Glossaire

Prompt négatif

Qu’est-ce que Prompt négatif ?

Un prompt négatif précise ce qu’un modèle d’IA ne doit explicitement pas produire ou faire. En génération d’images, par exemple avec Stable Diffusion, c’est un champ de saisie distinct pour les éléments indésirables comme « flou » ou « texte dans l’image ». Avec les modèles de langage, il s’agit de règles dans les instructions, par exemple « N’invente pas de prix » ou « Ne donne pas de conseil juridique ». Ces limites rendent les résultats plus prévisibles, sans remplacer une vérification.

Ce que fait KI.ordo

Dans KI.ordo, vous inscrivez ces règles directement dans les instructions d’un agent, par exemple qu’il ne doit rien inventer ; les agents disent aussi ouvertement lorsqu’ils ne savent pas quelque chose.

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Thèmes

prompting
instructions
génération d’images

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Termes associés

Prompt

Un prompt est l'entrée qui indique à un modèle d'IA ce qu'il doit faire : une question, une tâche ou une consigne, souvent accompagnée de contexte, d'exemples et du format souhaité. La qualité de la réponse dépend fortement de la clarté et de la complétude du prompt. Par exemple, plutôt que « Écris quelque chose sur notre produit », préférez « Rédige trois avantages courts du produit X pour les artisans, ton factuel ».

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entrée
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Modèle

Métaprompt

Un métaprompt est une instruction qui demande à un modèle de langage de rédiger ou d’améliorer lui-même des prompts ou des instructions système. Vous décrivez l’objectif, le public et le ton souhaité et fournissez des exemples ; le modèle formule alors des instructions structurées avec un rôle, des règles et des limites. On obtient ainsi plus vite de bonnes premières versions, testées puis affinées par des personnes. Exemple : « service client d’un magasin de vélos » devient un projet d’instructions complet.

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agents
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Modèle

Hallucination

On parle d’hallucination lorsqu’un modèle d’IA produit une réponse convaincante mais fausse ou inventée de toutes pièces, par exemple une décision de justice inexistante, un chiffre erroné ou une source fictive. La cause : les modèles de langage produisent des formulations probables ; ils ne vérifient pas automatiquement les faits. Le risque diminue lorsque les réponses s’appuient sur des sources vérifiées, citent leurs références et que des personnes contrôlent les résultats importants.

Modèles de langage
Fiabilité
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Modèle

Stable Diffusion

Stable Diffusion est une famille de modèles de génération d'images qui créent des visuels à partir d'une description textuelle. La première version est sortie en 2022, développée sous l'égide de Stability AI avec des partenaires de recherche. Techniquement, il s'agit d'un modèle de diffusion latente qui transforme progressivement du bruit en image. Comme les poids du modèle sont publiés, il peut être exécuté et adapté en local ; l'usage commercial des versions récentes est régi par une licence propre à Stability AI (état : octobre 2026).

génération d'images
modèle de diffusion
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