Tout WebAI, en un endroit
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230 résultatsRépertoire des contenus et ressources
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Qu’est-ce que WebAI ?
Le Web généré par l’IA ne se réduit pas aux textes produits par un modèle.
Consulter ↗Comprendre le Web génératif
Production, adaptation et publication des ressources avec des modèles.
Consulter ↗RAG : la génération augmentée par récupération
Récupérer des documents pour orienter une réponse générée.
Consulter ↗WebMCP : une interface pour les agents Web
Exposer des capacités structurées depuis une application Web.
Consulter ↗C2PA et provenance des contenus
Décrire l’origine et certaines modifications d’un média.
Consulter ↗WebGPU et l’IA dans le navigateur
Utiliser le GPU pour accélérer calculs et interfaces.
Consulter ↗Du Transformer aux modèles multimodaux
Comprendre les familles de modèles et leurs limites.
Consulter ↗SEO, AEO et GEO : quelles différences ?
Visibilité dans les moteurs classiques et interfaces de réponse.
Consulter ↗Graphes de connaissances et JSON-LD
Structurer les relations entre concepts, sources et technologies.
Consulter ↗Accessibilité et IA : concevoir pour chacun
Des interfaces utilisables au clavier, lisibles et compréhensibles.
Consulter ↗WebXR et expériences génératives
Croisement possible entre Web immersif et IA générative.
Consulter ↗Évaluer les agents et leurs limites
Tests, succès partiels, sécurité et reproductibilité.
Consulter ↗Prompt injection et sécurité des agents
Séparer les instructions autorisées des données non fiables.
Consulter ↗Visibilité dans la recherche générative
Découvrir et évaluer la présence des contenus dans les interfaces de réponse.
Consulter ↗Contrôler les robots de recherche et d’IA
Comprendre les rôles distincts des robots d’indexation, de recherche et d’entraînement.
Consulter ↗Fichier llms.txt : proposition et limites
Éviter de présenter une convention facultative comme un standard de référencement universel.
Consulter ↗Concevoir un site accessible aux humains et aux agents
Rendre les interfaces plus interprétables sans sacrifier l’expérience humaine.
Consulter ↗MCP : versions, capacités et sécurité
Comprendre les évolutions d’un protocole sans confondre adoption et maturité de tous les outils.
Consulter ↗A2A : découvrir et décrire des agents
Comprendre les cartes d’agents sans partager inutilement des données internes.
Consulter ↗WebMCP : outils JavaScript exposés par une page
Étudier l’API expérimentale et le statut exact du document communautaire.
Consulter ↗Supervision humaine des agents Web
Concevoir les points de contrôle avant toute action engageante.
Consulter ↗Injection indirecte via des pages Web
Séparer les instructions légitimes du contenu non fiable récupéré sur le Web.
Consulter ↗Évaluer les risques du Web génératif
Structurer l’évaluation plutôt que se reposer sur une liste de promesses.
Consulter ↗IA intégrée au navigateur : capacités et limites
Évaluer les APIs de traduction, résumé et génération directement accessibles dans certains navigateurs.
Consulter ↗WebNN et accélération neuronale
Comprendre une API Web conçue pour l’inférence sur les dispositifs des utilisateurs.
Consulter ↗WebGPU pour le calcul et les modèles Web
Distinguer l’API graphique/calcul de la logique des modèles d’IA.
Consulter ↗Évaluer un système RAG de manière rigoureuse
Identifier les erreurs à chaque étape d’un système de recherche augmentée.
Consulter ↗Données structurées, JSON-LD et découvrabilité
Comprendre les liens entre sémantique, métadonnées et systèmes d’IA.
Consulter ↗Provenance C2PA et vérification indépendante
Ne pas confondre signature, attribution et vérité d’une publication.
Consulter ↗Transparence des contenus générés : cadre européen
Lire les obligations de transparence sans généraliser au-delà du texte applicable.
Consulter ↗Interfaces d’IA accessibles et compréhensibles
Appliquer WCAG à des contenus et interactions dynamiques.
Consulter ↗Sobriété et modèles adaptés au Web
Choisir une architecture proportionnée à la tâche et aux appareils.
Consulter ↗Former à l’esprit critique face au Web synthétique
Passer de la consommation passive d’une réponse à l’enquête documentée.
Consulter ↗LlamaIndex
Infrastructure de récupération et d'indexation documentaire pour applications IA.
Consulter ↗c2patool
Outil de ligne de commande pour consulter et travailler avec des métadonnées C2PA.
Consulter ↗W3C Web & AI Interest Group
Groupe de réflexion sur l'intersection entre le Web et l'IA.
Consulter ↗Google Search Central
Documentation officielle sur l'indexation et la recherche Google.
Consulter ↗Google AI Search guidance
Conseils officiels sur les résultats de recherche génératifs.
Consulter ↗ReAct — Reasoning and Acting (2022)
Étude de l’articulation entre production de plans et interactions avec des sources ou environnements. Elle aide à comprendre les agents utilisant des outils, sans établir une robustesse générale.
Consulter ↗Toolformer — Language Models Using Tools (2023)
Travail NeurIPS sur l’apprentissage du recours à des outils externes par des modèles de langage. Le périmètre expérimental concerne certaines APIs et tâches ciblées.
Consulter ↗Lost in the Middle — Long Context (2024)
Étude publiée dans TACL montrant que la position d’informations pertinentes dans un long contexte peut influencer leur exploitation par des modèles. Important pour concevoir le RAG et tester les passages récupérés.
Consulter ↗WebArena — Realistic Web Agents (2023)
Environnement expérimental auto-hébergeable proposant des tâches Web réalistes pour mesurer l’aptitude d’agents à mener des actions. Les évaluations sont contextualisées par les sites et scénarios du banc d’essai.
Consulter ↗VisualWebArena — Visual Web Tasks (2024)
Environnement de tâches Web dans lesquelles la perception visuelle complète l’interprétation textuelle. Il aide à évaluer les agents qui naviguent dans des interfaces destinées aux humains.
Consulter ↗OSWorld — Computer Use Benchmark (2024)
Banc d’essai de tâches informatiques impliquant plusieurs applications et états de système. Il illustre la difficulté de réussir des opérations réelles malgré des interfaces apparemment compréhensibles.
Consulter ↗RAGAS — RAG Evaluation (2023)
Proposition d’évaluation de systèmes RAG sur plusieurs dimensions, notamment récupération des passages et fidélité de la génération. Les métriques automatiques demandent une validation appropriée.
Consulter ↗GEO — Generative Engine Optimization (2023)
Étude de stratégies et métriques de visibilité dans des moteurs de recherche génératifs. Les résultats portent sur des configurations d’essai, pas sur des garanties de classement universelles.
Consulter ↗SWE-bench — Software Agents (2024)
Étude ICLR sur des tâches de correction de code issues de problèmes de dépôts réels. Elle permet d’étudier des tests exécutables plutôt que de juger seulement des explications de code.
Consulter ↗AgentDojo — Prompt Injection Evaluation
Environnement de recherche pour analyser les injections de consignes et les défenses dans des agents utilisant des outils. Il distingue les attaques simulées des incidents réellement observés.
Consulter ↗Web génératif
Ensemble d’usages où l’IA participe à la création ou l’adaptation de contenus et d’interfaces Web.
Consulter ↗Web agentique
Web utilisé aussi par des agents capables de découvrir des outils et d’exécuter des tâches autorisées.
Consulter ↗LLM
Modèle statistique entraîné sur de grandes quantités de données textuelles et autres modalités.
Consulter ↗Transformer
Architecture de réseau neuronal basée notamment sur des mécanismes d’attention.
Consulter ↗Embedding
Représentation numérique compacte d’un texte, d’une image ou d’un autre objet.
Consulter ↗Recherche vectorielle
Recherche fondée sur une mesure de proximité entre représentations numériques.
Consulter ↗Recherche hybride
Combinaison de plusieurs approches, par exemple lexicale et vectorielle.
Consulter ↗Réordonnancement
Nouvelle estimation de l’ordre de pertinence des documents récupérés.
Consulter ↗Prompt injection
Tentative d’influencer le comportement d’un système via des instructions contenues dans des données non fiables.
Consulter ↗Citation
Renvoi permettant de retrouver une source ; ne garantit pas à lui seul la véracité.
Consulter ↗Provenance
Informations décrivant l’origine et certaines transformations d’un contenu.
Consulter ↗Content Credentials
Informations de provenance liées à certaines images et autres médias.
Consulter ↗C2PA
Ensemble de spécifications pour la provenance technique des contenus numériques.
Consulter ↗Agent IA
Système capable de planifier ou d’enchaîner des actions dans des limites définies.
Consulter ↗Outil d’agent
Fonction externe qu’un agent peut appeler avec des paramètres autorisés.
Consulter ↗Human-in-the-loop
Étape où une personne examine ou approuve une décision d’un système.
Consulter ↗Quantification
Réduction de la précision numérique des paramètres ou calculs d’un modèle.
Consulter ↗Génération augmentée
Production de contenus s’appuyant sur des outils ou informations supplémentaires.
Consulter ↗SEO
Ensemble de pratiques d’amélioration de l’accès et de la compréhension d’un site par les moteurs.
Consulter ↗AEO
Terme éditorial pour des pratiques visant la visibilité dans les moteurs de réponse.
Consulter ↗Preprint
Manuscrit scientifique diffusé avant, ou indépendamment de, l’évaluation par les pairs.
Consulter ↗Accessibilité
Conception pour permettre l’accès aux contenus et fonctions à diverses personnes.
Consulter ↗Article 50 du règlement IA
Obligations européennes de transparence pour certains contenus.
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