L’intelligence artificielle est partout et tout le monde en parle. Pourtant, certains termes liés à ce domaine restent encore flous. Qu’est-ce qu’un prompt, au juste? Comment fonctionne un Large Language Model? Et quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA? Nous vous expliquons les principaux termes de manière concise, simple et compréhensible.

L’intelligence artificielle fait depuis longtemps partie de notre quotidien, souvent sans même que nous en ayons conscience.
Image: Adobe Stock

Aujourd’hui, beaucoup d’entre nous utilisent l’IA au quotidien dans leur travail, tandis que d’autres n’y ont recours qu’occasionnellement, par exemple pour trouver des recettes de cuisine, rédiger un e-mail, rechercher des idées ou planifier leur prochaine escapade du week-end. Les possibilités d’utilisation sont multiples et nous profitons de cette assistance pratique sans vraiment y réfléchir. C’est précisément ce qui nous fait parfois oublier ce qui se cache réellement derrière ces outils. Car il existe une différence entre «utiliser l’IA» et «comprendre vraiment l’IA», et celle-ci détermine à quel point nous pouvons l’exploiter de manière ciblée et pertinente.

Examinons de plus près les notions les plus élémentaires:

Large Language Model

Un Large Language Model (LLM) est le «cerveau linguistique» qui se cache derrière de nombreuses applications d’IA, comme ChatGPT. Il a été entraîné avec d’énormes quantités de textes, ce qui lui permet de comprendre le langage et d’en générer lui-même. Les modèles modernes ont été entraînés avec des milliards de textes, allant d’articles Wikipédia à du code de programmation issu de bibliothèques publiques et de projets open source.

Intéressant: L’intelligence artificielle existe depuis des décennies, mais ce sont les modèles linguistiques modernes qui l’ont rendue véritablement accessible au grand public.

Important: Un LLM ne « comprend » pas les contenus comme un être humain, il se contente de reconnaître des schémas dans les données.

Le saviez-vous? myAI de Swisscom est une IA suisse qui garantit la protection de vos données et ne les utilise pas pour l’entraînement de ses modèles.

Prompt

Un prompt est l’instruction que vous donnez à une IA, autrement dit votre question ou vos consignes. Plus votre prompt est clair et précis, meilleur sera le résultat.

On le sait, il est possible de générer non seulement des textes, mais aussi des images et même des vidéos. Dans notre guide «IA d’images génératives et modèles de génération d’images», vous trouverez de nombreuses informations passionnantes à ce sujet.

Intéressant: De petites modifications dans un prompt peuvent complètement changer la réponse. C’est pourquoi le «prompting» est devenu une compétence numérique clé et s’impose de plus en plus comme un nouveau domaine professionnel.

Curieux? Accédez directement à notre guide: Améliorer ses compétences en matière de prompt

Chatbot

Un chatbot est un programme informatique qui simule des conversations humaines et interagit avec vous par écrit ou à l’oral. Ces assistants numériques répondent à des questions, exécutent des tâches automatisées et reposent de plus en plus, mais pas toujours, sur l’intelligence artificielle. Dans le service à la clientèle, par exemple, ils peuvent aider à résoudre des problèmes plus rapidement.

Intéressant: Les premiers chatbots existaient déjà dans les années 1960, bien avant l’émergence de l’IA.

Important: Un chatbot n’agit pas de manière autonome, il se contente de réagir à ce que vous écrivez.

Agent IA

Un agent IA va plus loin qu’un chatbot: il est non seulement capable de répondre à des questions, mais également de réaliser des tâches de manière autonome. Par exemple, effectuer des recherches, planifier des tâches ou enchaîner plusieurs actions. Cela peut s’avérer très pratique pour gérer des e-mails, organiser un voyage, faire des achats, coordonner des rendez-vous et bien plus encore.

Différence avec un chatbot: Un agent IA poursuit un objectif et prend des décisions de manière autonome pour l’atteindre.

Intéressant: De nombreux systèmes d’IA modernes combinent plusieurs outils – l’agent décide alors lui-même lequel utiliser et à quel moment.

Hallucinations

Les hallucinations de l’IA désignent des situations dans lesquelles une intelligence artificielle (en particulier les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT) génère des contenus qui, bien que réalistes et convaincants, sont en réalité faux ou reposent sur des informations inventées de toutes pièces. L’IA «hallucine» des faits, des sources ou des liens qui n’existent pas.

Des études ont montré que certains chatbots populaires peuvent inventer ou présenter de manière incorrecte jusqu’à 40% de leurs réponses (état 2025/2026). Dans les scénarios défavorables et selon le modèle et le contexte, ce taux d’erreur peut même être nettement plus élevé.

Intéressant: Les hallucinations surviennent parce que l’IA repose sur des probabilités: elle calcule quel mot est le plus susceptible de convenir, et pas nécessairement ce qui est vrai.

Important: Les réponses fournies par l’IA doivent toujours être examinées avec un esprit critique, en particulier pour les sujets financiers, juridiques ou médicaux, où des informations erronées peuvent avoir de graves conséquences.

Workflow IA

Un workflow IA est une succession d’étapes définies, qui s’exécutent de manière partiellement ou entièrement automatisée.

Dans la pratique, cela pourrait se présenter à peu près comme suit: un agent IA identifie, à partir de vos e-mails, de vos chats ou de vos notes, les tâches qui doivent être effectuées. Il les classe automatiquement par ordre de priorité, ajoute directement les rendez-vous à votre calendrier, crée une liste de tâches simple pour la journée ou la semaine et vous envoie des rappels au bon moment.

RAG

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) signifie qu’une IA ne répond pas seulement à partir de ses données d’entraînement, mais qu’elle va également chercher activement des informations externes avant de formuler sa réponse.

Cela permet d’améliorer les capacités des grands modèles linguistiques. Au lieu de se limiter aux données d’entraînement, la RAG permet à l’IA de se connecter à des sources de connaissances externes et d’accéder à des informations actuelles et spécifiques. Vous obtenez ainsi des réponses plus précises et mieux étayées.

Intéressant: La RAG a été présentée en 2020 par des chercheurs de Meta AI (alors appelé Facebook AI Research). L’objectif était de relier les modèles linguistiques à une sorte de «mémoire externe» afin qu’ils ne dépendent pas uniquement de leurs données d’entraînement.

Test de Turing

Le test de Turing est une méthode ancienne visant à évaluer à quel point une IA paraît «humaine». Une personne mène une conversation sans savoir si son interlocuteur est un être humain ou une machine. Si l’IA ne peut pas être distinguée de manière fiable, le test est considéré comme réussi.

Intéressant: Le test de Turing a été proposé dès 1950 par le mathématicien britannique Alan Turing, bien avant l’apparition des systèmes d’IA modernes.Important: Aujourd’hui, le test de Turing est considéré comme trop simpliste dans la recherche. Une IA moderne peut sembler humaine sans réellement comprendre les contenus. C’est pourquoi des critères tels que la précision, la fiabilité et la traçabilité sont désormais plus importants.

Important: Aujourd’hui, le test de Turing est considéré comme trop simpliste dans la recherche. Une IA moderne peut sembler humaine sans réellement comprendre les contenus. C’est pourquoi des critères tels que la précision, la fiabilité et la traçabilité sont désormais plus importants.

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