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Glossaire ChatGPT

Les mots à connaître pour comprendre, utiliser et parler de ChatGPT (OpenAI) sans se perdre dans le jargon.

📖 60 termes 🎯 Tous niveaux 🗂️ Fiche de référence

Objectif

Retrouver rapidement la définition claire d’un terme technique ou fonctionnel rencontré en utilisant ChatGPT, que ce soit dans l’interface, dans un article, ou pendant une formation A3I. Utilisez la navigation par thème ci-dessous.

Fondamentaux de l’IA générative

Les notions de base pour comprendre comment fonctionne un assistant comme ChatGPT.

Intelligence artificielle générative: Famille de systèmes capables de produire du texte, du code, des images ou du son inédits à partir d’une consigne, plutôt que de simplement classer ou trier des données existantes.
LLM (Large Language Model): Modèle de langage entraîné sur d’immenses quantités de texte, capable de comprendre une demande et de générer une réponse cohérente. ChatGPT s’appuie sur un LLM de la famille GPT.
Prompt: La consigne ou question envoyée à ChatGPT. Sa clarté et sa précision influencent directement la qualité de la réponse obtenue.
Token: Unité de base utilisée par le modèle pour découper le texte (souvent une portion de mot). C’est l’unité de mesure de la longueur d’une conversation et de la facturation de l’API.
Fenêtre de contexte: Quantité totale de texte (messages, documents joints, réponses) que ChatGPT peut prendre en compte simultanément dans une conversation.
Hallucination: Réponse formulée avec assurance par un modèle mais factuellement incorrecte ou inventée. Une bonne pratique consiste à toujours vérifier les informations sensibles.
Entraînement (training): Phase durant laquelle un modèle apprend à partir de grands volumes de données textuelles, avant d’être mis à disposition des utilisateurs.
Date de coupure des connaissances (knowledge cutoff): Date au-delà de laquelle le modèle n’a pas connaissance des événements, sauf s’il utilise un outil de recherche web pour compléter sa réponse.
Génération augmentée de récupération (RAG): Technique consistant à fournir au modèle des documents ou données externes au moment de la question, pour enrichir sa réponse avec des informations à jour ou spécifiques.
Agent IA: Système dans lequel un modèle comme ChatGPT ne se contente pas de répondre, mais planifie et exécute plusieurs actions ou outils de façon autonome pour accomplir une tâche.

La famille de modèles ChatGPT

Les différentes versions et paliers proposés par OpenAI.

OpenAI: L’entreprise qui conçoit et développe ChatGPT et les modèles GPT.
ChatGPT: Le nom de l’assistant IA développé par OpenAI, décliné en plusieurs paliers de modèles selon les besoins de rapidité, de coût ou de capacité de raisonnement.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Le nom de l’architecture et de la famille de modèles de langage sur laquelle repose ChatGPT.
Sol: Le palier de modèle GPT le plus capable, pour les problèmes les plus difficiles (code complexe, raisonnement approfondi).
Terra: Le palier de modèle GPT équilibré, adapté à l’usage professionnel quotidien à fort volume.
Luna: Le palier de modèle GPT le plus rapide et le plus économique, pour les tâches courantes à faible enjeu.
Niveau d’effort (effort level): Réglage permettant de demander à un même modèle de réfléchir plus ou moins longtemps avant de répondre, indépendamment du palier choisi.
Modèle de raisonnement: Catégorie historique de modèles (série « o ») conçus pour prendre le temps de raisonner étape par étape sur des problèmes complexes, progressivement fusionnée dans la famille GPT actuelle.

Applications et interfaces ChatGPT

Les différentes façons d’accéder à ChatGPT selon vos usages.

chatgpt.com: L’interface web et mobile grand public permettant de discuter directement avec ChatGPT, sans installation.
Codex: La famille d’outils d’OpenAI dédiée au code : agent en ligne de commande, extension d’éditeur, agent cloud et bot GitHub.
ChatGPT Work: Agent capable de rassembler du contexte dans les apps connectées, de découper un objectif en étapes, et de produire des livrables finis (tableurs, présentations, documents) plutôt qu’une simple réponse de chat.
Canvas: Espace de travail séparé de la conversation où ChatGPT affiche et permet de modifier un document ou du code généré, sans encombrer le fil de discussion.
ChatGPT et les outils bureautiques: Intégrations permettant d’utiliser ChatGPT directement dans Excel, Word ou PowerPoint pour analyser des données, générer des formules ou produire des diapositives.
GPT personnalisé (Custom GPT): Assistant configuré une fois (instructions, ton, fichiers de connaissance) puis réutilisé à volonté, seul ou en équipe.
API OpenAI: Interface de programmation permettant à des développeurs d’intégrer les modèles GPT dans leurs propres logiciels ou sites web.

Fonctionnalités et capacités

Ce que ChatGPT sait faire concrètement dans une conversation.

Projets (Projects): Espace regroupant plusieurs conversations autour d’un même contexte ou d’une même base de documents, pratique pour un dossier client ou une formation récurrente.
Espaces: Environnements de travail permettant de séparer les usages (personnel, professionnel) avec des réglages et des historiques distincts.
Recherche web (web search): Fonctionnalité permettant à ChatGPT d’interroger internet pour répondre avec des informations récentes, au-delà de sa date de coupure des connaissances.
Recherche approfondie (Deep Research): Mode de recherche avancé où ChatGPT explore de nombreuses sources et compile un rapport structuré sur un sujet complexe.
Vision: Capacité de ChatGPT à analyser et décrire le contenu d’une image envoyée dans la conversation.
Data Analysis: Fonctionnalité permettant à ChatGPT d’exécuter du code dans un environnement isolé pour effectuer des calculs, analyser des fichiers ou créer des documents.
Mémoire (memory): Fonctionnalité permettant à ChatGPT de se souvenir d’éléments pertinents des conversations précédentes pour personnaliser ses réponses ultérieures.
Tâches planifiées (Tasks): Fonctionnalité permettant de programmer un prompt récurrent ou ponctuel, exécuté automatiquement par ChatGPT à une date et une heure définies.
Instructions personnalisées: Réglage permettant d’indiquer une bonne fois pour toutes le ton, le format ou le contexte que ChatGPT doit garder en tête dans toutes les conversations.
Bibliothèque (Library): Espace centralisant les contenus générés par ChatGPT (images, documents) pour les retrouver facilement.

Prompting et interaction

Le vocabulaire pour bien formuler ses demandes.

Ingénierie de prompt (prompt engineering): Pratique consistant à formuler ses instructions de façon claire, structurée et détaillée pour obtenir de meilleurs résultats de la part de ChatGPT.
System prompt / instructions système: Instruction de cadrage donnée en amont de la conversation pour définir le rôle, le ton ou les contraintes que ChatGPT doit respecter tout au long des échanges.
Few-shot prompting: Technique consistant à fournir quelques exemples de réponses attendues dans le prompt pour guider le style ou le format de la réponse.
Chain of thought (raisonnement pas à pas): Technique consistant à demander à ChatGPT de détailler son raisonnement étape par étape avant de conclure, ce qui améliore la fiabilité sur les tâches complexes.
Température: Paramètre technique qui contrôle le degré de créativité ou de variabilité des réponses générées, réglable surtout via l’API.
Balises structurées dans un prompt: Convention consistant à structurer sa demande avec des sections clairement délimitées pour aider ChatGPT à distinguer les différentes parties d’un prompt complexe.
Itération: Fait d’affiner sa demande en plusieurs échanges successifs pour se rapprocher progressivement du résultat souhaité.

Développeurs et API

Le vocabulaire technique pour les intégrations et automatisations.

MCP (Model Context Protocol): Protocole ouvert permettant de connecter un modèle comme GPT à des applications externes (messagerie, agenda, gestion de projet…) de façon standardisée.
App / Plugin ChatGPT: Intégration permettant à ChatGPT d’accéder à un service précis (Gmail, Google Drive, HubSpot…), avec l’autorisation de l’utilisateur, packagée dans le répertoire de plugins.
Function calling / Tool use (appel d’outils): Capacité de ChatGPT à déclencher une action externe définie par le développeur (recherche, calcul, appel à une base de données) pendant qu’il construit sa réponse.
Agents SDK: Kit de développement d’OpenAI permettant de construire des agents autonomes basés sur GPT, capables d’enchaîner plusieurs outils et étapes sans intervention humaine à chaque tour.
Responses API / Endpoint API: Adresse technique à laquelle une application envoie ses requêtes pour dialoguer avec un modèle GPT via l’API.
Clé API: Identifiant secret permettant d’authentifier les appels effectués à l’API OpenAI depuis une application tierce.
Streaming: Mode de transmission de la réponse mot après mot au fur et à mesure de sa génération, plutôt qu’en un seul bloc final.
Traitement par lot (batch processing): Méthode permettant d’envoyer un grand nombre de requêtes à traiter de façon groupée et asynchrone, à coût réduit.
SDK: Bibliothèque logicielle fournie par OpenAI pour simplifier l’intégration de l’API dans un langage de programmation donné.

Sécurité, confidentialité et gouvernance

Les notions essentielles pour un usage responsable et conforme.

Biais: Tendance d’un modèle à produire des réponses déséquilibrées ou stéréotypées, héritée des données d’entraînement, que les équipes d’OpenAI cherchent à limiter.
RLHF (apprentissage par renforcement à partir de retours humains): Méthode d’entraînement où des évaluateurs humains notent les réponses du modèle pour l’orienter vers des réponses plus utiles et sûres.
Red teaming: Pratique consistant à tester volontairement les limites d’un modèle pour identifier ses failles ou ses réponses problématiques avant sa mise à disposition.
Zero Data Retention: Option contractuelle, surtout côté entreprise, garantissant qu’aucune donnée envoyée à l’API n’est conservée après traitement de la requête.
Preparedness Framework: Cadre interne d’OpenAI définissant les précautions de sécurité à respecter à mesure que les modèles gagnent en capacités.
Confidentialité des données: Ensemble des garanties concernant l’usage, le stockage et la non-réutilisation des données d’un utilisateur ou d’une entreprise dans ChatGPT.
Garde-fous (guardrails): Mécanismes intégrés à ChatGPT pour éviter de produire du contenu dangereux, illégal ou contraire à ses règles d’usage.
RGPD: Réglementation européenne encadrant la protection des données personnelles, à prendre en compte lors de l’usage de ChatGPT avec des données de stagiaires ou de clients.