Glossaire IA Locale

Programme qui utilise un modèle de langage pour atteindre un objectif en plusieurs étapes : il décide quels outils appeler (recherche, calculatrice, terminal, navigateur), lit les résultats et décide de l'étape suivante, tant que la tâche est inachevée. La différence avec une chat : l'agent agit sur l'environnement, et son comportement dépend de l'harness — le code qui l'entoure — qui assemble observations et actions.

Customer Relationship Management : logiciel qui gère les relations avec les clients — contacts, devis, négociations, historique. La qualité des données CRM détermine dans quelle mesure une entreprise peut automatiser ventes et suivi.

Phénomène par lequel un LLM génère de fausses informations ou inventées avec grande confiance. Les hallucinations sont un problème connu des modèles linguistiques : ils peuvent inventer des faits, citations ou références inexistantes. Le RAG et le fine-tuning sont des techniques pour les réduire.

Key-Value cache. La mémoire qu'un modèle à transformer utilise pour se souvenir de la conversation : à chaque nouveau token, une petite entrée s'ajoute, qui croît avec la longueur du contexte et le nombre d'utilisateurs servis en parallèle. C'est la composante de la VRAM qui varie selon les paramètres et qu'il faut calculer pour chaque utilisateur.

Système informatique inspiré du cerveau humain, composé de couches de neurones artificiels. Les LLM sont basés sur l'architecture Transformer, une famille spécifique de réseaux de neurones optimisée pour le langage. Chaque modèle est défini par son architecture, ses poids et le jeu de données sur lequel il a été entraîné.

Logiciel dont le code source est public et peut être étudié, modifié et redistribué. En IA, les modèles open source tels que Llama, Mistral et Gemma peuvent être téléchargés et exécutés localement, permettant un contrôle total, la confidentialité et la personnalisation.

Un modèle est open-weight lorsque ses poids sont téléchargeables et que son usage et sa redistribution sont régis par une licence. Contrairement à l'open source, le code, les données et la méthode d'entraînement ne sont pas nécessairement publics. La plupart des modèles modernes sont open-weight.

Valeur numérique interne à un modèle d'IA qui est apprise pendant l'entraînement. Un modèle de 7B (milliards) de paramètres a 7 milliards de valeurs qui déterminent son comportement. Plus de paramètres signifient généralement des capacités accrues, mais nécessitent plus de ressources informatiques.

Capacité d'un modèle de langage à appeler des fonctions externes (API, calculatrice, base de données, navigateur) pendant la réponse : le modèle produit un appel structuré avec les bons paramètres, le logiciel exécute la fonction et renvoie le résultat au modèle, qui poursuit son raisonnement. C'est le mécanisme qui transforme une chat en agent : gpt-oss, Qwen et Gemma le supportent, et les moteurs comme vLLM et Ollama le gèrent nativement.

Une séquence d'étapes reproductibles qui relie des systèmes entre eux : un événement arrive, des opérations s'exécutent dans l'ordre, un résultat est produit. Dans les plateformes d'automatisation, le workflow se construit visuellement en reliant des nœuds (e-mail → modèle IA → CRM → notification).