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Glossaire

95 termes (concepts & méthodologies majeurs)

9

A

METHODOLOGIE

> ACE

ACE — méthode d'ingénierie de contexte d'agent rapportée comme améliorant la précision des agents d'environ 10,6 % et des tâches financières de 8,6 %, tout en réduisant la latence d'environ 87 %. Elle illustre comment structurer le contexte fourni à un agent, plutôt que changer le modèle, relève la performance mesurée.

METHODOLOGIE

> ADLC

Agentic Development Lifecycle — cycle de vie logiciel conçu autour des propriétés et modes de défaillance des modèles d'IA plutôt que des équipes humaines. Chaque phase correspond à un mode de défaillance défendu ou une propriété exploitée, structurée en phases et gates de vérification. Cité comme cadre convergent atteint indépendamment par plusieurs praticiens.

CONCEPT

> AEO

Answer Engine Optimization — pratique consistant à structurer un contenu pour que les moteurs de réponse IA le citent en répondant aux requêtes. Elle adapte la logique du référencement à un monde où l'usager lit une réponse générée plutôt qu'une liste de liens, privilégiant des énoncés citables et bien attribués au simple classement par mots-clés.

METHODOLOGIE

> Agent FinOps (Orq.ai)

Agent FinOps (Orq.ai) — Méthodologie. principe : Cost per outcome via comportement runtime

METHODOLOGIE

> Agentique adaptative

Approche architecturale pour mettre l'IA agentique en production, organisée autour de quatre piliers. Elle traite de la façon dont les agents autonomes sont structurés, supervisés et adaptés pour rester fiables dans des conditions d'exploitation réelles — cas limites, dérive, charge — et non seulement en démonstration contrôlée.

METHODOLOGIE

> agents parallèles

Mode de travail où de nombreuses instances d'agents tournent en même temps sur un même effort — rapporté jusqu'à 16 agents simultanés sur environ 2 000 sessions de codage. Exécuter des agents en parallèle augmente le débit et fait avancer ensemble des sous-tâches indépendantes, au prix de la coordination et de la supervision.

CONCEPT

> AGI

Intelligence artificielle générale — un système capable d'égaler ou dépasser la capacité humaine sur la plupart des travaux cognitifs, non sur une seule tâche. Présentée par les grandes entreprises d'IA comme leur objectif déclaré, souvent définie par des repères comme la recherche doctorale ou l'auto-amélioration. Sa faisabilité par les approches actuelles est contestée.

METHODOLOGIE

> AI-Assisted Engineering

Intégration méthodique de l'IA dans un cycle de développement logiciel mature, visant un code qui reste sécurisé, scalable et maintenable. Elle place l'IA comme une étape disciplinée au sein d'une pratique d'ingénierie établie, plutôt qu'un substitut à la revue, aux tests et à la conception.

CONCEPT

> AI brain fry

Fatigue mentale née d'un usage ou d'une supervision excessifs des outils d'IA, au-delà de sa capacité cognitive. Les symptômes rapportés incluent une sensation de bourdonnement, un brouillard mental et des décisions plus lentes. Le terme nomme un coût humain de la supervision continue des agents, distinct des gains de productivité habituellement mis en avant.

CONCEPT

> AI slop

Production générée par IA à faible effort, sans compréhension ni relecture réelle — en logiciel, du code qui compile et peut passer les tests mais dégrade la clarté et la qualité durable d'une base. Le terme est péjoratif : il marque l'écart entre véritable ingénierie et génération en volume, et met en garde contre l'acceptation non critique.

CONCEPT

> AI4Ops

Application de l'IA aux opérations informatiques, orientée vers une exploitation autonome de l'infrastructure et des services. Elle étend l'automatisation de la supervision, de la réponse aux incidents et de la remédiation, de sorte que les tâches d'exploitation sont de plus en plus prises en charge par des agents plutôt que déclenchées manuellement.

METHODOLOGIE

> approbation humaine par transaction

approbation humaine par transaction — Méthodologie. définition : Règle de fonctionnement du portefeuille Link pour agents au lancement : chaque demande de dépense est revue et approuvée par la personne avant que le justificatif ne soit transmis à l'agent, sur le web ou dans l'application Link · limite : Borne l'usage à l'achat ponctuel et significatif : la fréquence d'un agent micro-payeur rendrait la revue impraticable

METHODOLOGIE

> approche spec-driven IA

Méthode spec-driven pour le développement assisté par IA, structurée en étapes : onboarding, planification atomique, développement itératif et capitalisation. Le travail s'ancre sur une spécification explicite que l'agent suit, fixant l'intention en amont pour que les progrès se cumulent en connaissance réutilisable plutôt qu'en production ponctuelle.

METHODOLOGIE

> augmented coding

Codage assisté par IA qui garde la qualité, les tests et la couverture comme priorités de premier ordre. Il contraste avec les styles plus lâches qui acceptent la sortie générée sans examen : le développeur reste responsable de la correction, utilisant l'agent pour aller plus vite sans abaisser l'exigence de vérification.

CONCEPT

> Augmented Craftsman

Développeur augmenté par l'IA qui reste néanmoins dans le code — relisant, façonnant et assumant le résultat plutôt que de le déléguer en bloc. Le terme désigne une posture qui garde le métier et le jugement humains au centre, même lorsque les agents prennent en charge une part croissante du travail mécanique.

B

C

CONCEPT

> CLOUD Act

CLOUD Act — Concept. catégorie : Loi US 2018 d'accès extraterritorial aux données des fournisseurs américains · définition : Loi américaine autorisant l'administration US à réclamer des données détenues par une entreprise sous juridiction américaine, où qu'elles soient physiquement stockées — critère discriminant du choix d'Airbus

CONCEPT

> Cognitive Contract

Cognitive Contract — Concept. définition : Métaphore Kamelman pour le contrat implicite humain-machine. Trois principes : (1) interpretable and auditable ; (2) aligned with human goals ; (3) trained and iterated in real time. Le contrat évolue de "humans instruct machine" (mainframes → cloud) vers "humans + machines collaborate" (agentic)

CONCEPT

> Cognitive Surrender

Cognitive Surrender — Concept. définition : Mode toxique : accepter l'output IA en bloc sans former de raisonnement parallèle ; "borrowing the model's confidence as substitute for personal understanding"

CONCEPT

> commerce agentique

Commerce mené par des agents IA agissant au nom des consommateurs — rechercher, comparer et finaliser des achats avec une intervention humaine limitée. Décrit comme une catégorie émergente et en accélération, il fait passer l'acheteur d'une personne qui navigue à un agent qui transige, reconfigurant la découverte, la tarification et la vente en ligne.

CONCEPT

> Compaction

Résumé automatique d'une conversation qui remplace l'historique accumulé par une version condensée, libérant de l'espace de contexte tout en préservant l'intention. C'est une parade courante à la pourriture de contexte, permettant aux longues sessions d'agents de continuer sans que les tours anciens n'évincent ce qui compte encore.

METHODOLOGIE

> Compound Engineering

Pratique d'ingénierie où chaque tâche améliore aussi le système qui produit le travail futur : leçons, tests, prompts et outillage sont capturés comme artefacts durables, de sorte que qualité et vitesse se cumulent au lieu de repartir de zéro à chaque tâche. Discutée surtout dans le contexte du développement assisté par IA.

METHODOLOGIE

> Compounding Knowledge Lifecycle

Cycle de capture, stockage, récupération et rafraîchissement qui rend la connaissance d'une organisation composable dans le temps. Chaque passage ajoute des artefacts durables et réutilisables, de sorte que le travail ultérieur s'appuie sur le précédent au lieu de repartir de zéro — une logique cumulative appliquée à la connaissance.

CONCEPT

> compounding teams

Équipes qui n'écrivent plus directement de code mais construisent des frameworks récursifs autour des modèles — outillage, prompts et processus qui rendent chaque tâche future moins chère et meilleure. Le terme saisit un déplacement de l'effort d'ingénierie : vers le système qui produit le travail, non le travail lui-même.

CONCEPT

> construction et déploiement d'applications IA

construction et déploiement d'applications IA — Concept. définition : Première compétence de la carte. Fondée sur le fait que la sortie d'un système IA est imprévisible là où le logiciel classique se comporte de façon prévisible. Requiert la connaissance des briques — LLM, ingénierie de contexte, RAG, workflows agentiques, machine learning, deep learning — et surtout des techniques statistiques permettant de mesurer, piloter et gouverner le système ; la compétence centrale y est la conduite de boucles d'évaluations et d'analyse d'erreurs disciplinées

METHODOLOGIE

> content engineering

content engineering — Méthodologie. définition : Industrialisation du process éditorial via skills + MCP

METHODOLOGIE

> context engineering

Discipline consistant à assembler, structurer et élaguer délibérément l'information fournie à un modèle — instructions, documents récupérés, code, historique — pour que la fenêtre de contexte limitée porte exactement ce dont une tâche a besoin. Traitée comme une préoccupation d'ingénierie à part entière, distincte de la formulation d'un prompt.

CONCEPT

> Context Flywheel

Effet cumulatif par lequel un contexte curé de façon itérative améliore chaque tâche d'agent successive : un meilleur contexte donne une meilleure sortie, qui enrichit à son tour le contexte pour la tâche suivante. Il présente le contexte comme un actif qui prend de la valeur, non un intrant réassemblé à chaque fois.

CONCEPT

> Context Rot

Dégradation progressive de la qualité des sorties d'un modèle à mesure que sa fenêtre de contexte se remplit d'un historique accumulé et en partie hors sujet : les instructions initiales se diluent, des contradictions apparaissent, l'attention se disperse. Motive la compaction, la synthèse et le redémarrage de sessions pour garder un contexte dense et pertinent.

METHODOLOGIE

> Control Plane

Control Plane — Méthodologie. rôle : Orchestration + gouvernance des agents IA — cost transparency, active guardrails, end-to-end lineage

METHODOLOGIE

> cycle SFEIR à 11 phases

Cycle de développement logiciel piloté par l'IA, organisé en onze phases (0 à 10), avec trois portes humaines et deux points de capitalisation. Il formalise où les humains interviennent dans un processus par ailleurs mené par des agents, et où la connaissance est capturée pour être réutilisée.

D

E

F

CONCEPT

> façonner la construction

façonner la construction — Concept. définition : Quatrième compétence de la carte (*shaping the build*) : les agents livrant de mieux en mieux un spec clair, le travail de l'ingénieur se déplace vers la décision de son contenu. Exige sens produit, compréhension du contexte métier et des objectifs client, capacité à identifier des opportunités et à conduire un projet — notamment l'arbitrage entre livrer vite un MVP à tester et ralentir pour construire soigneusement. La plus dépendante du contexte organisationnel des quatre : là où le spec est contraint par la réglementation ou le contrat, il n'est pas à la main de l'ingénieur

METHODOLOGIE

> fichiers de règles partagés

fichiers de règles partagés — Méthodologie. portée : Minions, Cursor, Claude Code

CONCEPT

> Floating platform

Stratégie d'évolution de plateforme : quand la base absorbe une capacité, les morceaux sur-mesure devenus redondants sont jetés et le point de construction remonte vers la couche de valeur suivante. Elle maintient un produit au-dessus de fondations banalisées plutôt que d'entretenir ce que la plateforme fournit déjà.

CONCEPT

> fondamentaux du génie logiciel

fondamentaux du génie logiciel — Concept. définition : Deuxième compétence de la carte, et la plus contre-cyclique : dans une carte des compétences IA, elle occupe le second rang. L'argument n'est pas la nostalgie mais la reconnaissance des arbitrages — coût, scalabilité, fiabilité, vitesse, sécurité, vie privée — que l'agent effectue à la place du développeur. Un développeur inexpérimenté qui vibe code échoue moins parce qu'il code mal que parce qu'il ne sait pas quel contexte donner à son agent. Corollaire de gestion : l'IA déplace la valeur du senior de l'exécution vers l'arbitrage, elle ne la supprime pas

METHODOLOGIE

> Forward Deployed Engineering

Forward Deployed Engineering — Méthodologie. définition : Motion consistant à déployer des ingénieurs chez le client pour découvrir un workflow qui n'existe pas encore ; justifié par la nouveauté d'une catégorie, à retirer une fois les parcours utilisateurs connus, sous peine de conserver le plafond de marge sans le bénéfice de découverte. À distinguer de l'implémentation, qui exécute contre une spec connue

METHODOLOGIE

> framework 6 étapes

Framework en six étapes pour construire des solutions assistées par IA : définir, concevoir une procédure opératoire standard, bâtir un MVP, connecter, tester et déployer. Il offre un chemin reproductible de l'intention au système en fonctionnement, gardant conception et vérification explicites à chaque étape plutôt qu'improvisées.

G

METHODOLOGIE

> GDPval

Benchmark mesurant les modèles d'IA sur des tâches professionnelles de niveau expert — finance, droit, retail, logiciel — évaluées en aveugle par des spécialistes chevronnés. Les scores rapportés atteignent 40-49 % du niveau expert mais exigent un cadrage humain important, si bien que la métrique elle-même est jugée sous-spécifiée.

METHODOLOGIE

> git worktrees

Fonction de Git qui extrait plusieurs branches dans des répertoires de travail distincts depuis un même dépôt, utilisée pour isoler des tâches parallèles sur une même base de code. Elle permet à plusieurs agents ou expériences de tourner côte à côte sans que leurs modifications se heurtent, puis de fusionner indépendamment.

CONCEPT

> Goût développeur

Jugement d'un développeur sur ce à quoi ressemble une bonne solution avant de l'écrire, et discipline de la poursuivre. En travail assisté par IA, il prend du poids : quand la génération est bon marché, savoir quelle sortie mérite d'être gardée devient la contribution humaine rare.

METHODOLOGIE

> graphify

graphify — Méthodologie. adoption : Apache-2.0, paquet PyPI `graphifyy` ; dépôt créé le 3 avril 2026, 103 187 étoiles et 10 024 forks au 6 août 2026 ; branche par défaut v8, README en 33 langues · catégorie : Skill open source présentée par le site, distincte du site lui-même · définition : Skill et CLI transformant un projet multi-format en graphe de connaissance interrogeable : code parsé localement en AST tree-sitter sans modèle, prose et images traitées sémantiquement, chaque arête étiquetée selon sa provenance, sans index vectoriel

METHODOLOGIE

> grill-with-docs

Skill d'ingénierie pour la conception en amont, d'inspiration DDD, fonctionnant par un entretien séquentiel guidé par quatre principes — interview, précision du langage, preuves et itération. Il fait émerger besoins et contraintes avant l'écriture du code, pour que les décisions de conception reposent sur des preuves énoncées plutôt que des suppositions.

CONCEPT

> GW (gigawatt)

GW (gigawatt) — Concept. définition : Unité d'investissement infrastructure IA — 1 GW = 50 Md$ sur 5 ans = 20 Md$ tokens/an, ~100 hectares emprise, 50% marge brute fournisseur

H

I

K

L

O

CONCEPT

> Ontologie

Ontologie — Concept. définition : Interface de compréhension de la donnée définissant entités, propriétés et relations

METHODOLOGIE

> Ontology Pipeline

Ontology Pipeline — Méthodologie. définition : Framework Talisman 5 étapes (controlled vocabulary → metadata standards → taxonomy → thesaurus → ontology → knowledge graph) + Refresh 2026 ajoute Governance + AI Partnership. Validé sur 6 institutions / 10 ans. Principe : "the work cannot be skipped"

CONCEPT

> open-weights

open-weights — Concept. définition : Modèle dont les poids sont téléchargeables et exécutables (≠ pipeline d'entraînement ouvert) ; ouvre l'option self-host et la réversibilité, sans équivaloir à l'open-source au sens strict · lecture géopolitique (Ball) : Intrinsèquement décélérationnistes : dissuadent le capex IA et créent un « voile d'ingouvernabilité » sur l'IA ; leur généralisation mènerait au « communisme de l'IA »

METHODOLOGIE

> Orchestration d'agents

Pratique consistant à diriger plusieurs agents IA sur une tâche : les enchaîner, suivre leur état et rattraper une défaillance. Elle suppose de connaître leurs modes d'échec pour les composer de façon fiable. Les praticiens notent que la brique open source — registry, cycle de vie, permissions, skills — reste largement absente.

METHODOLOGIE

> orchestration multi-agents

La coordination de plusieurs agents spécialisés vers un même but — routage des tâches, gestion de l'état partagé, récupération des erreurs et exécution en parallèle de travaux indépendants. L'orchestration gagne en spécialisation et en débit au-delà d'un agent unique, au prix d'une logique de coordination supplémentaire. C'est un motif récurrent des workflows agent-natifs complexes.

CONCEPT

> Outcome-based pricing

Modèle de tarification où un logiciel est facturé pour le travail ou les résultats livrés, plutôt que pour des sièges ou licences. Discuté comme une évolution probable des produits d'IA, où des agents autonomes accomplissent des tâches qui relevaient du travail humain : le revenu passe des frais fixes par utilisateur à l'économie des résultats.

P

CONCEPT

> Paradoxe de Jevons

Observation économique de William Stanley Jevons (1865) : une efficacité accrue dans l'usage d'une ressource peut augmenter la consommation totale au lieu de la réduire, car la baisse du coût élargit la demande. Appliqué au développement assisté par IA, il suggère que rendre le code moins cher pourrait accroître le volume total écrit et maintenu.

CONCEPT

> personal software

Application à usage unique créée par et pour une seule personne, ajustée à son besoin précis plutôt qu'à un marché général. La génération IA bon marché rend ce logiciel jetable et sur-mesure nouvellement praticable, déplaçant une part de la construction des produits partagés vers des outils qu'un individu se fabrique.

METHODOLOGIE

> Phase Build

Bloc de deux heures de construction autonome où un candidat bâtit avec les outils et frameworks IA de son choix. Utilisé en évaluation, il observe comment un développeur dirige des agents sous contrainte de temps plutôt que de tester des connaissances, mettant au premier plan le jugement et le workflow plutôt que la syntaxe.

METHODOLOGIE

> pipeline de vérification adversariale multi-agents

Motif de vérification combinant un agent générateur, des reviewers indépendants, une vérification automatisée (tests ou méthodes formelles) et un consensus par vote. En opposant les agents entre eux avant d'accepter un résultat, il vise à détecter les erreurs qu'un agent unique validerait avec assurance.

METHODOLOGIE

> Plan mode

Mode de fonctionnement d'un agent qui sépare la planification de l'exécution : l'agent propose d'abord un plan étape par étape qu'un humain relit et approuve, puis seulement l'exécute. Il réduit les actions inutiles ou risquées sur les tâches complexes en plaçant l'intention et la supervision humaine en amont de toute modification.

METHODOLOGIE

> procédure infographique

Procédure de travail bâtie autour d'une présentation visuelle de qualité infographique, citée en référence à l'obsession de perfection de Steve Jobs. Elle traite la clarté et le fini d'un artefact visuel comme une partie de la méthode elle-même, non un ornement ajouté une fois le fond arrêté.

METHODOLOGIE

> Programme de tutorat IA

Programme structuré de tutorat à l'IA courant sur six semaines, avec douze sessions de quatre-vingt-dix minutes tenues deux fois par semaine. Il formalise la manière dont les praticiens sont formés à travailler avec les outils d'IA dans la durée, traitant l'adoption comme une compétence enseignée plutôt qu'acquise au hasard.

METHODOLOGIE

> PROJ-AI

PROJ-AI — couche méthodologique légère qui rend les projets collectifs transmissibles via un dépôt, un agent et une doctrine partagée. Elle transforme les projets en artefacts réutilisables, pour que méthode et contexte se transmettent d'une équipe à l'autre au lieu d'être reconstruits à chaque fois.

R

S

METHODOLOGIE

> SDLC

Le cycle de vie du développement logiciel — la suite de phases par lesquelles un logiciel est défini, construit, vérifié, déployé et maintenu. Traditionnellement pensé pour des équipes humaines et largement invariant, il sert de cadre de référence pour mesurer les changements de l'ère IA, quand les agents compressent, réordonnent ou automatisent des phases.

METHODOLOGIE

> SDLC AI-native

SDLC AI-native — Méthodologie. avertissement : Un SDLC piloté par l'IA punit les mauvaises habitudes plus vite (amplifie les dysfonctionnements) · définition : Cycle de dev compressé (prototypes + dogfooding) où Claude Code/Claude Tag écrit et relit la majorité du code ; mêmes étapes (Plan/Code/Test/Deploy/Monitor) que le SDLC classique · structure : Boucle de six étapes (Plan, Design, Build, Test, Deploy, Maintain), chaque étape committant l'artefact que lit la suivante · étapes : Requirements, Design/Architecture, Implementation, Testing/QA, Deployment, Maintenance, agents + humains

CONCEPT

> SecNumCloud

Qualification française de haut niveau pour la sécurité des services cloud, définissant les exigences qu'un fournisseur doit satisfaire pour héberger des charges sensibles. Elle sert de repère de confiance et de souveraineté, déterminant quelles plateformes sont éligibles pour des usages régulés ou du secteur public.

CONCEPT

> Shadow intimacy

Shadow intimacy — Concept. définition : Dépendance à l'IA qui se forme dans l'entreprise, hors de sa conscience, sans responsable désigné

CONCEPT

> Skill

Skill — Concept. définition : Dossier (instructions + scripts + ressources + config + hooks) découvrable par l'agent

CONCEPT

> skills

Primitive de harnais qui empaquette une capacité d'agent réutilisable en fichiers persistants et partageables — souvent Markdown (SKILL.md) — chargés à la demande. Les skills réalisent la divulgation progressive : instructions et outils n'entrent dans le contexte qu'au besoin, le gardant dense et le protégeant de la pourriture de contexte. Ils rendent le comportement testable et portable.

METHODOLOGIE

> Software Factory

Développement non interactif piloté par des spécifications et des scénarios, sans intervention humaine dans la boucle — rapporté à une échelle d'environ 1 000 $ de tokens par ingénieur humain et par jour. Il présente la production logicielle comme un pipeline automatisé où les humains fixent les specs et les agents les exécutent.

METHODOLOGIE

> Steps of AI Adoption

Steps of AI Adoption — Méthodologie. définition : Modèle de maturité en 5 étapes (0→4) de l'adoption de l'IA agentique par une équipe d'ingénierie ; matrice 5 colonnes (nb d'agents, à quoi ça ressemble, goulet d'étranglement, produits, garde-fous) ; progression = casser le goulet suivant + bâtir les garde-fous suivants

CONCEPT

> subagents

Agents secondaires spécialisés qu'un agent principal lance pour traiter une sous-tâche bornée — rechercher, relire, transformer — chacun avec son propre contexte et ses outils. Déléguer à des sous-agents garde le contexte de l'agent parent concentré et permet d'exécuter en parallèle des travaux indépendants.

METHODOLOGIE

> synthèse d'environnements de tâches

synthèse d'environnements de tâches — Méthodologie. définition : Pratique décrite par Z.ai pour lever le goulot du post-entraînement agentique : des agents de recherche convertissent des motifs de travail réel en environnements exécutables long-horizon à dépendances multi-étapes et état caché ; un agent juge tente chaque tâche pour vérifier qu'elle est résoluble ; les vérificateurs sont synthétisés sans accès à la solution de référence ; les trajectoires de solveur servent à découvrir puis fermer les raccourcis de récompense ; un vérificateur n'est retenu qu'après trois contrôles négatifs — oracle, no-op, unsolved-state. Reste dépendante d'un travail humain significatif

T

U

V

W