Glossaire de l'intelligence artificielle

Agent IA

Un agent IA est un programme qui reçoit un objectif, décide lui-même des étapes et utilise des outils (logiciels, API, documents) pour l'atteindre. Contrairement à un simple chatbot, il agit : il peut créer une fiche client, envoyer un e-mail ou mettre à jour un tableau.

Agent vocal IA

callbot, réceptionniste IA

Un agent vocal IA répond au téléphone en langage naturel, comprend la demande de l'appelant et agit : prise de rendez-vous, réponse aux questions fréquentes, transfert vers la bonne personne. Il combine reconnaissance vocale, modèle de langage et synthèse vocale.

AI Act

règlement européen sur l'IA

Le règlement (UE) 2024/1689 encadre les systèmes d'IA selon leur niveau de risque. Il interdit certains usages, impose des obligations fortes aux systèmes à haut risque et des règles de transparence pour les chatbots et les contenus générés. Ses obligations entrent en vigueur par étapes entre 2025 et 2027.

AI Overview

aperçu IA de Google

Un AI Overview est le résumé généré par l'IA que Google affiche au-dessus des résultats classiques pour certaines recherches. Il cite quelques pages sources : y figurer devient un enjeu de visibilité, au même titre que la première position.

API

interface de programmation

Une API est une porte d'entrée standardisée qui permet à deux logiciels d'échanger des données. C'est grâce aux API qu'un agent IA ou un chatbot peut lire un agenda, créer un devis dans un CRM ou vérifier un stock.

Appel d'outils

function calling, tool use

L'appel d'outils est la capacité d'un modèle de langage à demander l'exécution d'une fonction précise (chercher une disponibilité, calculer un prix, lire une page) puis à utiliser le résultat dans sa réponse. C'est le mécanisme de base des agents IA.

Apprentissage automatique

machine learning

L'apprentissage automatique regroupe les méthodes qui permettent à un programme d'apprendre à partir d'exemples plutôt que de règles écrites à la main. Les modèles de langage en sont une application ; la prévision de ventes ou la détection de fraude en sont d'autres.

Assistant IA

Un assistant IA est une application conversationnelle généraliste, comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot, qui aide à rédiger, résumer, analyser ou chercher. En entreprise, on l'encadre avec des règles d'usage et, si besoin, on le connecte à ses propres documents.

Automatisation (workflow)

Un workflow automatisé enchaîne des actions entre plusieurs logiciels sans intervention humaine : un formulaire reçu crée un contact, envoie un e-mail et prévient l'équipe. Avec l'IA, le workflow peut aussi lire, classer ou rédiger.

Base de connaissances

La base de connaissances rassemble les contenus sur lesquels un chatbot ou un agent IA s'appuie pour répondre : pages du site, FAQ, fiches produits, procédures, conditions générales. Sa qualité détermine directement la qualité des réponses.

Base de données vectorielle

Une base vectorielle stocke des textes sous forme d'embeddings et retrouve en quelques millisecondes les passages les plus proches d'une question par le sens. C'est le moteur de recherche interne d'un système RAG.

Callbot

Callbot est l'autre nom de l'agent vocal IA : un robot conversationnel qui répond aux appels téléphoniques. Les callbots récents comprennent des phrases libres, contrairement aux anciens serveurs vocaux à touches.

Chatbot IA

Un chatbot IA est un assistant conversationnel installé sur un site, WhatsApp ou Messenger, qui répond aux questions des clients à partir des contenus de l'entreprise, 24 h/24. Il peut qualifier une demande, proposer un rendez-vous et passer la main à un humain.

Données structurées

schema.org, JSON-LD

Les données structurées sont des informations ajoutées au code d'une page, selon le vocabulaire schema.org, pour décrire clairement une entreprise, un article, une FAQ ou un produit. Elles aident Google et les moteurs IA à comprendre et à citer la page.

E-E-A-T

expérience, expertise, autorité, fiabilité

E-E-A-T désigne les critères de qualité que Google utilise pour évaluer un contenu : l'expérience vécue de l'auteur, son expertise, l'autorité du site et la fiabilité des informations. Les moteurs IA privilégient eux aussi des sources identifiables et sérieuses.

Embeddings

plongements vectoriels

Un embedding est une suite de nombres qui représente le sens d'un texte. Deux phrases qui veulent dire la même chose ont des embeddings proches, même avec des mots différents : c'est ce qui permet la recherche par le sens.

Escalade vers un humain

handover

L'escalade est le moment où un chatbot ou un agent vocal transmet la conversation à une personne, avec le résumé de la demande. Elle se déclenche quand la question sort du périmètre prévu, sur demande du client ou en cas de situation sensible.

Évaluation (evals)

L'évaluation consiste à tester un système d'IA sur une série de questions et de cas réels pour mesurer la justesse des réponses, le respect des consignes et les erreurs. On la refait à chaque changement de modèle, de prompt ou de contenu.

Extraction de documents

OCR, IDP

L'extraction de documents lit automatiquement des factures, bons de commande ou formulaires, y compris scannés, et en sort des données structurées : montants, dates, références. Elle supprime une grande partie de la saisie manuelle.

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est la quantité de texte, mesurée en tokens, qu'un modèle de langage peut prendre en compte en une fois : la question, l'historique de la conversation et les documents fournis. Au-delà, il faut résumer ou sélectionner l'information.

Fine-tuning

affinage d'un modèle

Le fine-tuning réentraîne un modèle existant sur des exemples propres à une entreprise pour ajuster son style ou une tâche très précise. Pour répondre à partir de documents qui changent souvent, le RAG est en général plus simple et moins coûteux.

Garde-fous

guardrails

Les garde-fous sont les règles et contrôles qui encadrent une IA : sujets autorisés, refus des demandes hors périmètre, vérification des réponses, filtrage des données personnelles. Ils rendent un chatbot ou un agent prévisible et sûr pour une marque.

GEO

Generative Engine Optimization

Le GEO est l'ensemble des pratiques qui aident une entreprise à être citée et recommandée par les moteurs de réponse IA comme ChatGPT, Perplexity, Gemini ou les AI Overviews de Google. Il prolonge le SEO : contenus clairs, faits vérifiables, données structurées et présence sur des sources fiables.

Hallucination

Une hallucination est une réponse fausse formulée avec assurance par un modèle de langage, par exemple un prix, une référence ou une loi qui n'existe pas. On la limite en ancrant les réponses dans des sources (RAG), en fixant des garde-fous et en faisant relire les contenus sensibles.

Humain dans la boucle

human in the loop

L'humain dans la boucle est un principe de conception : une personne valide les actions importantes de l'IA avant qu'elles ne partent, comme un devis, un e-mail client ou un paiement. Il combine le gain de temps de l'automatisation et le contrôle humain.

IA générative

L'IA générative désigne les modèles capables de produire du contenu nouveau : texte, image, son, vidéo ou code, à partir d'une simple consigne. ChatGPT, Claude et Gemini en sont les exemples les plus connus.

Inférence

L'inférence est l'utilisation d'un modèle déjà entraîné pour produire une réponse. C'est elle qui est facturée à l'usage par les fournisseurs, en général au nombre de tokens traités, et qui détermine le temps de réponse.

Injection de prompt

L'injection de prompt est une attaque qui glisse des instructions cachées dans un message, un document ou une page web pour détourner une IA de ses consignes. Les agents qui lisent des contenus externes doivent être conçus pour l'ignorer.

Intention

intent

L'intention est ce que la personne veut réellement obtenir derrière sa phrase : prendre rendez-vous, connaître un prix, suivre une commande. Identifier l'intention permet à un chatbot ou à un agent vocal de choisir la bonne action.

Latence

La latence est le délai entre la question et le début de la réponse. Elle compte peu pour un rapport, mais beaucoup au téléphone : un agent vocal doit répondre en moins d'une seconde environ pour que la conversation paraisse naturelle.

LLM

Large Language Model, grand modèle de langage

Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de textes pour comprendre et produire du langage. Il prédit la suite la plus probable d'un texte, ce qui lui permet de répondre, résumer, traduire ou rédiger. GPT, Claude et Gemini sont des LLM.

llms.txt

llms.txt est un fichier texte placé à la racine d'un site qui présente, en Markdown, l'entreprise et ses pages principales aux modèles de langage. C'est une proposition de standard : il facilite la lecture du site par les assistants IA sans garantir d'être cité.

Maîtrise de l'IA

AI literacy

La maîtrise de l'IA est l'obligation, prévue à l'article 4 de l'AI Act et applicable depuis février 2025, pour les organisations qui utilisent l'IA de veiller à un niveau suffisant de compétences chez leur personnel. Elle passe par la formation et des règles d'usage claires.

MCP

Model Context Protocol

Le MCP est un protocole ouvert, lancé par Anthropic fin 2024, qui standardise la connexion des assistants IA à des outils et des données (CRM, agenda, fichiers, bases de données). Un même connecteur MCP peut servir à plusieurs assistants compatibles.

Modèle multimodal

Un modèle multimodal comprend et produit plusieurs types de contenus : texte, images, audio, parfois vidéo. Il peut par exemple lire une photo de facture, décrire un schéma ou converser à voix haute.

Modèle open source

open-weight

Un modèle open source, ou à poids ouverts, est un modèle d'IA téléchargeable que l'on peut faire tourner sur ses propres serveurs, comme Llama ou Mistral. Il offre plus de contrôle sur les données, en échange d'une mise en place et d'une maintenance plus lourdes.

Moteur de réponse IA

answer engine

Un moteur de réponse IA répond directement à une question par un texte rédigé, avec quelques sources citées, au lieu d'une liste de liens. ChatGPT avec recherche, Perplexity, Gemini et les AI Overviews en sont des exemples.

NLP

traitement automatique du langage naturel

Le NLP est le domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre et de produire le langage humain : classement de textes, extraction d'informations, traduction, analyse de sentiment. Les LLM en sont l'aboutissement le plus récent.

No-code et low-code

Les outils no-code et low-code, comme n8n, Make ou Zapier, permettent de construire des automatisations en assemblant des blocs visuels plutôt qu'en écrivant tout le code. Ils accélèrent les projets ; le code sur mesure prend le relais quand la logique devient complexe.

Preuve de concept

PoC, proof of concept

Une preuve de concept est un premier prototype limité qui vérifie, sur de vraies données, qu'un projet d'IA fonctionne et apporte un gain mesurable avant d'investir dans une solution complète.

Prompt

Un prompt est la consigne écrite donnée à une IA générative. Plus il est précis sur le contexte, l'objectif, le ton et le format attendu, meilleure est la réponse. Les équipes gagnent du temps en partageant une bibliothèque de prompts éprouvés.

Prompt engineering

Le prompt engineering est la méthode de rédaction et de test des consignes données à une IA pour obtenir des résultats fiables et réguliers : exemples, étapes, format de sortie, règles à respecter.

Prompt système

Le prompt système est la consigne permanente, invisible pour l'utilisateur, qui fixe le rôle, le ton, les limites et les règles d'un chatbot ou d'un agent. Il s'applique à toutes les conversations.

Pseudonymisation

La pseudonymisation remplace les données qui identifient une personne (nom, e-mail, numéro) par des codes avant de les traiter, par exemple avant de les envoyer à un modèle d'IA. Elle réduit les risques, mais les données restent des données personnelles au sens du RGPD.

RAG

Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée par récupération

Le RAG consiste à rechercher d'abord les passages utiles dans les documents de l'entreprise, puis à les donner au modèle de langage pour qu'il réponde à partir de ces sources. Résultat : des réponses à jour, vérifiables, avec moins d'hallucinations.

Recherche sémantique

La recherche sémantique trouve les contenus qui répondent au sens d'une question, et pas seulement à ses mots exacts. « Mon colis n'est pas arrivé » retrouve ainsi la page « Suivi de livraison ».

Reconnaissance vocale

STT, speech-to-text

La reconnaissance vocale transforme la parole en texte en temps réel. Dans un agent vocal, c'est la première étape : elle doit gérer les accents, le bruit de fond et les noms propres.

RGPD

règlement général sur la protection des données

Le RGPD encadre l'utilisation des données personnelles dans l'Union européenne. Pour un projet d'IA, il impose notamment une base légale, l'information des personnes, la minimisation des données et des garanties sur les sous-traitants et les transferts hors UE.

SEO

Search Engine Optimization, référencement naturel

Le SEO regroupe les techniques qui améliorent la position d'un site dans les résultats gratuits de Google et Bing : qualité technique, contenus utiles, liens entrants. Il reste la base sur laquelle s'appuie le GEO.

Shadow AI

Le shadow AI désigne l'usage d'outils d'IA par des collaborateurs sans cadre ni validation de l'entreprise. Il expose à des fuites de données confidentielles ; la réponse est un cadre d'usage, des outils validés et de la formation.

SVI

serveur vocal interactif

Le SVI est le menu téléphonique classique du type « tapez 1, tapez 2 ». Il oriente les appels mais ne comprend pas les demandes libres ; un agent vocal IA le remplace par une vraie conversation.

Synthèse vocale

TTS, text-to-speech

La synthèse vocale transforme un texte en voix. Les voix neuronales actuelles sont naturelles, expressives et disponibles en français, néerlandais, anglais et dans de nombreuses autres langues.

Système multi-agents

Un système multi-agents répartit un travail entre plusieurs agents IA spécialisés, coordonnés par un agent principal : l'un lit les e-mails, un autre prépare le devis, un troisième vérifie. Cette organisation rend les processus longs plus fiables.

Température

La température est un réglage qui dose la part d'aléatoire dans les réponses d'un modèle. Basse, la réponse est régulière et prévisible, idéale pour un service client ; plus haute, elle devient plus variée, utile pour proposer des idées.

Token

Un token est l'unité de texte que traite un modèle de langage, souvent un morceau de mot : un mot français compte en moyenne un à deux tokens. La longueur des prompts et des réponses, et donc le coût d'usage, se mesure en tokens.