Définitions claires pour l'ère de l'IA agentique et de l'intelligence spatiale.
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Deep Research Agents est un concept agentic AI dans les systèmes IA modernes qui permet des capacités d'agents autonomes. Il joue un rôle clé dans les déploiements IA d'entreprise où les systèmes doivent fonctionner de manière autonome tout en maintenant une supervision humaine.
Classification du Pentagone obligeant les contractants à certifier la non-utilisation de la technologie. Menace contre Anthropic en 2026.
Le concept de systèmes IA s'améliorant eux-mêmes ou construisant de meilleurs systèmes IA, pouvant mener à une accélération rapide des capacités. Une préoccupation clé discutée par les leaders IA au WEF 2026.
Un flag Claude Code (`--dangerously-skip-permissions`) qui désactive les confirmations par défaut avant l'utilisation des outils. Sûr uniquement sur des machines dédiées et isolées (comme un VPS provisionné spécifiquement pour des tâches agentiques) où le rayon d'action d'un processus incontrôlé est limité à ce serveur et n'affecte pas l'environnement principal du développeur.
Des faits bruts et non organisés qui doivent être traités. Les données peuvent être quelque chose de simple et apparemment aléatoire et inutile jusqu'à ce qu'elles soient organisées. Lorsque les données sont traitées, organisées, structurées ou présentées dans un contexte donné afin de les rendre utiles, on les appelle des informations.
Un professionnel qui utilise des méthodes statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de visualisation des données pour analyser de grands ensembles de données et extraire des informations exploitables.
Deep Think Mode est un concept core AI technology dans les systèmes IA modernes qui représente les capacités techniques fondamentales alimentant les applications IA modernes. Il joue un rôle clé dans les déploiements IA d'entreprise où le choix de la bonne technologie détermine directement les performances de l'application.
La dette technique créée par l'acceptation de code IA sans examen, test ou compréhension — menant à des défis de maintenance et des risques de sécurité.
Le développement agentique est une approche de développement logiciel où des agents IA écrivent, testent et déploient du code de manière autonome avec une supervision humaine minimale. Contrairement au coding assisté par IA, le développement agentique laisse les agents IA gérer des tâches de développement entières.
Un workflow de developpement ou les modifications de code sont appliquees instantanement sans redemarrage.
Une approche de developpement ou les agents IA planifient ecrivent testent et deboguent le code independamment avec intervention humaine minimale.
La confidentialité différentielle pour ML est un cadre mathématique qui fournit des garanties formelles concernant la vie privée des individus dont les données sont utilisées dans l'apprentissage automatique. Elle garantit que les sorties du modèle ne révèlent pas d'informations sensibles sur un exemple d'entraînement spécifique.
Le changement de marché causé par les modèles IA open-source offrant des performances compétitives à des coûts inférieurs, forçant les entreprises propriétaires à repenser leurs prix.
L'état actuel et les données représentées dans le Document Object Model (DOM) d'une page web, reflétant la structure, le contenu et le style appliqués aux éléments.
Une alternative plus efficace à RLHF qui élimine l'étape séparée du modèle de récompense. Entraîne le modèle directement sur des paires de préférences. Plus simple à implémenter, mais peut aussi causer le Mode Collapse si les données d'entraînement contiennent un biais de typicalité.
Le Dual-Model Coding est un pattern de développement IA où deux modèles de langage aux forces complémentaires collaborent sur le même codebase. Un modèle de raisonnement (Claude Opus 4.6, GPT-5) gère les décisions d'architecture et la revue de code, tandis qu'un modèle rapide (Gemini 3.1 Flash, Claude Haiku) gère la génération de code et les tests. Un workflow Opus pur coûte environ 10x plus par token que Flash. Un setup dual-model atteint 80-90% de la qualité à 20-30% du coût.
Une technique d'optimisation où un petit modèle rapide prédit les prochains tokens, et un modèle plus grand ne fait que les vérifier, augmentant drastiquement la vitesse.