Glossaire
61 termes (concepts & méthodologies majeurs)
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
> 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
> 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
METHODOLOGIE
> BMAD
BMAD (Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development) — méthodologie agile pour le développement assisté par IA, décrite par la métaphore d'un plan d'urbanisme pour l'IA agentique. Elle structure la collaboration entre agents et humains sur un projet, pour que le travail autonome reste coordonné et dirigé plutôt qu'ad hoc.
METHODOLOGIE
> Boucle de codage agentique
Boucle courte, à l'échelle de la minute, où un agent de codage travaille face à une spécification produit et un jeu d'évaluations : il agit, sa sortie est vérifiée, il itère. Traiter cette boucle — plutôt qu'un prompt isolé — comme l'unité de travail est central pour un développement agentique fiable.
C
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.
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
> 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
CONCEPT
> dette technique
Coût accumulé des choix de code et de conception expéditifs qu'il faudra retravailler — un intérêt payé en changements plus lents et défauts plus nombreux. En développement assisté par IA, le terme revient comme un risque précis : les agents produisent de grands volumes de code qui passe les tests mais érode la qualité quand la génération dépasse la revue.
METHODOLOGIE
> DICE
DICE (Domain-Integrated Context Engineering) — extension de l'ingénierie de contexte qui intègre un modèle de domaine explicite dans la structuration des entrées et sorties d'un modèle. En encodant les règles du domaine dans le contexte, elle vise à rendre le comportement de l'agent plus prévisible sur des tâches spécialisées.
F
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.
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
> 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.
H
CONCEPT
> Harness
La couche d'échafaudage autour d'un modèle qui en fait un agent opérationnel — outils, prompts, mémoire, environnement d'exécution et garde-fous. Une formulation courante veut que le modèle ne pèse qu'une petite part de la capacité pratique d'un agent, et le harnais la plus grande, ce qui en fait un objet d'ingénierie à part entière.
METHODOLOGIE
> Harness engineering
Construction et réglage de l'échafaudage autour d'un modèle qui en fait un agent opérationnel : outils, accès aux fichiers, environnement d'exécution, boucles de rétroaction et garde-fous. C'est le harnais — non le modèle brut — qui détermine une grande part de la capacité pratique d'un agent, d'où une activité d'ingénierie à part entière.
I
K
L
CONCEPT
> loi de Goodhart
Loi de Goodhart — quand une mesure devient une cible, elle cesse d'être une bonne mesure, car optimiser la métrique fausse le comportement qu'elle était censée suivre. C'est une mise en garde pour le développement IA : benchmarks et indicateurs de productivité peuvent être détournés dès qu'une équipe les vise directement.
METHODOLOGIE
> Loop Engineering
Conception et réglage du cycle itératif qu'exécute un agent de codage autonome — planifier, agir, observer, corriger — y compris la façon dont les résultats sont réinjectés, quand la boucle s'arrête et comment les erreurs sont récupérées. C'est la boucle, plus qu'un prompt isolé, qui est traitée comme l'unité à concevoir.
O
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.
S
CONCEPT
> 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.
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
> 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.
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.
T
METHODOLOGIE
> Tension Map
Cartographie des contradictions et points de pression d'un marché — plutôt que de ses parts de marché — servant à révéler des espaces d'opportunité. En localisant où les forces s'opposent, elle fait apparaître des ouvertures qu'une vision de la concurrence fondée sur les parts manquerait.
CONCEPT
> token
L'unité de base du traitement et du coût en IA générative — un court fragment de texte, image ou son qu'un modèle lit ou produit, environ une syllabe. Tarification, limites de contexte et dépenses se comptent en tokens : le token devient une unité économique émergente, et quand son coût baisse, ce qui vaut d'être généré change.
U
V
METHODOLOGIE
> vibe coding
Style de programmation, nommé par Andrej Karpathy, où le développeur pilote un agent IA surtout par l'intention en langage naturel et accepte sa sortie sans relire chaque ligne, itérant au ressenti plutôt que par édition manuelle. Efficace pour les prototypes ; risqué pour du code de production qui exige une relecture attentive.
METHODOLOGIE
> Vibe Reviewing
Audit de code assisté par des agents IA mais validé par une relecture humaine rigoureuse. Il fait pendant au vibe-coding côté revue : les agents font remonter problèmes et évaluations rapidement, tandis qu'une personne garde la responsabilité finale de ce qui entre dans la base de code.
W
METHODOLOGIE
> Wardley Mapping
Technique de stratégie visuelle qui cartographie une chaîne de valeur selon l'évolution de ses composants, du nouveau au banalisé. Elle aide les équipes à voir où construire, acheter ou externaliser, et sert à raisonner le positionnement dans des marchés d'outillage IA en évolution rapide.
METHODOLOGIE
> workflow IA Wardley
Workflow qui automatise la production de cartes de Wardley avec l'aide de l'IA, faisant de la cartographie stratégique un exercice reproductible et outillé plutôt que manuel. Il réduit l'effort nécessaire pour garder à jour une carte de chaîne de valeur à mesure que les conditions changent.