Glossaire de l'IA en entreprise
Les termes essentiels de l'intelligence artificielle, expliqués simplement.
IA générative
Une intelligence artificielle capable de créer du contenu nouveau : texte, images, code, vidéo ou musique, à partir d'une instruction donnée par l'utilisateur. Contrairement aux logiciels traditionnels qui suivent des règles fixes, elle génère des réponses en s'appuyant sur des modèles entraînés sur de vastes corpus de données.
LLM
Un modèle de langage de grande taille, aussi appelé Large Language Model, qui comprend et produit du texte en langage naturel. Il repose sur des milliards de paramètres et est entraîné à prédire le mot suivant dans une séquence, ce qui lui permet de répondre à des questions, résumer des documents ou traduire des contenus.
Prompt engineering
L'art de formuler des instructions précises pour obtenir le meilleur résultat d'une IA générative. Un bon prompt précise le rôle, le contexte, le format attendu et les contraintes, ce qui améliore considérablement la qualité et la fiabilité des réponses.
Agent IA
Un système qui combine un modèle de langage avec des outils et des règles pour accomplir une tâche de manière autonome. Contrairement à un simple chatbot, un agent peut planifier des actions, récupérer des informations, exécuter des commandes et itérer jusqu'à atteindre son objectif.
GEO (Generative Engine Optimization)
L'ensemble des techniques qui permettent à une entreprise d'être citée, recommandée ou correctement présentée dans les réponses des IA génératives comme ChatGPT ou Perplexity. Il complète le SEO en s'assurant que les modèles de langage disposent d'informations fiables et structurées sur l'organisation.
SEO
L'optimisation d'un site web pour qu'il apparaisse en bonne position dans les résultats des moteurs de recherche classiques comme Google. Le SEO travaille sur la structure technique, les contenus et les liens entrants pour améliorer la visibilité organique.
IA Act
Le règlement européen sur l'intelligence artificielle qui encadre le développement et l'usage des systèmes d'IA dans l'Union européenne. Il classe les usages selon leur niveau de risque et impose des obligations de transparence, de documentation et de conformité aux entreprises concernées.
RGPD appliqué à l'IA
L'adaptation du Règlement général sur la protection des données aux usages de l'intelligence artificielle. Elle vise à garantir que les données personnelles utilisées pour entraîner, interroger ou enrichir un modèle d'IA soient collectées, traitées et conservées de manière légale, sécurisée et transparente.
RAG
Une technique, abréviation de Retrieval-Augmented Generation, qui permet à une IA générative de s'appuyer sur des documents ou une base de connaissances spécifiques pour répondre. Au lieu de se contenter de sa mémoire générale, le modèle récupère des informations pertinentes et les utilise pour produire une réponse contextualisée et vérifiable.
Hallucination
Le fait qu'une IA générative produise une réponse plausible mais factuellement fausse ou inventée. Elle survient lorsque le modèle privilégie la cohérence linguistique au détriment de la vérité, ce qui oblige à toujours vérifier les informations sensibles avant de les utiliser.
GPT
Une famille de modèles de langage développés par OpenAI, dont ChatGPT est l'interface la plus connue. Le sigle signifie Generative Pre-trained Transformer et désigne une architecture capable de comprendre et de générer du texte de manière fluide.
Fine-tuning
Le processus qui consiste à affiner un modèle d'IA déjà entraîné sur un jeu de données spécifique à un métier ou à une entreprise. Cela permet d'améliorer la pertinence des réponses dans un domaine particulier sans avoir à reconstruire le modèle à partir de zéro.
No-code / Automatisation
L'utilisation d'outils visuels, sans écrire de code, pour connecter des applications et automatiser des tâches répétitives. Couplée à l'IA, cette approche permet aux équipes métier de créer des workflows intelligents qui traitent des documents, envoient des notifications ou alimentent un CRM.
Token
L'unité de base utilisée par un modèle de langage pour lire et générer du texte. Un token peut correspondre à un mot, une partie de mot ou un signe de ponctuation, et le nombre de tokens consommés détermine le coût et la fenêtre de contexte d'une requête.
Gouvernance IA
L'ensemble des règles, processus et responsabilités qui encadrent l'usage de l'intelligence artificielle au sein d'une organisation. Elle couvre la conformité réglementaire, la sécurité des données, la maîtrise des biais et la formation des équipes.