Glossaire IA

Le jargon de l'intelligence artificielle générative

Auteur : Benjamin Thiers · Publié le : 16/05/2025 · Mis à jour le : 13/06/2025

Avec ce glossaire dédié à l’intelligence artificielle, vous pourrez mieux comprendre les concepts clés du Generative Engine Optimization (GEO), également appelé Search Artificial Intelligence Engine Optimization (SAIEO) : cette nouvelle discipline, petite soeur du SEO, regroupe l’ensemble des techniques pour optimiser la visibilité de votre site web sur les moteurs de recherche pilotés par IA tels que SearchGPT.

Les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle

Algorithme | Intelligence artificielle (IA) | Réseaux de neurones artificiels

Algorithme

Un algorithme est une suite d’instructions logiques et mathématiques destinée à résoudre un problème ou à automatiser une tâche. Ce sont eux qui permettent par exemple à un moteur de recherche de déterminer les meilleurs résultats. En IA, les algorithmes servent notamment à entraîner les modèles sur des ensembles de données pour qu’ils apprennent à prédire, classer ou générer des résultats. Ils sont au cœur du fonctionnement des moteurs de recherche intelligents.

Intelligence artificielle (IA)

L’intelligence artificielle regroupe l’ensemble des technologies capables d’imiter certaines fonctions cognitives humaines : apprentissage, raisonnement, perception, résolution de problèmes plus ou moins complexe. L’IA repose sur des algorithmes et des données pour prendre des décisions ou générer des contenus. Elle est utilisée dans de nombreux domaines, dont le référencement naturel, et nous assistons véritablement depuis 2023 à l’émergence de moteurs de recherche à base d’IA générative.

Réseaux de neurones artificiels

Inspirés du cerveau humain, les réseaux de neurones artificiels sont composés de “neurones” qui sont organisées en différentes couches. Chaque neurone reçoit des entrées, les transforme via une fonction d’activation et transmet un signal. Plus le réseau est profond, plus il peut traiter des relations complexes. Ils sont essentiels pour l’IA générative et les moteurs de recherche intelligents.

Les méthodes d’apprentissage de l’IA

Deep Learning | Machine Learning | Reinforcement Learning | Supervised Learning | Unsupervised Learning

Deep Learning (Apprentissage profond)

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches (deep neural networks). Ces modèles sont capables d’analyser de grandes quantités de données complexes, comme des images, du texte ou du son. C’est la technologie qui sous-tend la plupart des modèles de langage actuels.

Machine Learning (Apprentissage automatique)

Le Machine Learning est une branche spécifique de l’IA qui permet à une machine d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée par un opérateur humain. En analysant de grands volumes de données, les algorithmes de machine learning identifient des schémas pour faire des prédictions ou automatiser certaines tâches. Il s’agit d’un élément fondamental dans l’évolution des métiers du SEO et du GEO.

Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement)

Le reinforcement learning repose sur un système de récompense. L’agent IA apprend par essais-erreurs à interagir avec un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Ce type d’apprentissage est utilisé pour le jeu, la robotique ou l’optimisation dynamique, et pourrait à terme influencer de manière conséquente les classements dans les moteurs IA adaptatifs.

Supervised Learning (Apprentissage supervisé)

L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle sur un jeu de données étiquetées, c’est-à-dire des données déjà classées avec les réponses appropriées. Le modèle apprend ainsi à faire des prédictions sur de nouvelles données similaires, car il sait déjà ce qu’on attend de lui sur des sujets semblables. Cette méthode est utilisée notamment pour la classification, la reconnaissance vocale ou la détection d’anomalies. Il demande cependant des ressources considérables pour être correctement alimenté.

Unsupervised Learning (Apprentissage non supervisé)

L’apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées pour détecter des structures ou des regroupements naturels dans les données (clustering, réduction de dimensionnalité). C’est utile pour découvrir des patterns cachés, identifier des comportements utilisateurs ou améliorer la pertinence des moteurs IA dans une logique SAIEO. En d’autres termes, plus un algorithme IA reçoit de données et plus il peut déterminer des schémas récurrents qui l’aident à s’améliorer.

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La génération de contenu et la modélisation du langage

Intelligence artificielle générative | LLM (Large Language Model) | Modèle de langage | Prompt

Intelligence artificielle générative

L’IA générative désigne un type d’intelligence artificielle capable de créer du contenu original (texte, image, son, vidéo ou code informatique) à partir de données d’apprentissage. Elle alimente les chatbots, assistants intelligents et moteurs de recherche conversationnels, aussi appelés moteurs génératifs.

LLM (Large Language Model)

Un LLM est un modèle de langage de grande taille, entraîné sur des corpus massifs de textes pour comprendre et générer du langage naturel. Les LLM, comme ChatGPT ou Gemini, peuvent répondre à des requêtes, produire des textes ou dialoguer avec une pertinence qui se rapproche fortement d’un interlocuteur humain. Leur intégration dans les moteurs IA ouvre la voie à une nouvelle forme de SEO : le Le Generative Engine Optimization (GEO).

Modèle de langage

Un modèle de langage est un système capable de prédire le mot ou la séquence suivante dans une phrase, en fonction du contexte. En version avancée (LLM), il devient capable de générer du contenu pertinent, de reformuler ou de traduire. Ces modèles sont au coeur des moteurs de recherche génératifs qui concurrent aujourd’hui les approches traditionnelles longtemps portées par des acteurs comme Google ou Bing.

Prompt

Un prompt est l’instruction textuelle donnée à une IA générative pour déclencher une réponse. Sa qualité et sa précision influencent directement la pertinence de la réponse produite. En GEO, bien rédiger un prompt permet de maximiser sa visibilité dans les résultats générés par les moteurs d’IA, à la manière d’un nouveau champ d’optimisation.

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