Glossaire IA pour vendeurs : les termes à connaître

Vous ouvrez un outil d'IA pour faire une photo de fiche produit, et là, tout vous tombe dessus d'un coup : prompt, seed, tokens, score Elo. J'ai rassemblé ce glossaire IA pour vendeurs autour des mots qu'on croise le plus souvent, expliqués sans jargon. Ce n'est pas pour réciter des définitions par cœur. C'est pour que vous compreniez de quoi parle un tutoriel ou un panneau de réglages la prochaine fois qu'il vous balance un terme technique.

Parler au modèle

Prompt

Un prompt, c'est le texte que vous tapez pour dire au modèle ce que vous voulez obtenir. Plus il est précis, plus le résultat colle à ce que vous aviez en tête.

Prompt négatif

Le prompt négatif liste ce que vous ne voulez pas voir apparaître : des doigts en trop, du texte illisible, un logo qui n'est pas le vôtre. Tous les modèles ne le proposent pas, mais quand c'est le cas, ça réduit nettement les ratés.

Seed

La seed est le nombre à partir duquel le modèle démarre sa génération. Même prompt, même seed, résultat identique à chaque fois ; changez la seed, vous obtenez une autre version de la même scène. Pratique une fois que vous avez trouvé un cadrage qui vous plaît et que vous voulez juste ajuster des détails.

Inférence

L'inférence, c'est l'étape de génération elle-même, le moment où le modèle transforme votre prompt en image ou en vidéo. Quand quelqu'un parle de « 8 steps », il s'agit des étapes d'inférence.

Budget et limites

Tokens et crédits

Les tokens et les crédits forment la monnaie interne de ces outils. Vous en dépensez à chaque génération, et selon le modèle, votre solde fond plus ou moins vite. J'ai détaillé exactement ce qui est facturé et comment arrêter de gaspiller vos crédits dans un article à part sur les crédits et tokens dans les outils IA.

Résolution et 4K

La résolution, c'est la taille en pixels de votre image ou vidéo. La 4K donne un rendu très net, mais elle coûte plus cher et se génère plus lentement ; pour une fiche produit, une résolution plus modeste suffit souvent largement.

Upscaling

L'upscaling reprend une image ou une vidéo finie pour la faire monter en résolution, comme une étape à part. C'est moins coûteux qu'un rendu directement en 4K, même si la qualité de l'upscale lui-même varie pas mal d'un outil à l'autre.

Les modèles eux-mêmes

Checkpoint

Un checkpoint est une version précise d'un modèle, une photo figée après l'entraînement. Chaque fois qu'une nouvelle version sort, c'est un nouveau checkpoint.

Fine-tuning

Le fine-tuning réentraîne un modèle pour une tâche ou un style précis, par exemple pour coller à l'identité visuelle d'une marque. Ça fonctionne surtout sur les modèles à poids ouverts.

LoRA

Un LoRA est un petit module qui vient greffer un style ou un sujet particulier sur un modèle, sans tout réentraîner. C'est un fichier léger qui change le comportement d'un modèle bien plus lourd.

Poids ouverts (open weights)

Un modèle à poids ouverts publie ses fichiers : n'importe qui peut les télécharger, les faire tourner sur son propre matériel et les fine-tuner. À l'inverse, les modèles fermés ne fonctionnent qu'via une API. J'en parle plus en détail dans un article sur les modèles d'images à poids ouverts.

Comment on mesure vraiment la qualité

Score Elo et classements

Le score Elo compare les modèles à l'aveugle : les gens voient deux générations issues du même prompt, choisissent celle qu'ils préfèrent, et les victoires s'accumulent dans un score Elo, le même calcul que pour les classements d'échecs. Franchement, je ne miserais pas trop sur ce chiffre tout seul. Il reflète des scènes moyennes, pas votre cadrage à vous. Pour apprendre à lire ces tableaux, j'ai écrit un article sur un classement d'images IA.

Benchmark

Un benchmark est un test comparatif mené sur un ensemble de tâches. Il donne une idée grossière de la force globale d'un modèle, mais il ne vous dira rien sur le rendu de votre image précise.

Vocabulaire vidéo et son

Texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo

Le texte-vers-vidéo construit un clip à partir d'un prompt écrit. L'image-vers-vidéo donne vie à une photo fixe. Pour une fiche produit, c'est en général ce second mode qu'il vous faut, puisqu'il garde votre produit tel quel au lieu d'en générer un nouveau.

Lip sync (synchronisation labiale)

Le lip sync calque les mouvements de bouche d'un personnage sur un audio parlé, même si ça décroche encore sur des phrases longues ou rapides.

Audio natif

L'audio natif signifie que le modèle génère le son en même temps que la vidéo, au lieu de l'ajouter après coup.

D'où vient le contenu

Filigrane et métadonnées

Un filigrane invisible intégré dans les pixels (SynthID en est un exemple) et des métadonnées décrivant l'origine d'un fichier (C2PA) permettent tous deux de vérifier si un contenu a été généré par IA. J'ai creusé le sujet dans un article dédié sur l'étiquetage du contenu IA.

Tout ça se comprend bien plus vite en pratiquant qu'en lisant une définition. Ouvrez un modèle sur Flami, changez le prompt, la seed, la résolution, et regardez ce qui bouge.

Questions fréquentes

Que veulent dire prompt et seed, en clair ?

Un prompt est la description textuelle de ce que vous voulez que le modèle produise. Une seed est le nombre de départ d'une génération : le même prompt avec la même seed donne une image reproductible, tandis que changer la seed produit une nouvelle variation de cette scène.

Quelle est la différence entre les modèles ouverts et les modèles fermés ?

Les modèles à poids ouverts publient leurs fichiers, que n'importe qui peut télécharger, faire tourner localement et fine-tuner. Les modèles fermés ne passent que par l'API du développeur, impossible donc de les réentraîner pour votre propre style.

Que sont les tokens et les crédits dans les outils IA ?

C'est la monnaie interne de ces services, facturée à chaque génération. Les modèles et les résolutions ne coûtent pas le même prix, donc votre solde ne fond pas à vitesse constante. J'en fais le détail complet dans un article à part.

Pourquoi un vendeur devrait-il apprendre ce vocabulaire IA ?

Pour que les tutoriels et les panneaux de réglages aient enfin un sens, et pour arrêter de brûler des crédits sur des régénérations inutiles. Une fois qu'on sait ce que font vraiment un prompt négatif, une seed ou un upscaling, on a tendance à trouver le bon rendu dès le premier ou le deuxième essai, plutôt qu'en tâtonnant.

Sources

1. Flami : crédits et tokens dans les outils IA
2. Flami : modèles d'images à poids ouverts