Glossaire
Des définitions en langage clair, sans aucun prérequis. Parcourez-les, ou cherchez un terme que vous croisez ailleurs.
Révisez l'essentiel sous forme de cartes mémoire — touchez pour retourner :
Agent
Une IA configurée pour agir en boucle — elle lit un objectif, appelle des outils, observe les résultats et recommence jusqu'à ce que ce soit terminé. Claude Code est un agent pour votre base de code.
Anthropic
L'entreprise qui crée Claude.
API (Application Programming Interface)
Un moyen pour votre logiciel de communiquer avec Claude de façon programmatique, au lieu de taper dans une fenêtre de discussion. Voir Votre premier appel API.
Artifact
Une sortie vivante et exécutable (une application, un graphique ou un document) que Claude affiche dans un panneau latéral sur claude.ai, séparé de la conversation.
Chaîne de pensée (CoT)
Demander au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre, ce qui améliore la précision sur les problèmes difficiles.
Claude
La famille de modèles d'IA (et d'applications) créée par Anthropic. « Claude » peut désigner l'application de discussion, les modèles ou la marque selon le contexte.
Claude Code
L'outil agentique en ligne de commande / IDE d'Anthropic qui peut lire et modifier votre base de code, exécuter des commandes et utiliser des outils. Voir Ce qu'est Claude Code.
CLAUDE.md
Un fichier en texte brut où vous donnez à Claude Code des instructions persistantes sur votre projet — sa personnalisation la plus rentable.
Compaction
Condenser automatiquement les anciens tours de conversation en un court résumé lorsque la fenêtre de contexte se remplit, afin qu'une longue session puisse se poursuivre sans perdre le fil. Voir Gestion du contexte.
Context engineering
Décider délibérément de ce qui entre dans la fenêtre de contexte du modèle — instructions, exemples, données récupérées — pour obtenir le meilleur résultat. La discipline qui sous-tend le prompting, le RAG et la mémoire.
Fenêtre de contexte
La quantité maximale de texte (mesurée en tokens) qu'un modèle peut prendre en compte à la fois — votre prompt plus sa réponse. Si vous la dépassez, le contenu le plus ancien disparaît.
Effort
Un réglage, sur les modèles Claude plus récents, qui contrôle en gros combien le modèle réfléchit avant de répondre. Adaptez le niveau à la tâche plutôt que de le pousser au maximum — la réflexion se paie en latence et en coût. Voir Réflexion étendue & Effort.
Embedding
Une liste de nombres représentant le sens d'un fragment de texte, afin qu'un logiciel puisse trouver des éléments similaires par le sens (et non par simple correspondance de mots-clés). C'est ce qui alimente la recherche sémantique et le RAG.
Eval (évaluation)
Un test reproductible de la qualité des sorties de l'IA, qui vous permet de savoir si un changement a amélioré ou dégradé les choses.
Few-shot
Inclure quelques exemples résolus dans votre prompt pour montrer au modèle le schéma que vous attendez.
Fine-tuning
Poursuivre l'entraînement d'un modèle sur vos propres exemples pour le spécialiser. Généralement un dernier recours — essayez d'abord le prompting et le RAG.
Grounding
Demander au modèle de répondre uniquement à partir du contexte que vous fournissez — et de dire « je ne sais pas » lorsque la réponse ne s'y trouve pas. La principale défense au niveau du prompt contre l'hallucination. Voir la bibliothèque de patterns.
Garde-fous
Des règles et des limites qui maintiennent le comportement d'une IA sûr et conforme à sa tâche — par exemple des règles de permission, « exécuter les tests avant de terminer », ou une approbation humaine pour les actions risquées. Voir Sécuriser les agents.
Hallucination
Lorsqu'un modèle affirme quelque chose de faux mais avec assurance. La compétence essentielle est la vérification. Voir Hallucinations.
Hook
Dans Claude Code, une commande qui s'exécute automatiquement lors d'un événement du cycle de vie (par exemple après chaque modification de fichier) pour imposer un formatage, des garde-fous ou des règles de sécurité.
Inférence
L'action d'exécuter un modèle pour obtenir une sortie (par opposition à son entraînement).
Date de coupure des connaissances
La date au-delà de laquelle un modèle n'a plus de données d'entraînement — il ne sait réellement pas ce qui s'est passé ensuite, à moins que vous ne fournissiez les faits dans votre prompt. La date de coupure de Claude est publiée dans les notes de version de chaque modèle. C'est pourquoi interroger le modèle sur des événements très récents sans contexte peut produire des réponses obsolètes ou inventées ; la solution est de coller les faits pertinents ou d'utiliser un outil qui récupère des informations en direct.
Latence
Le temps que vous attendez pour obtenir une réponse. Les modèles plus grands sont généralement plus lents ; le streaming améliore la latence perçue en affichant la sortie au fur et à mesure de sa génération.
LLM (Large Language Model)
Le type d'IA derrière Claude : entraîné à prédire le prochain fragment de texte, ce qui s'avère suffisant pour écrire, coder, résumer et raisonner. Voir Qu'est-ce qu'un LLM ?.
MCP (Model Context Protocol)
Un standard ouvert pour connecter l'IA à des outils et données externes (bases de données, GitHub, navigateurs). Un « serveur MCP » expose un outil ; Claude peut l'appeler. Voir MCP.
Multimodal
Un modèle qui gère plus que du texte — par exemple des images et des PDF en entrée.
Output style
Dans Claude Code, un préréglage qui change la façon dont Claude communique (par exemple concis, explicatif, pédagogique) sans changer ce qu'il peut faire. Voir Output Styles.
Permission mode
Dans Claude Code, ce qu'il peut faire sans demander — depuis une demande de confirmation à chaque action jusqu'à l'acceptation automatique des modifications. Le principal curseur entre vitesse et sécurité. Voir Permissions.
Plan mode
Un mode en lecture seule de Claude Code qui recherche et propose un plan avant de toucher au moindre fichier — vous approuvez avant qu'il n'agisse. Voir Plan Mode.
Prompt
Ce que vous envoyez au modèle : vos instructions, votre question et tout contexte.
Prompt caching
Réutiliser la partie initiale inchangée d'un prompt d'un appel à l'autre pour réduire le coût et la latence. Voir Prompt Caching.
Injection de prompt
Une attaque où des instructions malveillantes cachées dans un contenu que l'IA lit (une page web, un document) tentent de la détourner. Voir Injection de prompt.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Récupérer des extraits pertinents de vos données et les ajouter au prompt pour que le modèle réponde à leur sujet. Voir RAG.
Raisonnement / réflexion étendue
Un mode où le modèle consacre des ressources de calcul supplémentaires à « réfléchir » avant de répondre, pour les tâches plus difficiles. Sur les modèles plus récents, vous l'ajustez avec l'effort.
Skill
Une capacité packagée (instructions + scripts optionnels) que Claude charge à la demande lorsqu'elle est pertinente. Voir Skills.
Slash command
Un raccourci préfixé par / dans Claude Code — intégré (comme /clear) ou votre propre prompt réutilisable — qui déclenche une action définie. Voir Slash Commands.
Streaming
Envoyer la sortie du modèle token par token au fur et à mesure de sa génération, au lieu d'attendre la réponse complète. Pour un utilisateur, on a l'impression que le modèle tape en temps réel ; pour un développeur, cela signifie traiter un flux de fragments plutôt qu'un seul objet de réponse. Cela améliore radicalement la latence perçue sur les longues sorties et permet de commencer l'affichage avant que le modèle n'ait fini. Voir Streaming.
Sortie structurée
Obtenir des résultats dans une forme stricte et lisible par machine (par exemple du JSON conforme à un schéma) plutôt qu'en texte libre — afin que d'autres logiciels puissent s'y fier. Voir Sortie structurée.
Sous-agent
Une instance distincte de Claude, avec son propre contexte et ses propres outils, utilisée pour déléguer une partie d'une tâche (par exemple la recherche) afin que la session principale reste concentrée.
Prompt système
Les instructions de haut niveau qui définissent le rôle et les règles du modèle pour toute une conversation — votre levier de pilotage le plus puissant.
Température
Un paramètre (sur certains modèles) qui contrôle l'aléatoire : faible = concentré et reproductible, élevé = varié et créatif.
Token
L'unité que les modèles lisent et comptent — environ ¾ d'un mot en anglais. La tarification et les limites de contexte sont mesurées en tokens. Voir Tokens & contexte.
Tool use / function calling
Permettre au modèle d'appeler des fonctions que vous définissez (recherche, calculatrice, votre API) et d'en utiliser les résultats. Voir Tool Use.
Zero-shot
Demander au modèle d'accomplir une tâche sans aucun exemple — juste des instructions. La plupart des prompts du quotidien sont en zero-shot. À comparer au few-shot, où vous incluez des exemples résolus pour guider le format ou le style. Le zero-shot convient aux tâches simples ; ajoutez des exemples lorsque le modèle continue de rater la forme de sortie que vous voulez.
Un terme manque ? Ajoutez-le — les entrées de glossaire sont une première contribution idéale.