Glossaire
Des définitions en langage clair, sans aucun prérequis. Parcourez-les, ou cherchez un terme que vous croisez ailleurs.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
Skill
Une capacité packagée (instructions + scripts optionnels) que Claude charge à la demande lorsqu'elle est pertinente. Voir Skills.
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.
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.
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.
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.
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.
Un terme manque ? Ajoutez-le — les entrées de glossaire sont une première contribution idéale.