Définitions claires pour l'ère de l'IA agentique et de l'intelligence spatiale.
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Base de données spécialisée pour les vecteurs haute dimension (embeddings). Permet la recherche de similarité sémantique au lieu de correspondances exactes de mots-clés. Infrastructure clé pour RAG, systèmes de recommandation et recherche multimodale. Solutions leaders : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector.
Business-to-Business — modèle commercial de vente entre entreprises, avec des valeurs de transaction plus élevées que le B2C.
Des agents IA qui travaillent de manière asynchrone et autonome en arrière-plan, sans nécessiter que les humains attendent activement les réponses.
La préférence humaine systématique pour les textes « typiques » par rapport aux inhabituels – un phénomène bien documenté en psychologie cognitive. Mesuré à α = 0.57±0.07 dans les données d'alignement LLM. Cause principale du Mode Collapse, car RLHF/DPO amplifient ce biais.
Un système de communication qui permet aux données de circuler dans les deux sens entre deux entités, comme un modèle d'IA et un composant d'interface utilisateur, permettant un retour d'information et une collaboration en temps réel.
Construire une entreprise avec des fonds personnels plutôt qu'un investissement externe. Courant chez les indie hackers.
La capacité d'un agent IA ou d'une application logicielle à interagir directement avec un navigateur web pour effectuer des tâches telles que la recherche sur le web, le remplissage de formulaires et l'extraction de données.
AI intégrée dans les navigateurs via des extensions pour une interaction web en temps réel.
Automatisation AI qui fonctionne directement dans un environnement de navigateur web, tirant parti des API de navigateur et des sessions existantes sans nécessiter de script externe ou de configurations headless.
Un budget de phase est une limite de temps ou de tokens explicitement définie pour une seule phase au sein d'un workflow d'agent IA. Le concept provient du Framework GSD de Context Studios et résout l'un des modes d'échec les plus courants dans les agents IA autonomes : les sessions incontrôlées où les agents spiralent dans des boucles infinies d'analyse paralysante sans contraintes temporelles. En pratique : un agent de création de contenu reçoit 120 secondes pour la recherche, 300 secondes pour l'écriture et 60 secondes pour le contrôle qualité. Si une phase dépasse son budget, l'agent termine cette phase, transmet le meilleur résultat obtenu jusqu'à présent et journalise la violation du budget. Cela empêche une seule étape de déborder de bloquer l'ensemble du pipeline. Les budgets de phase sont particulièrement critiques dans les systèmes multi-agents où un sous-agent lent peut retarder toute l'orchestration. Ils permettent un contrôle précis des coûts via les budgets de tokens. Bonnes pratiques : définir des budgets généreusement mais pas infiniment ; toujours définir un comportement de repli ; calibrer les budgets empiriquement après plusieurs exécutions en production.