Le glossaire du LLM : Concepts clés et définitions

Introduction

Le monde des grands modèles linguistiques évolue plus rapidement que tout autre domaine technologique. Chaque mois voient apparaître de nouvelles architectures, de nouveaux outils, de nouvelles formes de raisonnement, de nouveaux systèmes de recherche et de nouvelles stratégies d'optimisation, chacun introduisant une nouvelle couche de terminologie.

Pour les spécialistes du marketing, les référenceurs et les stratèges numériques, le défi ne consiste pas seulement à utiliser les LLM, mais aussi à comprendre le langage de la technologie qui façonne la découverte elle-même.

Ce glossaire fait le tri dans le bruit ambiant. Il définit les concepts clés qui importeront en 2025, les explique en termes pratiques et les relie à l'AIO, au GEO et à l'avenir de la recherche basée sur l'IA. Il ne s'agit pas d'un simple dictionnaire, mais d'une carte des idées qui façonnent les écosystèmes modernes de l'IA.

Utilisez-le comme référence fondamentale pour tout ce qui concerne les LLM, les embeddings, les tokens, l'entraînement, la récupération, le raisonnement et l'optimisation.

A-C : Concepts fondamentaux

Attention

Mécanisme interne à un Transformer qui permet au modèle de se concentrer sur les parties pertinentes d'une phrase, quelle que soit leur position. Il permet aux LLM de comprendre le contexte, les relations et le sens de longues séquences.

Pourquoi est-ce important ? L'attention est la colonne vertébrale de toute l'intelligence moderne des LLM. Une meilleure attention → un meilleur raisonnement → des citations plus précises.

Optimisation de l'IA (AIO)

Pratique consistant à structurer votre contenu afin que les systèmes d'IA puissent le comprendre, le récupérer, le vérifier et le citer avec précision.

Pourquoi est-ce important ? L'AIO est le nouveau référencement naturel (SEO) : il est essentiel pour la visibilité dans les aperçus IA, la recherche ChatGPT et Perplexity.

Alignement

Processus consistant à former des modèles pour qu'ils se comportent de manière cohérente avec les intentions humaines, les normes de sécurité et les objectifs de la plateforme.

Comprend :

• RLHF

• SFT

• IA constitutionnelle

• modélisation des préférences

Pourquoi est-ce important ? Les modèles alignés fournissent des réponses plus prévisibles et utiles, et évaluent votre contenu avec plus de précision.

Modèle autorégressif

Modèle qui génère une sortie un token à la fois, chaque token étant influencé par les tokens précédents.

Pourquoi est-ce important ? Cela explique pourquoi la clarté et la structure améliorent la qualité de la génération : le modèle construit le sens de manière séquentielle.

Rétropropagation

Algorithme d'apprentissage qui ajuste les poids du modèle en calculant les gradients d'erreur. C'est ainsi qu'un LLM « apprend ».

Biais

Modèles dans la sortie du modèle influencés par des données d'entraînement biaisées ou déséquilibrées.

Pourquoi est-ce important ? Le biais peut affecter la manière dont votre marque ou votre sujet est représenté ou omis dans les réponses générées par l'IA.

Chaîne de pensée (CoT)

Technique de raisonnement dans laquelle le modèle décompose les problèmes étape par étape au lieu de sauter à une réponse finale.

Pourquoi est-ce important ? Les modèles plus intelligents (GPT-5, Claude 3.5, Gemini 2.0) utilisent des chaînes de pensée internes pour produire un raisonnement plus approfondi.

Références (dans la recherche IA)

Les sources que les systèmes d'IA incluent sous les réponses générées. Équivalent à la « position zéro » pour la recherche générative.

Pourquoi est-ce important ? Être cité est le nouvel indicateur de visibilité.

Fenêtre contextuelle

Quantité de texte qu'un LLM peut traiter en une seule interaction.

Va de :

• 32k (anciens modèles)

• 200k–2M (modèles modernes)

• 10 millions de jetons dans les architectures de pointe

Pourquoi est-ce important ? Les grandes fenêtres permettent aux modèles d'analyser des sites web ou des documents entiers en une seule fois, ce qui est crucial pour l'AIO.

D–H : Mécanismes et modèles

Transformateur à décodeur seul

L'architecture derrière les modèles GPT. Il est spécialisé dans la génération et le raisonnement.

Intégration

Représentation mathématique du sens. Les mots, les phrases, les documents et même les marques sont transformés en vecteurs.

Pourquoi est-ce important ? Les intégrations déterminent la manière dont l'IA comprend votre contenu et si votre marque apparaît dans les réponses générées.

Espace d'intégration / Espace vectoriel

La « carte » multidimensionnelle où se trouvent les intégrations. Les concepts similaires sont regroupés.

Pourquoi est-ce important ? Il s'agit du véritable système de classement des LLM.

Entité

Concept stable et reconnaissable par une machine, tel que :

• Ranktracker

• Recherche de mots-clés

• Plateforme SEO

• ChatGPT

• Recherche Google

Pourquoi est-ce important ? Les LLM s'appuient beaucoup plus sur les relations entre les entités que sur la correspondance des mots-clés.

Apprentissage en quelques essais / sans essai

Capacité d'un modèle à effectuer des tâches avec un minimum d'exemples (few-shot) ou sans aucun exemple (zero-shot).

Ajustement

Formation supplémentaire appliquée à un modèle de base afin de le spécialiser pour un domaine ou un comportement spécifique.

Optimisation du moteur génératif (GEO)

Optimisation spécifique aux réponses générées par l'IA. Vise à devenir une référence crédible pour les systèmes de recherche basés sur le LLM.

GPU / TPU

Processeurs spécialisés utilisés pour former les LLM à grande échelle.

Hallucination

Lorsqu'un LLM génère des informations incorrectes, non étayées ou inventées.

Pourquoi est-ce important ? Les hallucinations diminuent à mesure que les modèles bénéficient de meilleures données d'entraînement, de meilleurs intégrations et d'une récupération plus efficace.

I-L : Entraînement, interprétation et langage

Inférence

Processus de génération d'une sortie à partir d'un LLM une fois la formation terminée.

Réglage des instructions

Entraînement d'un modèle à suivre de manière fiable les instructions de l'utilisateur.

Cela rend les LLM « utiles ».

Coupure des connaissances

Date après laquelle le modèle ne dispose plus de données d'entraînement. Les systèmes à récupération augmentée contournent partiellement cette limitation.

Graphique de connaissances

Représentation structurée des entités et de leurs relations. Google Search et les LLM modernes utilisent ces graphes pour ancrer la compréhension.

Grand modèle linguistique (LLM)

Réseau neuronal basé sur Transformer, entraîné sur de grands ensembles de données pour raisonner, générer et comprendre le langage.

LoRA (adaptation de rang faible)

Méthode permettant d'ajuster efficacement les modèles sans modifier chaque paramètre.

M–Q : Comportements et systèmes des modèles

Mélange d'experts (MoE)

Architecture dans laquelle plusieurs sous-modèles neuronaux « experts » gèrent différentes tâches, un réseau de routage choisissant l'expert à activer.

Pourquoi est-ce important ? Les modèles MoE (GPT-5, Gemini Ultra) sont beaucoup plus efficaces et performants à grande échelle.

Alignement des modèles

Voir « Alignement » — se concentre sur la sécurité et la correspondance des intentions.

Poids du modèle

Paramètres numériques appris pendant l'entraînement. Ils définissent le comportement du modèle.

Modèle multimodal

Modèle qui accepte plusieurs types d'entrées :

• Texte

• images

• audio

• vidéo

• PDF

• code

Pourquoi est-ce important ? Les LLM multimodaux (GPT-5, Gemini, Claude 3.5) peuvent interpréter des pages web entières de manière holistique.

Compréhension du langage naturel (NLU)

Capacité du modèle à interpréter le sens, le contexte et l'intention.

Réseau neuronal

Système stratifié de nœuds interconnectés (neurones) utilisé pour apprendre des modèles.

Ontologie

Représentation structurée des concepts et des catégories au sein d'un domaine.

Nombre de paramètres

Nombre de poids appris dans un modèle.

Pourquoi est-ce important ? Plus il y a de paramètres, plus la capacité de représentation est grande, mais cela ne se traduit pas toujours par de meilleures performances.

Codage positionnel

Informations ajoutées aux jetons afin que le modèle connaisse l'ordre des mots dans une phrase.

Ingénierie des invites

Création d'entrées pour obtenir les sorties souhaitées d'un LLM.

R–T : dynamique de récupération, de raisonnement et d'entraînement

RAG (génération augmentée par la recherche)

Système dans lequel un LLM récupère des documents externes avant de générer une réponse.

Pourquoi est-ce important ? Le RAG réduit considérablement les hallucinations et optimise la recherche IA (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini).

Moteur de raisonnement

Mécanisme interne qui permet à un LLM d'effectuer des analyses en plusieurs étapes.

Les LLM de nouvelle génération (GPT-5, Claude 3.5) comprennent :

• chaîne de pensée

• utilisation d'outils

• planification

• autoréflexion

Apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF)

Processus d'entraînement dans lequel des personnes évaluent les résultats du modèle, contribuant ainsi à orienter son comportement.

Re-classement

Processus de recherche qui réorganise les documents en fonction de leur qualité et de leur pertinence.

Les systèmes de recherche IA utilisent le reclassement pour sélectionner les sources de citation.

Recherche sémantique

Recherche basée sur des intégrations plutôt que sur des mots-clés.

Auto-attention

Mécanisme permettant au modèle d'évaluer l'importance relative des différents mots d'une phrase les uns par rapport aux autres.

Softmax

Fonction mathématique utilisée pour convertir les logits en probabilités.

Réglage fin supervisé (SFT)

Entraînement manuel du modèle à partir d'exemples sélectionnés de bons comportements.

Token

La plus petite unité de texte traitée par un LLM. Peut être :

• mot entier

• un sous-mot

• ponctuation

• un symbole

Tokenisation

Processus consistant à diviser le texte en tokens.

Transformateur

L'architecture neuronale derrière les LLM modernes.

U–Z : Concepts avancés et tendances émergentes

Base de données vectorielle

Base de données optimisée pour le stockage et la récupération d'intégrations. Largement utilisée dans les systèmes RAG.

Similitude vectorielle

Mesure de la proximité entre deux intégrations dans l'espace vectoriel.

Pourquoi est-ce important ? La sélection des citations et la correspondance sémantique dépendent toutes deux de la similarité.

Liaison des poids

Technique utilisée pour réduire le nombre de paramètres en partageant les poids entre les couches.

Généralisation sans apprentissage

Capacité du modèle à effectuer correctement des tâches pour lesquelles il n'a jamais été spécifiquement formé.

Récupération sans apprentissage

Lorsqu'un système d'IA récupère les documents corrects sans exemples préalables.

Pourquoi ce glossaire est-il important pour l'AIO, le référencement et la découverte de l'IA ?

Le passage des moteurs de recherche aux moteurs d'IA signifie :

• la découverte est désormais sémantique

• classement → citation

• mots-clés → entités

• facteurs de page → facteurs vectoriels

• SEO → AIO/GEO

Comprendre ces termes :

• améliore la stratégie AIO

• renforce l'optimisation des entités

• clarifie la manière dont les modèles d'IA interprètent votre marque

• aide à diagnostiquer les hallucinations de l'IA

• crée de meilleurs clusters de contenu

• guide l'utilisation de votre outil Ranktracker

• pérennise votre marketing

Car mieux vous comprenez le langage des LLM, mieux vous comprenez comment obtenir de la visibilité à l'intérieur de ceux-ci.

Ce glossaire est votre point de référence, le dictionnaire du nouvel écosystème de découverte basé sur l'IA.