12 termes essentiels de la GenAI à connaître en 2026

Nous vivons dans un monde où comprendre l’IA n’est plus réservé aux ingénieurs. Coupe-court. Sans fioritures, sans faire croire que c’est de la science spatiale. Voici le douze termes qui vous permettront effectivement de saisir les discussions en 2026.

GenAI

L’IA générative (GenAI) est l’IA qui crée des choses. Point final. Ce n’est pas l’IA qui trie vos e-mails ou vous recommande une série, c’est l’IA qui écrit des poèmes, génère des images, compose de la musique, écrit du code à partir de rien.

Pour le dire autrement : souvenez-vous quand copier-coller était révolutionnaire ? La GenAI, c’est pareil, sauf qu’au lieu de reproduire du contenu existant, elle crée du contenu entièrement nouveau. Dingue, non ?

Petit test concret : si vous avez utilisé ChatGPT pour rédiger un e-mail, félicitations : vous avez utilisé de la GenAI.

LLM et modèles de base

Les Large Language Models (LLM) sont essentiellement le cerveau derrière des outils comme ChatGPT. Ils ont « lu » plus de textes que n’importe quel humain, milliards de pages web, livres, articles, et ont appris des motifs dans la langue.

Les foundation models (modèles de base) sont une notion plus large. Imaginez-les comme des grands cuisiniers qui ont appris toutes les cuisines : on peut ensuite les spécialiser (on y reviendra). GPT-5, Claude 4, Mistral, ce sont des exemples de modèles de base que des entreprises personnalisent pour des usages spécifiques.

Ce qui est stupéfiant : ces modèles n’ont pas été programmés explicitement avec des règles de grammaire ou des faits. Ils ont juste… appris, par exposition, un peu comme vous avez appris votre langue enfant.

Fine-tuning

Vous avez donc une IA générale brillante. Mais vous voulez qu’elle comprenne des contrats juridiques, des dossiers médicaux ou les produits spécifiques de votre entreprise.

C’est là qu’intervient le fine-tuning (affinage). C’est comme prendre un diplômé en médecine et le faire entrer en spécialisation cardiologie. La base est là, mais on optimise ensuite pour un domaine précis.

Les startups ont pris des modèles open source, les ont affinés sur leurs données métier, et soudain elles disposent d’une IA qui comprend leur niche mieux que n’importe quelle solution standard.

Concrètement : c’est là que les petites structures peuvent rivaliser avec les géants. Inutile de construire un modèle de base depuis zéro, il suffit d’en affiner un pour votre cas d’usage.

Prompt engineering

Souvenez-vous quand « googler » est devenu un verbe ? Et comment certaines personnes sont juste… meilleures à ça ? C’est la même chose avec le prompt engineering.

Ce n’est pas de la magie. C’est de la clarté et de la précision.

Mauvais prompt : « Parle-moi du marketing. »Bon prompt : « Explique la différence entre inbound et outbound marketing, avec trois exemples concrets pour chacun, rédigés pour quelqu’un sans formation en marketing. »

Vous voyez la différence ? J’ai vu des gens se frustrer et dire « l’IA ne marche pas » , alors qu’en réalité, ils ne posent juste pas les bonnes questions.

RAG

Problème : les LLM sont entraînés sur des données jusqu’à une certaine date. Certains modèles connaissent des faits jusqu’au début de 2025. Si vous leur demandez quelque chose qui s’est produit la semaine dernière… ils devinent, biaisent, ou doivent aller chercher l’info.

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) résout ça. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur la base d’entraînement, l’IA interroge des sources externes, un peu comme Google, mais intégré de manière plus sophistiquée, et incorpore ces informations dans sa réponse.

Si vous construisez un système IA qui a besoin d’informations à jour, vous aurez très probablement besoin de RAG.

Fenêtre de contexte

Chaque IA a une fenêtre de contexte, c’est la quantité d’informations qu’elle peut « garder en mémoire » dans une même conversation. C’est comme la mémoire à court terme.

Certains modèles gèrent quelques paragraphes. D’autres peuvent traiter des livres entiers. Mais il y a toujours une limite.

Vous avez déjà remarqué que ChatGPT « oublie » parfois ce que vous avez dit 20 messages plus tôt ? C’est la fenêtre de contexte. Ce n’est pas impolitesse, il ne peut tout simplement plus voir aussi loin.

C’est plus important que ça n’y paraît. Si vous voulez analyser un contrat de 200 pages et que la fenêtre de contexte de votre IA ne tient que 100 pages… ça pose problème.

Hallucination

Affrontons le sujet : parfois l’IA… ment ? Pas volontairement. Elle hallucine : elle génère avec assurance des informations totalement erronées.

Je me rappelle avoir demandé à une IA le résumé d’un article scientifique ; elle m’a donné un résumé détaillé, avec noms d’auteurs et dates de publication. Parfait… sauf que l’article n’existait pas. L’IA avait fabriqué une fiction qui sonne plausible.

C’est LE défi de la fiabilité actuelle. Les modèles sonnent souvent tellement convaincants qu’on oublie qu’ils se basent parfois sur des hypothèses plutôt que sur des faits.

Toujours vérifier les informations critiques. Toujours.

Tokens

Les jetons (tokens) sont la manière dont l’IA traite le texte. Grosso modo, un jeton équivaut à environ les trois quarts d’un mot.

Pourquoi s’en soucier ? Parce que si vous utilisez des API d’IA, vous payez par jeton. Pour l’entrée (ce que vous envoyez) et pour la sortie (ce que l’IA génère).

Cette requête innocente « résumez ce document » ? Si le document fait 50 000 jetons et le résumé 500 jetons, vous payez pour 50 500 jetons. Les coûts montent vite.

Embeddings

C’est technique, mais tenez bon. Les embeddings sont la façon dont l’IA convertit les mots en nombres qui capturent le sens.

Le mot « roi » et le mot « reine » auront des embeddings proches parce qu’ils sont sémantiquement liés. « Roi » et « voiture » seront très éloignés.

Pourquoi c’est important ? Parce que c’est ainsi que fonctionnent la recherche sémantique, les recommandations et la compréhension des relations entre concepts.

Vous n’avez pas besoin de maîtriser les maths. Sachez juste que c’est grâce à cela que l’IA comprend le contexte et les similitudes entre notions.

IA multimodale

Souvenez-vous quand l’IA ne traitait que du texte ? Puis les images ? Puis l’audio ?

L’IA multimodale fait tout cela. Un modèle capable de comprendre et de générer texte, images, audio, voire vidéo. Vous pouvez lui montrer une image et lui poser des questions. Ou décrire une image et la faire générer.

C’est là que ça devient réellement intéressant pour la création. Imaginez décrire verbalement une idée de produit, griffonner une esquisse sur papier, et obtenir des maquettes professionnelles combinant ces deux entrées.

Nous n’en sommes encore qu’au début.

Zero-shot learning

Incroyable : le zero-shot learning signifie que l’IA peut accomplir des tâches pour lesquelles elle n’a pas été explicitement entraînée.

Vous pouvez demander à un LLM de traduire vers une langue qu’il a peu vue pendant l’entraînement, et il s’en sortira. Demandez-lui d’écrire dans un style qu’il n’a jamais rencontré, et il s’adaptera.

C’est comme demander à quelqu’un qui n’a jamais joué aux échecs d’essayer après avoir expliqué les règles : il ne sera pas maître, mais il comprendra suffisamment pour jouer.

Cette capacité de généralisation rend l’IA moderne si polyvalente.

Conclusion

Ce que j’aurais aimé qu’on me dise il y a un an : vous n’avez pas besoin d’être ingénieur IA pour travailler efficacement avec l’IA. Mais vous devez comprendre ces concepts.

La prochaine fois qu’on évoquera RAG, hallucinations ou fenêtre de contexte en réunion, vous saurez réellement de quoi on parle. Mieux : vous pourrez prendre des décisions éclairées sur l’usage de ces outils au travail.

La révolution IA n’arrive pas, elle est déjà là. La question est : allez-vous la comprendre suffisamment pour l’utiliser efficacement, ou allez-vous hocher la tête en faisant semblant ?

Le choix vous appartient.