Glossaire technique
Vous connaissez ce moment où vous lisez un article technique et vous tombez sur un acronyme que tout le monde semble comprendre sauf vous ? Ce glossaire est là pour ça. Pas de définitions Wikipedia recopiées à la hâte : chaque terme est expliqué comme on l’expliquerait à un collègue compétent qui n’a juste pas encore croisé le concept. Programmation, DevOps, bonnes pratiques, IA : on couvre tout ce qui touche au métier de faire tourner du code en production sans que personne ne pleure.
Développement web
Quinze termes du développement web définis sans jargon : protocoles, interfaces, langages du navigateur et chaînes de déploiement.
- API REST : le guide complet du contrat invisible qui fait tourner le web · Qu'est-ce qu'une API REST ? Le contrat invisible qui permet à vos applications de se parler via HTTP, avec GET, POST, PUT et DELETE comme seul vocabulaire.
- Backend : tout ce qui se passe derrière le rideau · Le backend, c'est la cuisine du restaurant. Le client ne la voit jamais, mais c'est là que tout se prépare.
- CI/CD : automatiser tout ce qui se passe entre le commit et la production · Le CI/CD, c'est la chaîne d'assemblage du logiciel. Vous commitez du code, et un robot le teste, le build, et le déploie. Si tout va bien.
- CORS : le guide complet du videur d'Internet que personne n'a invité · Qu'est-ce que CORS ? Le mécanisme de sécurité qui bloque vos requêtes entre domaines différents, et pourquoi c'est une bonne chose, même quand ça fait mal.
- CSS : l'art de rendre le web présentable (et de centrer un div) · Le CSS, c'est le langage qui habille le HTML. Couleurs, marges, typographie, animations : tout ce qui fait qu'une page web ne ressemble pas à un document Word.
- DNS : l'annuaire téléphonique d'Internet que personne ne voit · Le DNS traduit les noms de domaine en adresses IP. Sans lui, vous devriez taper 142.250.179.206 au lieu de google.com. Et vous ne le feriez pas.
- Framework : le guide complet du squelette que vous n'avez pas construit · Qu'est-ce qu'un framework ? Le squelette préfabriqué de vos applications : vous remplissez les blancs, il s'occupe de la plomberie.
- Frontend : l'interface entre l'utilisateur et le chaos organisé du backend · Qu'est-ce que le frontend ? Tout ce que vous voyez et touchez sur un site : le bouton, la couleur, l'animation, le formulaire qui refuse de valider. La salle du restaurant, pendant que le backend fait la cuisine.
- Full Stack : le développeur qui fait tout (et qu'on attend partout) · Full stack, c'est le profil qui touche au frontend, au backend, et parfois à l'infrastructure. Jack of all trades, master of... ça dépend.
- Git : le système de contrôle de version que Linus Torvalds a écrit en deux semaines · Git enregistre chaque modification de votre code. Chaque commit est un point de sauvegarde. Chaque branche est un univers parallèle. Et merge est le moment où ces univers se rencontrent.
- HTML : le squelette de toutes les pages web depuis 1991 · Le HTML, c'est le langage que chaque navigateur comprend. Pas un langage de programmation, un langage de structure. Et il tient le web debout depuis plus de 30 ans.
- HTTP : le guide complet du protocole invisible qui fait tourner le web · Qu'est-ce que HTTP ? Le protocole invisible qui transporte chaque page web, chaque API, chaque requête, et qui ne se souvient de rien entre deux livraisons.
- JavaScript : le langage que personne n'a prévu et que tout le monde utilise · Qu'est-ce que JavaScript ? Le langage qui fait réagir une page à vos clics, créé en dix jours en 1995 et devenu trente ans plus tard le plus utilisé par les développeurs. Personne n'avait prévu ça.
- TypeScript : JavaScript avec un gilet de sauvetage · TypeScript ajoute des types à JavaScript. Le compilateur attrape les erreurs avant que l'utilisateur ne les voie. Simple, mais ça change tout.
- WebSocket : quand le serveur a le droit de parler en premier · Le WebSocket ouvre un canal permanent entre le navigateur et le serveur. Les deux peuvent parler quand ils veulent, sans attendre l'autre. C'est HTTP, mais en conversation.
Intelligence artificielle
Seize notions de l'intelligence artificielle définies simplement : ce que manipule un modèle, comment on l'oriente, et où il se trompe.
- Agent IA : quand le modèle de langage apprend à agir dans le monde réel · Un agent IA, c'est un LLM qui ne se contente plus de répondre : il planifie, utilise des outils et agit. Ce qui change tout, y compris les risques.
- Computer Vision : apprendre aux machines à voir (et à se tromper différemment de nous) · La computer vision, c'est le domaine qui apprend aux ordinateurs à interpréter des images. Pas en voyant : en calculant des patterns de pixels.
- Deep Learning : quand les réseaux de neurones deviennent profonds · Le deep learning, c'est du machine learning avec des réseaux de neurones empilés en couches. Plus c'est profond, plus c'est puissant, et plus c'est opaque.
- Embedding : transformer le sens des mots en géométrie · Un embedding, c'est une traduction du langage humain en coordonnées dans un espace géométrique. Et ça marche étonnamment bien.
- Fenêtre de contexte : la mémoire de travail des modèles de langage · La fenêtre de contexte, c'est la quantité de texte qu'un LLM peut voir en même temps. Sa mémoire de travail. Et elle a des limites que les chiffres marketing ne montrent pas.
- Fine-tuning : spécialiser un modèle pré-entraîné pour votre cas d'usage · Le fine-tuning, c'est prendre un modèle qui sait tout faire de façon moyenne et lui apprendre à faire une chose de façon excellente.
- Hallucination (IA) : quand le modèle invente avec une confiance absolue · Un LLM ne ment pas : il ne sait pas qu'il invente. Comprendre les hallucinations pour ne plus leur faire confiance les yeux fermés.
- LLM (Large Language Model) : le guide complet pour comprendre les modèles de langage · Qu'est-ce qu'un LLM ? Le guide complet des Large Language Models, ces programmes qui prédisent le mot suivant à une échelle qui les rend étrangement compétents.
- Machine Learning : quand les algorithmes apprennent de leurs erreurs · Le machine learning, c'est un algorithme qu'on ne programme pas : on l'entraîne. On lui montre des exemples, il trouve les patterns. Et parfois, il trouve les mauvais.
- NLP : quand les machines apprennent à lire (et à faire semblant de comprendre) · Le NLP, c'est le domaine qui essaie de faire comprendre le langage humain aux machines. Soixante-dix ans de tentatives, et on n'y est toujours pas, mais on fait semblant de mieux en mieux.
- Prompt Engineering : l'art de parler aux machines pour qu'elles vous écoutent · Le prompt engineering, c'est la discipline qui consiste à formuler ses instructions pour qu'un LLM fasse ce qu'on veut. Plus facile à dire qu'à faire.
- Prompt Injection (IA) : de l'injection SQL aux LLM, le guide complet · Qu'est-ce que le prompt injection ? De l'injection SQL aux LLM, l'éternel problème de mélanger instructions et données dans le même canal, et pourquoi l'IA l'a rendu pire.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : donner des sources à l'IA avant qu'elle invente · Qu'est-ce que le RAG ? La technique qui transforme un LLM en étudiant à livre ouvert, en lui donnant des documents à lire avant de répondre.
- Temperature : le curseur entre fiabilité et créativité des LLM · La temperature, c'est le bouton qui règle le degré de folie contrôlée d'un LLM. Trop bas, il est ennuyeux. Trop haut, il invente n'importe quoi.
- Token : comprendre l'unité de base des modèles de langage · Qu'est-ce qu'un token ? L'unité de texte que les modèles de langage découpent, comptent et facturent : le pixel du texte, en quelque sorte.
- Transformer : l'architecture qui a tout changé en intelligence artificielle · Le Transformer a remplacé les réseaux récurrents par un mécanisme d'attention pure. Huit chercheurs, un article de 2017, et toute une industrie qui bascule.