Glossaire Claude et Claude Code : 42 termes clés expliqués

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Grand modèle de langage (LLM): Un réseau de neurones entraîné sur d'immenses volumes de texte pour prédire le prochain token, ce qui lui permet de générer et de comprendre le langage. Claude est une famille de grands modèles de langage construits par Anthropic. En savoir plus →
Token: L'unité que lit et écrit un LLM. Un token correspond à peu près à un fragment de mot (environ 3 à 4 caractères en anglais). La longueur du prompt, la longueur de la réponse, les limites de contexte et la tarification se mesurent tous en tokens. En savoir plus →
Fenêtre de contexte (context window): Le nombre maximal de tokens qu'un modèle peut prendre en compte à la fois, couvrant le system prompt, l'historique de la conversation, les documents récupérés et la réponse. Une fois pleine, le contenu le plus ancien doit être retiré ou compacté. En savoir plus →
Prompt: L'entrée que vous donnez au modèle. Un bon prompt énonce clairement l'objectif, le contexte, le format et les contraintes éventuelles, afin que le modèle dispose de tout ce dont il a besoin pour bien répondre. En savoir plus →
System prompt (prompt système): Un ensemble d'instructions permanentes qui définissent le rôle, les règles et le comportement du modèle pour toute une conversation. Il est envoyé avant les messages de l'utilisateur et bénéficie de la priorité d'instruction la plus forte. En savoir plus →
Température: Un réglage entre 0 et 1 qui contrôle le caractère aléatoire des réponses. Une température basse produit des réponses ciblées et reproductibles ; une température plus élevée les rend plus variées et créatives. En savoir plus →
Claude: La famille de modèles d'IA développée par Anthropic, accessible via Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork et l'API Claude. Ses différents niveaux arbitrent entre capacité, vitesse et coût. En savoir plus →
Claude Code: L'agent de codage en ligne de commande d'Anthropic. Il lit et modifie des fichiers, exécute des commandes shell, utilise git, et fonctionne selon une boucle d'agent sous contrôle des permissions, étendu par des skills, des serveurs MCP, des sous-agents et des hooks. En savoir plus →
Claude Cowork: Le collaborateur agentique d'Anthropic qui opère sur votre machine et vos fichiers dans un contexte de bureau plus large que le terminal, en planifiant et en réalisant des tâches en plusieurs étapes. En savoir plus →
API Claude (Claude API): L'interface destinée aux développeurs pour appeler Claude directement. La Messages API envoie des prompts, diffuse les réponses en flux, définit des outils que le modèle peut appeler, et renvoie une sortie structurée. En savoir plus →
Opus, Sonnet et Haiku: Les trois niveaux standard de Claude. Opus est le plus capable, Sonnet équilibre qualité et vitesse, et Haiku est le plus rapide et le moins cher. Router une tâche vers le niveau le plus modeste capable de bien l'accomplir permet de gagner du temps et de l'argent. En savoir plus →
CLAUDE.md: Un fichier Markdown que Claude Code charge automatiquement comme mémoire de projet ou d'utilisateur. Il contient les règles permanentes, les conventions et le contexte, et constitue le fichier le plus déterminant pour orienter le comportement de l'agent. En savoir plus →
Commande slash (slash command): Un raccourci tapé avec une barre oblique en tête (par exemple /clear ou /compact) qui déclenche une action intégrée ou un skill dans Claude Code. Des commandes slash personnalisées peuvent être définies par projet. En savoir plus →
Skill (SKILL.md): Un dossier contenant un fichier SKILL.md, et éventuellement des scripts, qui enseigne à Claude un flux de travail reproductible. Claude invoque le skill correspondant lorsqu'une tâche correspond à sa description, ce qui permet de coder une expertise une seule fois et de la réutiliser. En savoir plus →
Model Context Protocol (MCP): Un standard ouvert pour connecter un agent d'IA à des outils, des données et des prompts externes. Un serveur MCP expose des capacités que Claude Code peut appeler, ce qui permet à l'agent d'atteindre des systèmes au-delà des fichiers locaux. En savoir plus →
Serveur MCP (MCP server): Un programme qui implémente le Model Context Protocol pour exposer des outils, des ressources ou des prompts à un client d'IA. En connecter un permet à Claude de lire une base de données, d'appeler une API, ou de piloter un autre système. En savoir plus →
Sous-agent (sub-agent): Une instance Claude distincte, lancée par l'agent principal pour traiter une tâche dans son propre contexte isolé. Les sous-agents permettent le travail en parallèle et évitent que de grandes recherches ou revues n'encombrent la conversation principale. En savoir plus →
Hook: Une commande shell que Claude Code exécute automatiquement lors d'un événement du cycle de vie, comme le début de session, la fin de session, ou après chaque tour. Les hooks automatisent des actions répétitives comme la synchronisation de la mémoire ou la validation des changements. En savoir plus →
Mode plan (plan mode): Un mode de Claude Code où l'agent propose un plan et attend une validation avant de toucher à quoi que ce soit. Il sert à examiner l'approche envisagée sur un changement non trivial avant exécution. En savoir plus →
Mode de permission (permission mode): Le réglage qui détermine ce que Claude Code peut faire sans demander confirmation, depuis la confirmation de chaque action jusqu'à l'exécution autonome. Les modes automatiques conservent des garde-fous qui bloquent malgré tout les commandes clairement destructrices. En savoir plus →
Boucle d'agent (agent loop): Le cycle que suit un agent autonome : lire l'objectif et le contexte, choisir un outil, agir, observer le résultat, et recommencer jusqu'à ce que la tâche soit terminée. C'est ce qui distingue un agent d'un simple échange prompt-réponse. En savoir plus →
Usage d'outils (tool use / function calling): Donner au modèle un ensemble d'outils avec des entrées typées pour qu'il puisse décider d'en appeler un, recevoir le résultat, et poursuivre. Cela permet à Claude d'accomplir des actions et de récupérer des données en temps réel plutôt que de seulement produire du texte. En savoir plus →
Mise en cache de prompt (prompt caching): Réutiliser le traitement déjà effectué par le modèle sur un préfixe stable (comme un long system prompt ou un document) d'un appel à l'autre, de sorte que le contexte répété soit facturé et calculé une seule fois. Cela réduit le coût et la latence sur les charges de travail répétitives. En savoir plus →
Batch API: Un moyen asynchrone de soumettre de nombreuses requêtes à la fois à un tarif réduit, avec des résultats renvoyés plus tard. Elle convient aux gros travaux non urgents comme la génération en masse, la classification ou l'évaluation. En savoir plus →
Réflexion étendue (extended thinking): Un mode où le modèle est autorisé à raisonner longuement avant de répondre, produisant de meilleurs résultats sur des problèmes difficiles au prix de tokens et de temps supplémentaires. En savoir plus →
Chaîne de raisonnement (chain of thought): Demander au modèle de dérouler son raisonnement étape par étape avant de donner la réponse finale, ce qui améliore la précision sur les tâches nécessitant une logique en plusieurs étapes. En savoir plus →
Prompting à exemples (few-shot prompting): Inclure dans le prompt quelques exemples travaillés du schéma entrée-sortie attendu, afin que le modèle suive le même format et le même style. Le zero-shot consiste à ne donner aucun exemple. En savoir plus →
Hallucination: Le fait, pour un modèle, d'énoncer une chose fausse ou inventée comme si c'était un fait. On la réduit en ancrant les réponses dans des sources fournies, en demandant au modèle de signaler son incertitude, et en vérifiant les affirmations. En savoir plus →
Garde-fou (guardrail): Une règle ou un contrôle qui contraint ce qu'un système d'IA peut faire ou produire, comme la validation des entrées, des limites de permission, ou une étape de vérification avant qu'une action ne soit engagée. En savoir plus →
Eval (évaluation): Un test reproductible qui note un prompt, un modèle ou un agent sur des cas connus. Les evals font passer le prompt engineering du tâtonnement à la mesure, en détectant les régressions avant leur mise en production. En savoir plus →
Mode headless (headless mode): Faire tourner Claude Code de manière non interactive depuis un script ou un pipeline (par exemple avec l'option -p), afin de l'automatiser dans des chaînes CI/CD, des tâches planifiées (cron) et d'autres flux sans supervision. En savoir plus →
Git worktree: Une copie de travail distincte d'un dépôt git qui partage son historique. Les worktrees permettent à plusieurs agents de modifier le même projet en parallèle sans que leurs changements n'entrent en collision. En savoir plus →
Fan-out (répartition en éventail): Répartir le travail entre de nombreux agents qui s'exécutent simultanément, puis rassembler leurs résultats. C'est le schéma derrière les recherches larges, les changements multi-fichiers et les audits de grande ampleur. En savoir plus →
Pipeline: Un schéma d'orchestration où chaque élément traverse une séquence d'étapes indépendamment, de sorte qu'un élément peut se trouver dans une étape avancée pendant qu'un autre en est encore au début. Cela évite les temps morts d'une barrière stricte entre les étapes. En savoir plus →
Panel de juges (judge panel): Utiliser plusieurs agents indépendants pour noter ou vérifier un résultat, puis combiner leurs verdicts. La vérification adversariale demande à chaque juge d'essayer de réfuter un constat, ce qui élimine les réponses plausibles mais fausses. En savoir plus →
Limite de débit (rate limit, erreur 429): Un plafond sur le nombre de requêtes ou de tokens que vous pouvez utiliser par intervalle de temps. Le dépasser renvoie une erreur HTTP 429, gérée en réduisant le rythme des appels, en lisant les en-têtes de limite de débit, et en ne relançant jamais les requêtes à l'aveugle. En savoir plus →
Injection de prompt (prompt injection): Une attaque où des instructions malveillantes cachées dans un contenu récupéré, un fichier, ou une sortie d'outil tentent de détourner l'agent. La défense consiste à traiter tout ce contenu comme des données à analyser, jamais comme des commandes à exécuter. En savoir plus →
Sortie structurée (structured output): Faire en sorte que le modèle renvoie des données dans une forme stricte, généralement du JSON valide selon un schéma, afin que le code en aval puisse les exploiter de manière fiable plutôt que d'avoir à analyser du texte libre. En savoir plus →
Génération augmentée par récupération (RAG): Récupérer des documents pertinents et les ajouter au prompt afin que le modèle réponde à partir de sources actuelles et spécifiques plutôt qu'à partir de ses seules données d'entraînement. Cela ancre les réponses et réduit les hallucinations. En savoir plus →
llms.txt: Un fichier texte brut placé à la racine d'un site, qui donne aux assistants d'IA un résumé concis et structuré du site ainsi que des liens vers ses pages clés, selon le format défini sur llmstxt.org. Il aide les modèles à comprendre et à citer le site. En savoir plus →
Optimisation pour moteurs génératifs (GEO): Optimiser un contenu pour que des assistants d'IA comme ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini le fassent remonter et le citent, via une rédaction factuelle claire, des données structurées, un fichier llms.txt et des mentions tierces faisant autorité. En savoir plus →
Second cerveau (second brain): Une mémoire durable, fondée sur des fichiers, qu'un agent lit et écrit d'une session à l'autre, souvent conservée sous forme de notes Markdown liées entre elles dans un outil comme Obsidian, de sorte que la connaissance s'accumule au lieu de se perdre à la fin d'une session. En savoir plus →

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