Glossaire IA pour
les équipes métier
15 termes expliqués sans jargon, avec des exemples concrets pour les équipes RH, marketing et commerciales. Mis à jour chaque mois.
Agent IA
Un agent IA est un système qui utilise un LLM comme moteur de raisonnement pour exécuter des tâches de façon autonome — en planifiant, en utilisant des outils et en prenant des décisions sans intervention humaine à chaque étape.
ChatGPT
ChatGPT est l'interface conversationnelle développée par OpenAI, donnant accès aux modèles GPT via un chat en langage naturel. Lancé en novembre 2022, il a atteint 100 millions d'utilisateurs en deux mois.
Copilot
Un Copilot est un assistant IA intégré directement dans un outil existant (Word, Excel, Teams, Salesforce…) qui suggère, rédige et analyse sans que l'utilisateur quitte son environnement de travail habituel.
Deep Learning
Le deep learning (apprentissage profond) est une sous-branche du machine learning utilisant des réseaux de neurones artificiels à de nombreuses couches — la technologie à la base des LLM, de la reconnaissance vocale et de la vision par ordinateur.
Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle IA pré-existant sur un jeu de données spécifique pour le spécialiser sur un domaine ou un style particulier — une technique avancée qui surpasse le prompting pour certains cas d'usage.
Hallucination
Une hallucination IA est une information inventée par un modèle de langage et présentée avec confiance — statistiques fictives, citations inexistantes, faits erronés — sans aucun signal d'avertissement apparent.
IA Générative
L'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de créer du contenu original — texte, image, code, audio — à partir d'une instruction en langage naturel.
LLM
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur des milliards de textes pour comprendre et générer du langage naturel avec une précision remarquable.
Machine Learning
Le machine learning (apprentissage automatique) est une branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données sans être explicitement programmés — ils identifient des patterns statistiques et s'améliorent avec l'expérience.
NLP
Le NLP (Natural Language Processing, ou Traitement Automatique du Langage Naturel) est la branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre, analyser et générer le langage humain — la technologie qui alimente les chatbots, l'analyse de sentiment et les moteurs de recherche.
No-code IA
Le no-code IA désigne les plateformes permettant de créer des automatisations, applications et agents IA sans écrire de code — rendant l'IA accessible aux équipes métier sans compétences techniques.
Prompt
Un prompt est l'instruction textuelle que vous donnez à un modèle d'IA pour obtenir une réponse. La qualité du prompt détermine directement la qualité du résultat — c'est le levier de contrôle principal de l'IA générative.
Prompt Engineering
Le prompt engineering est la discipline qui consiste à concevoir et optimiser les instructions données à un modèle d'IA pour obtenir des résultats précis, cohérents et exploitables — une compétence clé de l'ère IA.
RAG
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui connecte un LLM à une base de connaissances externe, permettant à l'IA de répondre à partir de vos propres documents — sans hallucination sur vos données internes.
Token
Un token est l'unité de base que les LLM utilisent pour traiter le texte. En français, un token correspond environ à ¾ d'un mot. Les limites et coûts des modèles IA sont exprimés en tokens.