A
- Agent IA
- Une IA qui ne se contente pas de répondre : elle enchaîne plusieurs actions pour atteindre un objectif, par exemple chercher une information, remplir un document puis envoyer un email.
- AI Act
- Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, adopté en 2024. Il encadre les usages de l’IA selon leur niveau de risque et entre en application progressivement.
- Algorithme
- Une suite d’instructions qui permet à un ordinateur de résoudre un problème ou d’accomplir une tâche.
- API
- Une « prise » qui permet à deux logiciels de communiquer. C’est ce qui permet, par exemple, de relier un outil d’IA à votre messagerie ou à votre CRM.
- Apprentissage automatique
- La façon dont une IA apprend à partir d’exemples plutôt qu’à partir de règles écrites à la main. En anglais : machine learning.
- Assistant IA
- Un outil avec lequel on échange en langage naturel pour obtenir des réponses, des textes, des résumés ou des analyses.
- Automatisation
- Le fait de faire exécuter une tâche répétitive par un logiciel, sans intervention humaine à chaque fois. Combinée à l’IA, elle permet par exemple de trier des emails ou de préparer des devis.
B
- Biais
- Une erreur systématique dans les réponses d’une IA, souvent héritée des données qui ont servi à l’entraîner.
C
- Chatbot
- Un programme qui dialogue avec des utilisateurs, par exemple sur un site internet pour répondre aux questions fréquentes.
- Contexte
- Les informations que l’on donne à l’IA pour qu’elle comprenne la situation : votre activité, votre public, vos contraintes. Plus le contexte est clair, meilleure est la réponse.
D
- Données d’entraînement
- L’ensemble des textes, images ou autres données utilisés pour apprendre à un modèle d’IA à produire des réponses.
F
- Fenêtre de contexte
- La quantité de texte qu’une IA peut prendre en compte en même temps, demande et documents compris.
H
- Hallucination
- Quand une IA affirme avec assurance une information fausse ou inventée. C’est pourquoi il faut toujours vérifier les chiffres, les noms et les références.
I
- IA générative
- Une IA capable de créer du contenu nouveau : texte, image, son ou vidéo, à partir d’une demande.
- Intelligence artificielle
- L’ensemble des techniques qui permettent à un ordinateur de réaliser des tâches qui demandent habituellement de l’intelligence humaine : comprendre un texte, rédiger, classer, prévoir.
L
- LLM
- Large Language Model, ou grand modèle de langage : le type de modèle qui fait fonctionner les assistants IA conversationnels. Il a appris à partir d’une très grande quantité de textes.
M
- Maîtrise de l’IA
- Le niveau de connaissance qui permet d’utiliser l’IA de façon éclairée, en connaissant ses possibilités et ses risques. Le règlement européen sur l’IA demande aux entreprises qui l’utilisent d’y veiller pour leur personnel.
- Modèle
- Le « cerveau » d’une IA : un programme entraîné sur des données pour accomplir un type de tâche.
- Multimodal
- Se dit d’une IA capable de comprendre ou de produire plusieurs types de contenus : texte, image, son.
N
- No-code
- Des outils qui permettent de créer des automatisations ou des applications sans écrire de code, en assemblant des blocs.
O
- OCR
- La reconnaissance de caractères : la technologie qui transforme une image ou un PDF scanné en texte modifiable.
P
- Prompt
- La demande écrite que l’on adresse à une IA. Un bon prompt donne le contexte, le rôle, la tâche précise et le format attendu.
R
- RAG
- Une technique qui permet à une IA de s’appuyer sur vos propres documents (catalogue, procédures, contrats) pour répondre, plutôt que sur ses seules connaissances générales.
- RGPD
- Le règlement européen sur la protection des données personnelles. Il s’applique dès que l’on traite des données personnelles, avec ou sans IA.
- ROI
- Le retour sur investissement : ce qu’un investissement rapporte par rapport à ce qu’il coûte. Pour l’IA, on compare surtout le temps gagné au coût des outils et de la mise en place.
T
- Token
- Le petit morceau de texte (souvent une partie de mot) qu’une IA traite. Les limites et les tarifs des outils sont souvent exprimés en tokens.
- Transcription
- La conversion d’un enregistrement audio en texte, par exemple pour rédiger le compte rendu d’une réunion.
W
- Workflow
- Un enchaînement d’étapes automatisées : par exemple, recevoir une demande, la faire analyser par l’IA, préparer un devis et l’envoyer pour validation.