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génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses 
génératifs (generative adversarial networks ou GAN) sont 
une classe d’algorithmes d’apprentissage non supervisé.  
Ils permettent de générer des images avec un fort degré 
de réalisme.
Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux de 
neurones sont placés en compétition dans un scénario 
de théorie des jeux.  Le premier réseau est le générateur, 
il génère un échantillon (par exemple une image), tandis 
que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter 
si l’échantillon est réel ou s’il est le résultat du générateur. 
Le générateur est entraîné avec comme but de tromper 
le discriminateur. (Wikipedia)
Réseau d’apprentissage profond
L’apprentissage profond est un procédé d’apprentissage 
automatique utilisant des réseaux de neurones possédant 
plusieurs couches de neurones cachées.  Ces algorithmes 
possédant de très nombreux paramètres, ils demandent 
un nombre très important de données afin d’être entraînés.  
(CNIL)
Sème
Unité minimale de signification entrant, comme 
composant, dans le sens d’une unité lexicale.
•
Un mot contient un ou plusieurs sèmes.
•
Le mot chaise et le mot fauteuil contiennent tous les
deux le sème « où l’on s’assoit », mais seul fauteuil
a celui « avec des bras ».  
(Larousse et Wiktionnaire)
Optimisation pour les moteurs de recherche ou Search 
Engine Optimization (SEO)
L’optimisation pour les moteurs de recherche, aussi 
connue sous le nom de référencement naturel et sous 
le sigle SEO, inclut l’ensemble des techniques qui visent 
à améliorer le positionnement d’une page, d’un site ou 
d’une application Web dans la page de résultats d’un 
moteur de recherche.
Ces techniques cherchent à améliorer la compréhension 
et la prise en compte de la thématique et du contenu 
d’une ou de l’ensemble des pages d’un site Web par 
l’algorithme de classement des moteurs de recherche.  
(Wikipédia)
Spamming
Envois en grand nombre de messages ou de courriers 
électroniques non sollicités à des boîtes aux lettres 
électroniques ou à des forums dans un but publicitaire, 
commercial, d’hameçonnage ou de manipulation de 
l’opinion.  (D’après Larousse)
Système autonome
Un système autonome (autonomous system, AS) est un 
ensemble de réseaux informatiques IP intégrés à l’Internet 
et dont la politique de routage interne (routes à choisir 
en priorité, filtrage des annonces) est harmonisée ou 
organisée de façon logique.
Un AS est généralement sous le contrôle d’une entité 
ou organisation unique, typiquement un fournisseur 
d’accès à l’Internet.
Tatouage numérique
Le tatouage numérique est une technique liée au 
domaine de la stéganographie, un domaine proche 
mais distinct de celui de la cryptographie.  Comme pour 
cette dernière, l’objectif est de transmettre de façon 
sécurisée des informations.  Cependant, alors que la 
cryptographie consiste en une écriture indéchiffrable d’un 
message ou d’une information (ainsi rendue secrète), la 
stéganographie va plutôt s’attacher à cacher un message 
dans un contenu pour qu’il soit, non pas indéchiffrable, 
mais indiscernable.  Le tatouage est un cas particulier à cet 
égard, puisque l’objectif n’est pas toujours d’insérer une 
marque indiscernable, mais plutôt qu’elle soit inséparable 
de son support.  L’information concernée peut être un 
marquage sans signification, comme par exemple le 
filigrane utilisé sur les photographies, ou bien un message 
plus complexe.  Il peut être directement visible à la vue 
du document, ou invisible.  (CNIL)
Modélisation de thèmes incrémentale ou topic modeling 
incrémental
La modélisation de thèmes incrémentale (parfois appelée 
modélisation de thèmes en ligne) permet de détecter 
les thèmes abordés dans un corpus de texte, avec la 
capacité d’apprendre de manière incrémentale à partir 
d’un mini-lot d’instances.  C’est un moyen de mettre à jour 
votre modèle de thèmes avec des données sur lesquelles 
il n’a pas été formé auparavant, identifier les nouveaux 
sujets abordés par un corpus d’articles de recherche par 
exemple.  (Adapté d’une définition de M. Grootendorst)
Transformeurs
Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est une 
architecture d’apprentissage profond introduite en 2017. Il 
est principalement utilisé dans le domaine du traitement 
automatique des langues (TAL ou Natural Language 
Processing NLP) en servant de base aux grands modèles 
de langage, mais peut aussi servir à traiter d’autres 
modalités comme les images, les vidéos ou le son, parfois 
simultanément.
À l’instar des réseaux de neurones récurrents (recurrent 
neural network, RNN), les transformeurs sont conçus 
pour gérer des données séquentielles, notamment pour 
la traduction et la génération de texte.  Cependant, 
contrairement aux RNN, les transformeurs ne nécessitent 
pas un traitement séquentiel des données.  Ainsi, pour