lexique vivant propose une initiation claire, rigoureuse et accessible, sans céder aux fantasmes ni aux peurs faciles. Organisé en chapitres thématiques, il se lit comme une histoire : du plus fondamental au plus appliqué, de l’intérieur des modèles à leurs effets sur le monde.
Les huit chapitres
1. Ce qu’est une intelligence artificielle
Avant d’entrer dans les détails techniques, commençons par les bases. Qu’est-ce qu’une intelligence artificielle ? (15 notions)
Jeu de l’imitation · Intelligence artificielle · Intelligence artificielle générative · Algorithme · Modèle · Phases (d’un modèle) · Entraînement · Inférence · Fine-tuning · Modèle de fondation · Agent · Alignement · Transparence · Explicabilité · Open source
- Extrait à lire : Intelligence artificielle · page 22
2. Ce que contient une IA : neurones et paramètres
À l’intérieur de toute intelligence artificielle se trouve une structure mathématique complexe : neurones, poids, fonctions, couches, etc. (16 notions)
Perceptron · Neurone · Paramètre · Poids · Biais (paramètre) · Fonction d’activation · Couche · Réseau de neurones · Rétropropagation · Attention · Transformeur · Modèle de langage · Grand modèle de langage · Modèle de raisonnement · Modèle de diffusion · Multimodal
- Extrait à lire : Neurone · page 40
3. Ce que l’IA apprend : les formes d’apprentissage
Une IA n’est pas programmée au sens classique du terme : elle apprend. Mais que signifie apprendre pour une machine ? (11 notions)
Apprentissage · Apprentissage automatique · Apprentissage supervisé · Apprentissage non supervisé · Apprentissage par renforcement · Apprentissage profond · Jeu de données · Données d’entraînement · Données personnelles · Pattern · Surapprentissage
- Extrait à lire : Apprentissage automatique · page 58
4. Ce que l’IA « comprend » : langage, images, sons
L’intelligence artificielle ne se contente pas de traiter des nombres : elle manipule du langage, analyse des images, traite des voix. (9 notions)
Traitement du langage naturel · Agent conversationnel · GPT · Traduction automatique · Reconnaissance vocale · Synthèse vocale · Vision par ordinateur · Reconnaissance faciale · Générateur d’image
- Extrait à lire : Traitement du langage naturel · page 71
5. Le langage des modèles : tokens et calculs
Que « voit » une IA lorsqu’elle lit un mot, une image ou une phrase ? Elle ne comprend pas comme un humain : elle calcule. (6 notions)
Token · Fenêtre de contexte · Vecteur · Probabilité · SoftMax · Température
- Extrait à lire : Token · page 83
6. Ce que l’IA produit : réponses, erreurs, hallucinations
L’IA répond, prédit, génère. Mais elle peut aussi se tromper, déformer ou inventer. (12 notions)
Entrée / Sortie · Prompt · Chaîne de pensée · Génération augmentée par récupération · Dérive du contexte · Hallucination · Biais algorithmique · Biais d’amplification · Flagornerie · Boîte noire · Injection d’invite · Deepfake
- Extrait à lire : Hallucination · page 96
7. L’IA dans nos vies numériques : filtres, moteurs, interfaces
L’intelligence artificielle structure nos usages numériques quotidiens : elle filtre, classe, recommande, modère. (10 notions)
Personnalisation · Fil d’actualité · Système de recommandation · Filtrage collaboratif · Classement · Modération · Détection de spam · Bulle algorithmique · Latence · Vibe coding
- Extrait à lire : Système de recommandation · page 107
8. Où va l’intelligence artificielle ? Horizons, risques, questions
L’intelligence artificielle progresse rapidement, et avec elle, émergent des questions décisives. (12 notions)
Puissance de calcul · IA agentique · Intelligence artificielle générale · Conscience (sentience) · Machination de l’IA · Psychose IA · Risque existentiel · Impact écologique de l’IA · Course à l’IA · IA souveraine · Gouvernance de l’IA · IA responsable
- Extrait à lire : IA agentique · page 118