Intelligence Artificielle : lexique
Les notions essentielles pour comprendre l’intelligence artificielle en entreprise.
- IA (Intelligence artificielle)
- systèmes capables de produire des sorties (contenu, prédictions, recommandations, décisions) à partir d’entrées, selon des objectifs définis.
- IA générative
- IA qui produit du contenu (texte, images, code) à partir d’instructions.
- LLM
- modèle d’IA spécialisé en langage, utilisé pour comprendre/générer du texte.
- Prompt
- instruction donnée au modèle (objectif + contexte + contraintes).
- Hallucination
- réponse plausible mais factuellement incorrecte si non contrôlée.
- RAG
- méthode combinant LLM + récupération de documents pour répondre avec des sources externes (utile pour bases documentaires).
- Embeddings / base vectorielle
- représentation numérique permettant de retrouver des documents “proches” sémantiquement (souvent utilisé pour RAG).
- Agent IA
- LLM + outils + mémoire + planification pour exécuter une tâche de bout en bout.
- Orchestration
- logique qui coordonne modèles, outils, étapes, contrôles.
- Connecteur / API
- moyen standard de faire dialoguer des applications entre elles.
- Workflow
- enchaînement d’étapes automatisées (déclencheurs, règles, actions).
- Low-code
- développement accéléré d’applications avec peu de code manuel.
- No-code
- développement via interface visuelle, sans écrire de code.
- Vibe coding
- développement assisté IA orienté intention (utile pour prototyper, à encadrer en production).
- On-prem / auto-hébergé
- solution opérée dans un environnement maîtrisé par l’organisation (ou son prestataire), vs service cloud public.
- Gouvernance IA
- règles, rôles, contrôles, mesure de performance et gestion des risques.
- Données personnelles (RGPD)
- données permettant d’identifier directement ou indirectement une personne (à protéger, minimiser, tracer).
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