Ancrage (grounding)
En anglais : Grounding
Pratique qui consiste à appuyer les réponses d’un modèle d’IA sur des sources identifiables et vérifiables (documents, bases de données, résultats de recherche) plutôt que sur sa seule mémoire d’entraînement.
Exemple
L’assistant interne d’une mutuelle ne répond qu’à partir des contrats et notices officiels et affiche, sous chaque réponse, le lien vers l’article précis utilisé.
Notions liées
Base de données vectorielle
IntermédiaireSystème de stockage conçu pour enregistrer des embeddings et retrouver très rapidement ceux qui sont les plus proches d’un vecteur donné, même parmi des millions d’éléments.
Date de coupure des connaissances
DébutantDate au-delà de laquelle les données d’entraînement d’un modèle s’arrêtent, de sorte qu’il ignore par lui-même les événements, publications et évolutions survenus ensuite.
Hallucination
DébutantRéponse produite par un modèle d’IA qui paraît plausible et assurée, mais qui contient des informations fausses, inventées ou non étayées par ses sources.
RAG (génération augmentée par récupération)
IntermédiaireArchitecture qui, avant de générer une réponse, recherche dans une collection de documents les passages pertinents et les fournit au modèle de langage comme contexte.
Recherche approfondie (deep research)
DébutantMode de certains assistants IA qui mène de façon autonome une recherche en plusieurs étapes sur le web ou dans des documents, puis rédige un rapport synthétique avec ses sources.
Recherche sémantique
IntermédiaireMéthode de recherche qui retrouve des contenus selon leur sens et l’intention de la requête, plutôt que selon la présence exacte des mots-clés saisis.