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- Discipline
AEO
Answer Engine Optimization
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Ensemble de pratiques visant à rendre une réponse facile à extraire et à présenter par un moteur de réponse. Le terme n'a pas de définition normalisée et son périmètre recoupe souvent le SEO et le GEO.
- Produit
AI Overviews
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Fonction de Google Search qui peut afficher une synthèse générée par IA avec des liens vers des sources. Une page n'a besoin d'aucun balisage spécial pour être éligible au-delà des exigences ordinaires de Google Search.
Source primaire ou spécification: Documentation Google Search - Architecture
Chunking
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Découpage d'un document en segments utilisés lors de l'indexation ou de la récupération. La bonne taille dépend du contenu, du modèle d'embedding, du système de recherche et du besoin utilisateur.
- Mesure web
Core Web Vitals
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Ensemble de trois métriques d'expérience utilisateur mesurées sur le terrain : LCP pour le chargement, INP pour la réactivité et CLS pour la stabilité visuelle. Elles ne mesurent pas la qualité éditoriale.
Source primaire ou spécification: Documentation web.dev - Sémantique
Entité
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Objet identifiable auquel on peut attribuer des propriétés ou des relations, par exemple une organisation, une personne, un produit ou un concept. Le contexte et les identifiants explicites réduisent les ambiguïtés.
- Qualité
Évaluation
Eval
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Procédure reproductible qui mesure un comportement attendu d'un système d'IA sur un jeu de cas. Une évaluation utile décrit les données, le critère, le modèle, les paramètres et les limites.
Source primaire ou spécification: Guide OpenAI Evals - Discipline
GEO
Generative Engine Optimization
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Nom donné à l'optimisation de la visibilité dans des réponses génératives. Un article de recherche publié à KDD 2024 a étudié plusieurs méthodes dans un environnement expérimental, sans établir une garantie de citation pour les moteurs commerciaux.
Source primaire ou spécification: Article GEO, arXiv 2311.09735 - Données structurées
JSON-LD
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Syntaxe JSON permettant d'exprimer des données liées. Sur le web, elle est notamment utilisée pour intégrer du vocabulaire Schema.org dans une page HTML.
Source primaire ou spécification: Spécification W3C JSON-LD 1.1 - Terme parapluie
LLM Optimization
LLMO
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Expression ambiguë qui peut désigner l'optimisation d'une application utilisant un LLM, d'un modèle, des coûts, des évaluations, ou de la visibilité d'un contenu dans les réponses IA. Le contexte doit préciser la discipline visée.
Source primaire ou spécification: Cadre des cinq disciplines - Proposition
llms.txt
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Format Markdown proposé pour présenter aux modèles une sélection de ressources d'un site. Il ne s'agit ni d'un standard du web ni d'une directive garantie pour les moteurs de recherche.
Source primaire ou spécification: Proposition llms.txt - Protocole
MCP
Model Context Protocol
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Protocole ouvert qui standardise la manière dont une application d'IA peut se connecter à des sources de données, des outils et des workflows. Il ne détermine pas à lui seul les permissions ou la sécurité d'une intégration.
Source primaire ou spécification: Documentation MCP - Robot
OAI-SearchBot
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Robot d'OpenAI associé à la recherche dans ChatGPT. OpenAI le distingue de GPTBot, lié à l'entraînement, et de ChatGPT-User, utilisé pour certaines actions initiées par un utilisateur.
Source primaire ou spécification: Documentation des bots OpenAI - Performance
Prompt caching
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Mécanisme qui réutilise le calcul associé à un préfixe de prompt identique. Son effet sur le coût et la latence dépend du fournisseur, du modèle et des règles de rétention du cache.
Source primaire ou spécification: Guide OpenAI Prompt Caching - Modèle
Quantification
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Technique qui représente des poids ou des activations avec une précision numérique réduite afin de diminuer notamment la mémoire ou le coût de calcul. Le gain et la perte de qualité doivent être mesurés pour chaque modèle et chaque tâche.
Source primaire ou spécification: Documentation Hugging Face - Architecture
RAG
Retrieval-Augmented Generation
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Architecture qui récupère des documents ou passages avant la génération afin de fournir du contexte au modèle. Sa qualité dépend notamment du corpus, de l'indexation, de la récupération et de l'évaluation de bout en bout.
Source primaire ou spécification: Article RAG original - Protocole web
robots.txt
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Fichier qui indique aux robots conformes quelles ressources ils peuvent explorer. Le protocole ne constitue pas un mécanisme de contrôle d'accès et ne garantit pas la non-indexation d'une URL.
Source primaire ou spécification: RFC 9309 - Vocabulaire
Schema.org
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Vocabulaire partagé pour décrire des entités et leurs propriétés dans des données structurées. Son usage aide les machines à interpréter une page, mais ne garantit ni résultat enrichi ni citation par une IA.
Source primaire ou spécification: Documentation Schema.org - Mesure
Share of AI Voice
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Métrique construite pour suivre la présence d'une marque ou d'une source dans un panel défini de réponses IA. Elle n'est comparable dans le temps que si les requêtes, moteurs, réglages, dates et règles de comptage sont conservés.