Glossaire – Termes clés de l'IA en entreprise

Ce glossaire en ligne reprend les principaux termes que vous croiserez dans le livre « Réussir l’IA en entreprise », avec leur sens tel qu’ils sont utilisés dans la méthode. Le livre contient un glossaire beaucoup plus riche et détaillé, pensé comme un outil de travail pour vos équipes.

A

Agent IA
Programme qui perçoit un contexte, choisit des actions (via des outils ou API) et les exécute pour atteindre un objectif, sous supervision humaine. Dans le livre, les agents servent à automatiser des enchaînements de tâches métiers, avec des garde‑fous explicites.

AI Act (règlement européen sur l’IA)
Cadre réglementaire de l’Union européenne qui classe les systèmes d’IA par niveau de risque et impose des exigences fortes sur la gestion des risques, la transparence, la supervision humaine et la sécurité. Le livre l’utilise comme fil conducteur pour concevoir des projets « auditables par construction ».

Apprentissage automatique (Machine Learning)
Ensemble de méthodes qui permettent à un système d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque règle. Dans le livre, c’est le socle des briques prédictives (scoring, prévision, détection d’anomalies).

C

Cas d’usage IA
Problème métier concret pour lequel l’IA apporte une amélioration mesurable (temps, qualité, coûts, risques, revenus). La méthode du livre vise à sélectionner 2–3 cas d’usage prioritaires par entreprise plutôt que d’empiler des expérimentations dispersées.

Contexte long
Capacité d’un modèle à prendre en compte de très grandes quantités de texte dans une même requête (dossiers complets, contrats, procédures volumineuses). Le livre explique quand privilégier ce mode par rapport à une architecture RAG.

Culture de vérification (« sources ou silence »)
Principe central du livre : une réponse IA doit soit citer ses sources vérifiables, soit s’abstenir. Il structure la façon de concevoir les copilotes, de former les équipes et de passer des audits.

G – H

Garde‑fous
Règles, filtres et contrôles appliqués avant, pendant et après l’inférence (blocage de contenus, masquage de données sensibles, validation humaine) pour éviter des sorties indésirables. Dans le livre, les garde‑fous sont listés et organisés par cas d’usage (agents, RAG, copilotes).

Gouvernance de l’IA
Rôles, processus et décisions qui encadrent les projets IA : qui décide, qui valide, qui surveille, sur quels critères. Le livre propose un modèle de gouvernance pratique pour PME/ETI (comités, registres IA, DPIA, scorecards).

Hallucination
Réponse fausse ou non fondée produite avec assurance par un modèle. Le livre ne traite pas l’hallucination comme un « bug exotique », mais comme un risque à maîtriser via l’ancrage aux sources (RAG), la culture de vérification et des métriques de qualité.

L – M

LLM (Large Language Model)
Grand modèle de langage utilisé pour comprendre et générer du texte (et, de plus en plus, images, audio, vidéo). Le livre décrit ce que les décideurs doivent en comprendre pour choisir un fournisseur, cadrer les coûts et définir les garde‑fous, sans entrer dans la recherche fondamentale.

LLMOps / MLOps
Pratiques et outils pour industrialiser l’IA (versionning, déploiement, monitoring, tests, rollback). LLMOps pour les systèmes de type LLM/copilotes, MLOps pour les modèles prédictifs classiques. Le livre détaille les « artefacts non négociables » pour ne pas rester au stade du POC.

Modèle GPAI (IA à finalité générale)
Modèle d’IA réutilisable pour de nombreux usages différents. Dans le livre, cette notion est surtout utilisée côté conformité (AI Act) pour comprendre qui porte quelles obligations entre fournisseur de modèle et entreprise utilisatrice.

P – R

Pilotage par indicateurs (KPI, SLI, SLO, SLA)
Ensemble de métriques utilisées pour suivre valeur, qualité, performance, coûts et conformité des systèmes IA. Le livre fournit des modèles de scorecards pour comités mensuels et trimestriels, adaptés aux directions et aux DSI.

RAG (Retrieval‑Augmented Generation)
Architecture qui combine recherche dans une base documentaire interne (retraitement/indexation des documents de l’entreprise) et génération par un modèle de langage. C’est le pattern central du livre pour les cas d’usage d’accès à la connaissance (support, juridique, technique, RH…).

Réversibilité / VendorOps IA
Capacité à changer de fournisseur ou de modèle sans perdre ses données, ses index, ses métriques et ses pipelines. Le livre consacre un chapitre à la « VendorOps IA » avec des clauses contractuelles types, des scénarios de sortie et des plans de test de réversibilité.

S – T

Scorecards exécutives
Tableaux de bord synthétiques utilisés en comité de direction pour suivre quelques familles d’indicateurs (valeur, qualité, sécurité, coûts, conformité, ESG). Ils sont au cœur de la feuille de route exécutive proposée dans le livre.

Système d’IA « haut risque »
Catégorie de l’AI Act qui vise certains usages sensibles (RH, crédit, santé, etc.) et déclenche des obligations renforcées (DPIA, journalisation, documentation, contrôle humain). Le livre aide à identifier ces systèmes et à structurer la conformité opérationnelle.

Token
Unité de comptage utilisée par les modèles (fraction de mot ou de caractère). Le livre y fait référence surtout pour expliquer les coûts, la latence, la taille des contextes et les leviers d’optimisation FinOps.

Pourquoi le glossaire complet du livre est précieux

Le livre contient un glossaire et des annexes beaucoup plus étendus, qui vont au‑delà de ces définitions de base :

Définitions alignées sur l’usage précis dans la méthode (pas seulement des définitions « encyclopédiques »).
Mise en relation directe avec les chapitres (architecture, gouvernance, AI Act, FinOps, agents, RAG, sécurité).
Termes techniques, juridiques, métiers et opérationnels, pensés pour permettre à des profils très différents (direction, DSI, RH, juridique, métiers) de se comprendre et de travailler ensemble.

Sur le site, ce mini‑glossaire vous aide à suivre les pages de présentation et les offres.
Dans le livre, le glossaire complet devient un outil de travail partagé pour vos projets et vos comités IA.