Pratique consistant à préciser à une IA générative le profil du destinataire d'un message pour qu'elle adapte son ton, son niveau de langage et son degré de formalité.
L'adaptive learning est une méthode de formation qui ajuste automatiquement le contenu, le rythme et la difficulté selon le niveau réel de chaque apprenant.
Un agent autonome est un programme d'intelligence artificielle capable d'agir et de prendre des décisions sans validation humaine à chaque étape.
Système informatique capable de dialoguer avec une personne en langage naturel, à l'écrit ou à l'oral, pour répondre à une question ou réaliser une action.
Un agent IA est un système d'intelligence artificielle capable d'enchaîner plusieurs actions de façon autonome pour atteindre un objectif donné.
Programme d'intelligence artificielle capable de choisir et d'utiliser plusieurs outils numériques différents pour accomplir une tâche donnée.
Agent d'intelligence artificielle conçu et paramétré pour accomplir une tâche précise et bien définie, plutôt qu'un usage généraliste.
Système d'intelligence artificielle capable de planifier et d'exécuter plusieurs étapes en autonomie pour atteindre un objectif donné.
L'AI analytics désigne l'usage de l'intelligence artificielle pour analyser automatiquement des données et en tirer des enseignements exploitables.
Logiciel capable de comprendre une demande en langage naturel et d'y répondre ou d'agir à la place de l'utilisateur.
Un AI Learning Assistant est un outil d'intelligence artificielle intégré à une formation, qui répond aux questions et personnalise le parcours de l'apprenant.
Gains d'efficacité obtenus en confiant une partie du travail à des outils d'intelligence artificielle, comme la rédaction, la recherche ou le tri d'informations.
Espace en ligne pour tester, régler et prototyper l'usage d'un modèle d'intelligence artificielle avant de le déployer.
L'aide à la décision regroupe les méthodes et outils (grilles, données, tableaux de bord) qui aident une personne à choisir entre plusieurs options de façon plus objective.
Un algorithme est une suite de règles et de calculs qu'un programme informatique suit pour trier, classer ou décider automatiquement d'un résultat.
L'analyse est la démarche qui transforme des faits observés en explications claires, utiles pour décider et agir.
Examen du curriculum vitae d'un candidat pour vérifier si son profil correspond aux exigences d'un poste à pourvoir.
Méthodes statistiques et algorithmiques poussées (data mining, apprentissage automatique) pour repérer des tendances invisibles dans de grands volumes de données.
Technique d'intelligence artificielle qui évalue automatiquement le ton émotionnel d'un texte (positif, négatif, neutre) pour en tirer une lecture globale.
L'analyse prédictive utilise des données passées pour estimer ce qui a des chances de se produire dans le futur.
Cette notion rappelle que l'IA détecte des signaux dans les données, mais que c'est à l'humain d'interpréter et de décider quoi en faire.
L'annotation consiste à ajouter une note, une étiquette ou un commentaire à un contenu pour l'expliquer, le classer ou l'enrichir.
Une API est une interface qui permet à deux logiciels différents d'échanger automatiquement des informations ou des services entre eux.
L'apprentissage est le processus par lequel une personne, une équipe ou une machine acquiert de nouvelles connaissances ou compétences.
L'apprentissage automatique (machine learning) permet à un système d'apprendre à partir de données, sans être programmé règle par règle.
L'apprentissage non supervisé est une méthode d'intelligence artificielle où un algorithme découvre seul des regroupements dans des données non étiquetées.
L'apprentissage par renforcement est une méthode d'IA où un algorithme apprend par essais et erreurs, guidé par des récompenses.
L'apprentissage supervisé est une méthode d'IA où un algorithme apprend à partir d'exemples déjà étiquetés par des humains.
En intelligence artificielle, l'architecture désigne la structure interne d'un modèle : comment ses composants sont organisés et connectés entre eux.
Personne ou, de plus en plus, outil numérique qui appuie l'équipe de vente : suivi des prospects, relances, préparation de devis.
Outil fondé sur l'intelligence artificielle, intégré à l'éditeur de code, qui aide un développeur à écrire, corriger et expliquer du code.
Un assistant IA est un outil d'intelligence artificielle qui aide une personne dans ses tâches quotidiennes : rédiger, planifier, répondre, organiser.
Logiciel ou service qui utilisé l'intelligence artificielle pour comprendre une demande en langage courant et accomplir une tache ou fournir une réponse utile.
Outil, souvent doté d'IA, qui aide à préparer des campagnes, rédiger des contenus et analyser les résultats marketing d'une entreprise.
Personne ou outil, de plus en plus souvent propulsé par l'intelligence artificielle, qui accompagne un formateur dans la préparation et le suivi d'une formation.
Un assistant virtuel est un programme capable de répondre à des demandes, souvent par la voix ou par écrit, pour aider dans des tâches courantes.
Un audit IA est un examen structuré d'un système d'intelligence artificielle pour vérifier sa fiabilité, son équité et sa conformité légale.
Amélioration des capacités humaines au travail grâce à des outils technologiques, notamment l'IA, qui assistent l'humain sans le remplacer entièrement.
Un automate est un système qui exécute automatiquement une suite de tâches prédéfinies, sans intervention humaine à chaque étape.
L'automatisation consiste à confier une tâche répétitive à un outil ou un logiciel qui l'exécute seul, sans intervention humaine à chaque fois.
Automatiser des tâches avec Make en enchaînant un déclencheur (trigger) et des modules qui exécutent chacun une action, sans intervention manuelle répétée.
Automatisation de tâches qui combine des règles classiques avec de l'intelligence artificielle, capable de s'adapter à des situations variées.
L'AutoML (apprentissage automatique automatisé) permet de créer un modèle de machine learning performant sans expertise technique poussée.
Un avatar est la représentation visuelle qui incarne une personne dans un espace numérique : jeu vidéo, métavers ou visioconférence.
Ensemble d'informations rédigées selon les règles du Facile à Lire et à Comprendre (FALC), pour être compris par le plus grand nombre, y compris les personnes en difficulté de lecture.
Une base de connaissances est un ensemble organisé d'informations (documents, procédures, réponses types) qu'on peut consulter ou interroger rapidement.
Un benchmark IA est un test standardisé qui compare les performances de plusieurs systèmes d'intelligence artificielle sur les mêmes tâches.
Un biais algorithmique est une distorsion systématique dans les résultats d'un système d'IA, qui désavantage ou favorise injustement certains profils.
Le Big Data désigne des volumes de données si vastes et complexes qu'ils dépassent les outils informatiques classiques et exigent des technologies dédiées.
Un bot est un programme informatique qui exécute automatiquement des tâches répétitives, avec ou sans intelligence artificielle.
Le brainstorming IA consiste à utiliser un outil d'intelligence artificielle pour générer rapidement de nombreuses idées sur un sujet donné.
Méthode pour mesurer et prouver, avec des chiffres, ce qu'une entreprise gagne réellement en adoptant des outils d'intelligence artificielle.
Recensement structuré des différents usages possibles de l'intelligence artificielle au sein d'une organisation.
Un centre de contact est la structure qui centralise et traite les demandes clients, quel que soit le canal utilisé : téléphone, email, chat ou réseaux sociaux.
Service ou structure d'une organisation qui gère l'ensemble des échanges avec les clients, par téléphone, e-mail, chat ou réseaux sociaux.
Technique où un modèle d'intelligence artificielle détaille ses étapes de raisonnement avant de donner sa réponse finale, plutôt qu'un résultat brut.
Un chat IA est une interface de conversation en langage naturel avec un assistant d'intelligence artificielle, pour poser des questions et obtenir des réponses.
Un chatbot est un programme qui simule une conversation avec un utilisateur, par écrit ou à l'oral, pour répondre à des questions ou guider une démarche.
Agent conversationnel d'intelligence artificielle développé par OpenAI, lancé fin 2022, capable de répondre en langage naturel et de rédiger des textes.
La classification range une donnée (texte, image, client...) dans une catégorie prédéfinie grâce à un modèle entraîné sur des exemples déjà étiquetés.
Technique d'intelligence artificielle qui range automatiquement des éléments dans des catégories définies à l'avance.
Assistant d'intelligence artificielle conversationnel développé par l'entreprise Anthropic, conçu avec une attention particulière portée à la sécurité.
Accès, via internet, à des outils d'intelligence artificielle hébergés sur des serveurs distants, sans matériel dédié à acheter.
Technique qui regroupe automatiquement des données similaires en catégories découvertes par l'algorithme, non définies à l'avance.
Co-écrire avec l'IA, c'est utiliser un outil d'intelligence artificielle comme partenaire de rédaction, tout en gardant la décision finale sur le contenu.
Code informatique produit automatiquement par une intelligence artificielle, à partir d'une description ou du contexte, à relire avant usage.
La collecte de données est le processus qui consiste à rassembler des informations utiles (ventes, avis, comportements...) pour les analyser ou entraîner un système.
La complétion est la capacité d'une IA à générer la suite d'un texte, d'une phrase ou d'une ligne de code, à partir de ce qui a déjà été écrit.
La compréhension du langage est la capacité d'une IA à analyser un texte ou une parole pour en saisir le sens, l'intention et le contexte.
La computer vision (vision par ordinateur) est une branche de l'IA qui permet à une machine d'analyser et d'interpréter des images ou des vidéos.
Cette notion invite à choisir un outil d'IA différent selon la sensibilité des données : grand public pour l'anodin, outil professionnel sécurisé pour le sensible.
Démarche qui consiste à planifier, sur une année, les actions concrètes d'adoption de l'intelligence artificielle dans une organisation.
Ensemble des informations fournies à une IA, ou dont elle dispose déjà, qui déterminent la pertinence de sa réponse.
Assistant IA intégré directement dans un logiciel existant, qui propose des suggestions selon le contexte de travail en cours.
Assistant d'intelligence artificielle intégré directement dans un logiciel métier, qui suggère, corrige ou automatise des tâches sans remplacer l'utilisateur.
Ensemble organisé de textes ou de documents rassemblés pour être étudiés ou utilisés pour entraîner une intelligence artificielle.
Usage d'outils d'intelligence artificielle pour aider à produire un contenu (texte, image, vidéo, musique), sans remplacer entièrement le créateur.
La création de contenu est le processus de production de textes, images, vidéos ou audios destinés à informer, séduire ou engager un public.
Usage de l'intelligence artificielle pour protéger les systèmes informatiques, et nouveaux risques liés à l'IA elle-même.
La data désigne l'ensemble des informations chiffrées ou textuelles collectées, qui peuvent être analysées pour mieux comprendre une situation.
Un Data Lake est un espace de stockage qui conserve toutes les données d'une entreprise dans leur format d'origine, sans les organiser à l'avance.
Technique qui consiste à explorer de grands volumes de données pour y détecter des tendances, des liens ou des comportements utiles.
Discipline qui combine statistiques, informatique et connaissance métier pour extraire de la valeur utile des données.
Professionnel qui analyse de grandes quantités de données, avec des statistiques et de la programmation, pour aider à la décision.
Un dataset (jeu de données) est un ensemble organisé de données rassemblées pour être analysées ou pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle.
Prise de décision humaine enrichie par des données, des analyses ou des recommandations issues d'outils numériques, sans être automatisée.
Décision prise par un système informatique ou une intelligence artificielle, sans intervention humaine directe au moment où elle est rendue.
Le deep learning est une technique d'intelligence artificielle fondée sur des réseaux de neurones à plusieurs couches, capable d'apprendre à partir de grandes quantités de données.
Étape où un projet, un outil ou un modèle, testé et validé, est mis en service réel auprès de ses utilisateurs finaux.
La détection consiste à repérer un signal, un risque ou une anomalie avant qu'il ne devienne un problème grave.
Repérer automatiquement, grâce aux statistiques ou à l'intelligence artificielle, les données ou comportements qui s'écartent de la normale.
Le référent IA est une personne qui aide ses collègues à adopter l'intelligence artificielle au quotidien, en montrant l'exemple plutôt qu'en imposant des règles.
Échange en plusieurs tours entre un utilisateur et une IA conversationnelle, où le contexte s'enrichit au fil des questions et des réponses.
Représentation virtuelle d'un objet, d'une machine ou d'un processus, mise à jour avec des données réelles pour le surveiller ou le simuler.
Ensemble des documents qui décrivent le fonctionnement, les données et les limites d'un système d'intelligence artificielle.
Une donnée non structurée est une information sans format fixe, comme un texte libre, une image, un email ou un enregistrement audio.
Une donnée structurée est une information organisée selon un format fixe et prévisible, comme les lignes et colonnes d'un tableau.
Plateforme d'intelligence artificielle spécialisée dans la synthèse vocale réaliste et le clonage de voix à partir d'un texte.
Un embedding est une représentation numérique d'un mot, d'une phrase ou d'une image, qui place les éléments proches en sens tout près les uns des autres.
L'entraînement est le processus par lequel un modèle d'IA apprend à partir d'exemples, en ajustant ses réglages internes pour réduire ses erreurs.
L'esprit critique est la capacité à examiner une information, une affirmation ou un résultat avant de l'accepter, en vérifiant sa source et sa cohérence.
Ensemble des questions et principes qui encadrent un usage responsable de l'intelligence artificielle : équité, transparence, respect de la vie privée.
L'éthique de l'IA regroupe les principes et pratiques qui garantissent qu'un système d'intelligence artificielle est juste, transparent et respectueux des personnes.
L'évaluation consiste à mesurer un résultat, une compétence ou une performance par rapport à un objectif ou un critère défini à l'avance.
Un expert IA est une personne qui maîtrise les outils et méthodes d'intelligence artificielle et aide une organisation à les choisir et les utiliser correctement.
Capacité à comprendre et expliquer pourquoi un modèle d'intelligence artificielle a produit un résultat ou une décision donnée.
L'extraction d'information consiste à repérer et récupérer automatiquement des données précises (noms, dates, montants) dans un texte ou un document.
L'automatisation intelligente combine des logiciels automatisés et de l'intelligence artificielle pour réaliser des tâches qui demandaient auparavant un jugement humain.
Méthode qui utilise l'IA pour transformer du code ou des informations techniques complexes en documentation claire, rédigée selon les principes du facile à lire et à comprendre.
Une base de connaissances est un ensemble organisé de documents qu'un outil d'intelligence artificielle peut consulter pour répondre précisément aux questions posées.
La conduite du changement IA regroupe les actions qui aident les salariés à comprendre, accepter et utiliser de nouveaux outils d'intelligence artificielle dans leur travail quotidien.
Ce workflow d'IA marketing décrit une chaîne d'outils d'intelligence artificielle, chacun spécialisé dans une étape de la production marketing.
Une feature est une variable ou caractéristique mesurable utilisée comme donnée d'entrée par un modèle d'intelligence artificielle.
Le feature engineering consiste à choisir, transformer ou créer les variables données à un modèle d'IA pour qu'il apprenne mieux.
Quantité maximale de texte qu'un modèle d'intelligence artificielle peut prendre en compte en même temps pour répondre à une demande.
Le fine-tuning est le ré-entraînement ciblé d'un modèle d'IA sur des données spécifiques pour le spécialiser sur une tâche ou un domaine précis.
Technique consistant à réentraîner un modèle d'intelligence artificielle déjà existant sur des données spécifiques pour le spécialiser.
Un flux automatisé est un enchaînement de tâches qui s'exécutent automatiquement les unes après les autres, sans intervention manuelle à chaque étape.
La fonction de coût mesure l'écart entre ce que prédit un modèle d'IA et la réalité ; plus elle est basse, plus le modèle est précis.
Un framework IA est une boîte à outils logicielle qui permet de construire une application d'intelligence artificielle sans repartir de zéro.
Famille de modèles d'intelligence artificielle développée par Google, intégrée à la recherche, à Gmail et à la suite Google Workspace.
La génération audio est la capacité d'une IA à créer une voix, une musique ou un son original à partir d'une simple consigne écrite.
La génération augmentée combine la recherche dans des documents fiables et la rédaction par IA, pour produire des réponses plus exactes et sourcées.
La génération d'image est la capacité d'une IA à créer une image entièrement nouvelle à partir d'une simple description en texte.
La génération de contenu désigne la création automatique de textes, images, vidéos ou sons par un outil d'intelligence artificielle, à partir d'une consigne donnée.
La génération de rapports par IA consiste à utiliser une intelligence artificielle pour transformer des données brutes en un rapport clair et structuré.
La génération de texte est la capacité d'une IA à rédiger un contenu écrit original à partir d'une simple consigne en langage courant.
La génération vidéo est la capacité d'une IA à créer une séquence vidéo entièrement nouvelle à partir d'une description en texte ou d'une image.
GitHub Copilot est un assistant d'intelligence artificielle qui aide les développeurs à écrire du code plus vite, en suggérant des lignes ou des blocs de code.
Ensemble des règles, rôles et processus internes qu'une organisation met en place pour encadrer et superviser l'usage de l'intelligence artificielle.
La gouvernance IA regroupe les règles, rôles et contrôles qu'une organisation met en place pour encadrer l'usage de l'intelligence artificielle.
GPT désigne une famille de modèles d'IA capables de générer du texte, développée par OpenAI, et à l'origine du chatbot ChatGPT.
Le GPU, ou processeur graphique, est une puce capable de faire énormément de calculs en parallèle, devenue indispensable pour entraîner les IA.
Un graphique de connaissances relie des entités entre elles par des relations pour structurer l'information et la rendre exploitable par une IA.
Une hallucination est une réponse fausse mais formulée avec assurance par une IA générative, qui invente des faits, sources ou chiffres.
Situation où un modèle d'intelligence artificielle génère une information fausse ou inventée, tout en la présentant comme si elle était certaine.
L'hébergement IA désigne le lieu et la manière dont tournent les modèles d'intelligence artificielle : cloud public, cloud souverain ou serveurs internes.
Ensemble des données, actions ou évènements passés conservés et consultables, qui permettent de comprendre une évolution dans le temps.
L'historique conversationnel est l'ensemble des échanges précédents conservés par une IA pour garder le fil d'une conversation avec un utilisateur.
Plateforme qui héberge des milliers de modèles, jeux de données et outils d'intelligence artificielle, souvent gratuits et open source.
Un hyperparamètre est un réglage choisi avant l'entraînement d'un modèle d'IA, comme la vitesse d'apprentissage, qui influence sa performance.
L'IA analytique regroupe les systèmes d'IA qui analysent des données pour prédire, classer ou détecter, sans generer de contenu nouveau.
L'IA conversationnelle désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de dialoguer en langage naturel avec un utilisateur, à l'écrit ou à l'oral.
L'IA explicable regroupe les méthodes qui permettent de comprendre et de justifier pourquoi un modèle d'intelligence artificielle a pris telle décision.
IA générative est la forme abrégée d'« intelligence artificielle générative », qui désigne les outils capables de créer du texte, des images ou d'autres contenus.
Une IA multimodale est un système capable de traiter et de combiner plusieurs types de données, comme le texte, l'image, le son ou la vidéo, dans un même modèle.
L'IA prédictive analyse des données passées pour anticiper un comportement, une vente ou un risque futurs, afin d'agir avant que la situation ne se produise.
L'IA responsable regroupe les principes et pratiques visant à développer et utiliser l'intelligence artificielle de façon éthique, sûre et respectueuse des droits des personnes.
Une image générée est une image créée automatiquement par une intelligence artificielle à partir d'une description ou d'autres données, sans photographie ni dessin humain direct.
En intelligence artificielle, l'inférence est le moment où un modèle déjà entraîné produit une réponse ou une prédiction à partir de nouvelles données.
L'infrastructure IA regroupe les ressources matérielles et logicielles (serveurs, puces, stockage) nécessaires pour entraîner et faire fonctionner des modèles d'intelligence artificielle.
L'ingénierie de prompt consiste à formuler avec précision les instructions données à une IA générative pour obtenir la meilleure réponse possible.
Démarche d'innovation qui intègre dès la conception les impacts sociaux, environnementaux et éthiques d'un produit, service ou procédé nouveau.
L'intelligence artificielle regroupe les techniques informatiques qui permettent à une machine de réaliser des tâches demandant jusque-là un raisonnement humain.
IA capable de produire du contenu original (texte, image, audio, vidéo) à partir d'une demande, plutôt que de se limiter à analyser des données.
Ensemble de pratiques visant à concevoir et utiliser l'intelligence artificielle de façon éthique, transparente et respectueuse des droits des personnes.
L'intelligence augmentée désigne l'usage de l'IA pour renforcer et assister les capacités humaines de décision, plutôt que pour les remplacer entièrement.
L'intelligence décisionnelle est la capacité à transformer des données et des informations en décisions concrètes et pertinentes.
Une interface conversationnelle permet d'utiliser un logiciel en langage naturel écrit ou oral, plutôt qu'en cliquant sur des menus ou des boutons.
L'interprétabilité est la capacité à comprendre, en termes clairs pour un humain, comment un modèle d'intelligence artificielle arrive à un résultat donné.
Un jeu de données (dataset) est un ensemble organisé d'informations utilisé pour entraîner, tester ou évaluer un modèle d'intelligence artificielle.
Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d'un objet, d'un produit ou d'un processus réel, alimentée en temps réel par ses données pour le simuler ou l'analyser.
Une base de connaissances est une bibliothèque organisée d'articles et de réponses types qui permet à un client ou un salarié de résoudre seul un problème.
Un Knowledge Graph (graphe de connaissances) relie des entités entre elles par leurs relations, pour organiser et retrouver l'information plus facilement.
Une façon simple de comprendre ce que l'intelligence artificielle change vraiment au travail, sans jargon technique et sans céder à la peur du remplacement.
Demander à l'IA un cadre plutôt qu'une décision toute faite signifie utiliser l'intelligence artificielle pour structurer sa réflexion, sans lui laisser choisir à sa place.
Utiliser des outils d'intelligence artificielle pour préparer un argumentaire de négociation et s'entraîner grâce à des simulations avant un rendez-vous réel.
Utiliser l'IA pour rédiger un email consiste à lui donner des consignes précises, puis à relire et corriger son résultat avant de l'envoyer.
La méthode ROCF structure une demande adressée à une intelligence artificielle en précisant le rôle, l'objectif, le contexte et le format attendus.
La labelisation (annotation de données) consiste à ajouter des étiquettes à des données brutes pour qu'une intelligence artificielle puisse apprendre à partir d'elles.
Le langage naturel désigne les langues parlées et écrites par les humains au quotidien (le français, l'anglais...), par opposition aux langages informatiques formels.
Framework de développement open source qui relie un modèle de langage à des données et des outils pour créer des applications d'IA sur mesure.
Outil de développement qui modélise un agent IA sous forme de graphe d'étapes, avec décisions et retours en arrière possibles.
Large Language Model est le nom complet du LLM : un grand modèle de langage entraîné sur d'immenses volumes de texte pour comprendre et générer du langage humain.
Le FALC (Facile À Lire et à Comprendre) est une méthode d'écriture qui simplifie un texte pour le rendre compréhensible par tous, y compris les personnes en difficulté de lecture.
Pratique consistant à formuler la connaissance sur l'IA en langage simple et accessible (FALC) pour qu'elle se traduise en actions concrètes.
Le taux d'apprentissage (learning rate) règle la taille des ajustements effectués par un modèle d'intelligence artificielle à chaque étape de son entraînement.
Plateforme de génération d'images par intelligence artificielle, utilisée pour créer des visuels, illustrations et assets graphiques à partir d'un texte.
Les 3 réflexes d'une IA responsable au quotidien sont trois habitudes simples à adopter avant, pendant et après l'usage d'un outil d'intelligence artificielle.
Une hallucination d'IA est une réponse fausse ou inventée que l'intelligence artificielle formule avec une assurance qui la fait paraître vraie.
Un LLM (grand modèle de langage) est une intelligence artificielle entraînée sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer du langage humain.
Un logiciel décisionnel collecte, croise et met en forme des données pour aider les responsables d'une organisation à prendre de meilleures décisions.
La logique floue est une méthode de raisonnement qui accepte des degrés de vérité intermédiaires entre le vrai et le faux, au lieu d'un choix strictement binaire.
Le Low-Code IA regroupe les plateformes qui permettent de créer des applications ou automatisations intégrant de l'intelligence artificielle sans écrire de code complexe.
Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet à un algorithme d'apprendre à partir de données, sans être programmé règle par règle.
Marketing fondé sur des échanges en temps réel avec les prospects et clients, via chat, messagerie ou assistant vocal.
Utilisation de modèles statistiques et d'IA pour anticiper les comportements clients (achat, départ, valeur future) avant qu'ils surviennent.
Processus, souvent automatisé, qui rapproche un profil de candidat et une offre d'emploi selon des critères communs.
Protocole ouvert qui standardise la connexion entre un modèle d'IA et des outils ou données externes, introduit fin 2024.
La mémoire conversationnelle est la capacité d'une IA à se souvenir des échanges précédents pour donner des réponses cohérentes et personnalisées.
Démarche qui consiste à évaluer avec des indicateurs concrets si l'adoption de l'intelligence artificielle apporte des bénéfices réels dans une organisation.
Assistant d'intelligence artificielle de Microsoft, intégré à Windows et à Microsoft 365 (Word, Excel, Outlook, Teams), qui aide à rédiger, résumer et analyser.
Outil d'intelligence artificielle qui génère des images inédites à partir d'une description écrite en langage courant.
Un modèle est une représentation simplifiée d'une réalité (situation, système ou processus) construite pour la comprendre, la calculer ou la prévoir plus facilement.
Le modèle de Kirkpatrick évalue une formation professionnelle selon quatre niveaux : réaction, apprentissage, comportement et résultats.
Un modèle de langage est une IA entraînée sur d'immenses quantités de texte, capable de comprendre et de générer du langage humain.
Un modèle génératif est un système d'intelligence artificielle capable de créer un contenu original (texte, image, son) plutôt que de simplement classer ou reconnaître.
Système d'intelligence artificielle capable de comprendre et de combiner plusieurs types de contenus (texte, image, son, vidéo) dans une même conversation ou une même tache.
Un modèle prédictif est un outil statistique ou d'intelligence artificielle qui utilise des données passées pour anticiper un événement futur ou une valeur inconnue.
Le monitoring est la surveillance régulière de ce qui se dit sur une marque, un sujet ou une performance, pour repérer vite un signal utile ou un problème.
Un moteur de recommandation suggère automatiquement des produits, contenus ou services susceptibles d'intéresser un utilisateur, selon son comportement.
Un système d'intelligence artificielle multimodal peut traiter et combiner plusieurs types de données à la fois, comme le texte, l'image, le son ou la vidéo.
Le Natural Language Processing regroupe les techniques d'IA qui permettent à un ordinateur de comprendre et produire du langage humain écrit ou oral.
Un réseau de neurones artificiels (Neural Network) est organisé en couches de neurones connectés qui apprennent à reconnaître des régularités dans des données.
Un neurone artificiel est l'unité de calcul de base d'un réseau de neurones : il reçoit des valeurs, les pondère, les additionne, puis transmet un résultat.
Le NLP (traitement du langage naturel) désigne les techniques qui permettent à un ordinateur de comprendre et de produire du langage humain.
Le no-code IA permet de créer des applications ou automatisations intégrant l'intelligence artificielle sans écrire de code, via des interfaces visuelles.
L'OCR (reconnaissance optique de caractères) convertit un texte présent dans une image ou un scan en texte numérique modifiable.
Un logiciel open source (source ouverte) a son code informatique public, que chacun peut consulter, modifier et redistribuer selon une licence précise.
L'optimisation consiste à ajuster progressivement une action ou un outil pour en améliorer les résultats, sans forcément tout changer d'un coup.
L'orchestration coordonne plusieurs outils, étapes ou agents (parfois plusieurs IA) pour accomplir ensemble une tâche complexe de bout en bout.
Coordination de plusieurs agents d'intelligence artificielle, chacun spécialisé sur une tâche, pour accomplir ensemble un travail plus complexe.
Compétence qui consiste à décider soi-même des priorités entre plusieurs tâches, puis à confier la production concrète à des outils d'intelligence artificielle.
Un outil IA est une application qui utilise l'intelligence artificielle pour accomplir une tâche précise, utilisable sans compétence technique particulière.
Un paramètre est une variable réglable qui influence le comportement d'un outil ou d'un modèle ; en IA, désigne aussi les valeurs internes apprises.
Un pattern est un motif ou une régularité qui se répète dans des données, un comportement ou un processus, une fois repéré on le reconnaît partout.
Moteur de recherche propulsé par l'IA qui rédige une réponse synthétique et sourcée à une question plutôt qu'une liste de liens.
La personnalisation consiste à adapter un message, une offre ou une expérience aux caractéristiques et préférences d'une personne précise.
Un pipeline IA est l'enchaînement structuré et souvent automatisé des étapes nécessaires pour faire fonctionner une solution d'intelligence artificielle.
Un plugin est un module complémentaire que l'on installe dans un logiciel ou un site pour lui ajouter une fonction précise, sans tout reconstruire.
Les poids d'un modèle d'IA sont les milliers ou milliards de valeurs numériques internes ajustées pendant l'entraînement, qui déterminent ses réponses.
Le post-traitement regroupe les opérations effectuées après un traitement principal pour corriger, améliorer ou mettre en forme le résultat obtenu.
Le pré-entraînement est la phase initiale où un modèle d’IA apprend sur une très grande quantité de données générales, avant toute spécialisation.
La prédiction est une estimation de ce qui pourrait se produire dans le futur, réalisée à partir de données et de tendances observées.
Ce terme décrit une méthode où l'on utilise l'IA pour rassembler la matière, le contexte et la structure d'un point client avant un rendez-vous.
Méthode qui consiste à rassembler d'abord des informations fiables sur une situation avant de s'entraîner par des simulations pour un rendez-vous important.
Le Prescriptive Analytics est un niveau d'analyse de données qui recommande des actions précises à entreprendre, au-delà de la simple prédiction.
Le prétraitement regroupe les opérations de nettoyage et de mise en forme des données brutes avant leur utilisation ou leur analyse.
La productivité mesure le rapport entre ce qu'on produit (résultat) et les ressources utilisées (temps, argent, personnes) pour y arriver.
Amélioration mesurable de la quantité ou de la qualité du travail produit par une personne ou une équipe grâce à des outils, méthodes ou technologies.
Ensemble des caractéristiques (compétences, expérience, qualités, parcours) qui décrivent une personne dans un contexte professionnel donné.
Un prompt est la consigne ou la question rédigée pour demander à un outil d'intelligence artificielle de produire une réponse ou un contenu.
Le prompt engineering est l'art de formuler des instructions claires et structurées pour obtenir de meilleures réponses d'une IA générative.
Collection organisée de prompts déjà rédigés et testés, réutilisables pour obtenir des résultats fiables avec une IA générative.
Instructions préréglées, souvent invisibles pour l'utilisateur, qui définissent le comportement, le ton et les limites d'un assistant d'intelligence artificielle.
Instruction ou question tapée par une personne pour demander une réponse à un assistant d'intelligence artificielle, par opposition au prompt système.
Un prototype est une maquette interactive qui simule un produit ou un parcours avant son développement complet, pour le tester avant de l’investir.
La publication multicanal automatisée diffuse automatiquement un même contenu sur plusieurs canaux, réseaux sociaux, e-mail, blog, à partir d'une seule action.
Python est un langage de programmation à la syntaxe simple, très utilisé pour automatiser des tâches, analyser des données et créer des outils d'IA.
La qualité des données mesure la fiabilité, l’exactitude et la cohérence des informations utilisées par une organisation pour décider ou agir.
Le format question-réponse présente une information sous forme d'échanges directs entre une question posée et sa réponse claire, en ligne ou en direct.
Le RAG fait chercher à une IA générative des informations dans une base documentaire avant de rédiger sa réponse, au lieu de répondre seulement de mémoire.
Le raisonnement, en IA, est la capacité à enchaîner plusieurs étapes logiques pour résoudre un problème, plutôt que de répondre d’un seul coup.
Le Real Time Analytics consiste à analyser des données dès leur production, pour permettre une décision immédiate plutôt que différée.
Principe qui consiste à utiliser l'intelligence artificielle pour gagner du temps dans une recherche, puis à vérifier l'information auprès d'une source fiable et originale.
Recherche d'information fondée sur le sens et l'intention de la question posée, et non sur la simple correspondance de mots-clés.
Technique de recherche qui compare le sens des contenus, converti en suites de nombres (vecteurs), plutôt que les mots exacts tapes par l'utilisateur.
Une recommandation est une suggestion personnalisée de produit, contenu ou action, proposée à une personne selon son profil ou son comportement.
Technologie d'intelligence artificielle capable d'identifier automatiquement des objets, des personnes, des textes ou des situations à partir d'une photo ou d'une vidéo.
La reconnaissance faciale identifie ou vérifie une personne à partir des traits de son visage, captés par une caméra ou une photo.
La reconnaissance vocale est la technologie qui permet à un ordinateur de comprendre la parole humaine et de la convertir en texte ou en commande.
La régression est une méthode statistique qui permet de prédire une valeur numérique à partir d’autres données connues, comme un prix ou une quantité.
Un réseau neuronal est un modèle informatique inspiré du cerveau, formé de couches de neurones artificiels qui apprennent à reconnaître des motifs.
Architecture d'intelligence artificielle composée de plusieurs couches de neurones artificiels empilées, qui apprend à reconnaître des motifs complexes dans de grandes quantités de données.
L'IA responsable regroupe les pratiques qui rendent les systèmes d'intelligence artificielle éthiques, sûrs, transparents et équitables.
La Responsible Innovation anticipe, dès la conception d'un produit ou d'une technologie, ses conséquences éthiques, sociales et environnementales.
La génération augmentée par récupération associe un moteur de recherche documentaire et un modèle de génération de texte pour produire des réponses fiables et sourcées.
Un robot conversationnel (chatbot) échange avec un utilisateur en langage naturel pour répondre à des questions ou réaliser une tâche.
Un robot logiciel (bot RPA) reproduit automatiquement des actions répétitives qu’un humain ferait sur un ordinateur, selon un scénario défini.
Plateforme d'intelligence artificielle spécialisée dans la création et l'édition de vidéos, utilisée par des créateurs, monteurs et réalisateurs.
Le FALC (Facile à Lire et à Comprendre) est une méthode d'écriture qui rend un texte compréhensible par le plus grand nombre, y compris en difficulté de lecture.
Un scénario est une suite d'actions automatisées déclenchées selon des règles précises, pour guider un contact dans son parcours.
Note chiffrée attribuée à un élément (client, contenu, risque...) selon des critères définis, pour le classer ou prioriser une action.
Le scoring attribue une note à un prospect ou client selon son comportement, pour identifier qui est le plus prêt à acheter ou à réagir.
Un script est un texte préparé à l'avance qui structure ce qui sera dit ou montré dans une vidéo, un podcast ou un appel.
La sécurité IA regroupe les pratiques qui protègent les systèmes d’intelligence artificielle et les données qu’ils traitent contre les risques et les usages malveillants.
La segmentation est le découpage d'un marché en groupes homogènes de clients pour mieux cibler chaque groupe avec une offre adaptée.
Ensemble des dispositifs (FAQ, chatbot, espace client) qui permettent à un client de résoudre seul son problème sans passer par un conseiller humain.
Le self-service permet au client de trouver seul une réponse ou de réaliser une action, sans passer par un interlocuteur humain.
Une simulation est une reproduction simplifiée et contrôlée d’une situation réelle, utilisée pour s’entraîner ou anticiper un résultat sans les risques réels.
Exercice d'entraînement qui reproduit les conditions d'un entretien d'embauche réel, pour préparer un candidat ou former un recruteur, sans enjeu réel.
Le smart data désigne des données déjà sélectionnées et qualifiées, directement exploitables pour une décision, à l'inverse du big data brut.
Événement qui s'appuie sur des objets connectés et l'intelligence artificielle pour personnaliser l'expérience et s'adapter en temps réel.
Un socle de connaissances FALC est une base d'informations essentielles sur l'IA, rédigée de façon simple et accessible à tous.
Recherche active de candidats potentiels via différents canaux, plutôt que d'attendre les candidatures reçues suite à une offre d'emploi publiée.
Le stockage vectoriel consiste à enregistrer des informations sous forme de vecteurs numériques pour permettre à une IA de retrouver rapidement des contenus proches en sens.
La supervision consiste à encadrer, contrôler et accompagner une activité ou une équipe pour garantir sa qualité et sa conformité.
La synthèse vocale transforme un texte écrit en parole audible, générée artificiellement par un ordinateur.
Synthétiser avec l'IA consiste à fournir une matière brute claire, à structurer précisément la demande, puis à vérifier le résultat obtenu avant de l'utiliser.
Outil informatique qui rassemble et analyse des données pour aider une personne à choisir entre plusieurs options (SIAD).
Un système expert est un programme qui imite le raisonnement d’un spécialiste humain en appliquant une base de règles « si...alors... ».
Un template de prompt est un modèle de consigne réutilisable pour une intelligence artificielle, avec des parties fixes et des variables à adapter.
TensorFlow est une bibliothèque logicielle libre, créée par Google, qui permet de construire et d’entraîner des modèles d’intelligence artificielle.
Un token est la plus petite unité de texte (mot, partie de mot ou symbole) qu’un modèle d’intelligence artificielle manipule pour lire et générer du langage.
La tokenisation consiste à découper un texte en petites unités, appelées tokens, pour qu’un système d’intelligence artificielle puisse les traiter.
La traduction automatique consiste à faire traduire un texte d’une langue à une autre par un logiciel, sans intervention humaine directe.
Traduire avec l'IA implique d'adapter le registre, la culture et le vocabulaire client, au-delà de la simple traduction mot à mot.
Le traitement automatique désigne l’exécution par un logiciel ou une IA de tâches répétitives sur des données, sans intervention humaine à chaque étape.
Le traitement d’image regroupe les techniques informatiques qui modifient, améliorent ou analysent une image numérique.
Le traitement du langage naturel (NLP) est la branche de l’intelligence artificielle qui permet à une machine de comprendre et de produire du texte ou de la parole humaine.
L'IA peut générer rapidement la trame d'une réunion (ordre du jour, étapes), mais l'humain reste indispensable pour l'ajuster à la situation réelle.
La transcription audio consiste à convertir un enregistrement de voix en texte écrit, manuellement ou grâce à un outil automatique.
Processus par lequel une organisation intègre profondément les technologies numériques dans son fonctionnement et sa stratégie.
La transparence consiste à partager ouvertement les informations, décisions ou données pertinentes avec les personnes concernées.
Une veille professionnelle utile cible quelques thèmes précis, utilise des outils adaptés et vérifie systématiquement les sources avant de partager une information.
L’usage IA désigne la manière concrète dont une personne ou une entreprise emploie des outils d’intelligence artificielle dans son travail quotidien.
Un utilisateur est une personne identifiée comme distincte parmi tous ceux qui consultent un site ou une application, quel que soit le nombre de ses visites.
Ensemble de bonnes pratiques visant à utiliser l'intelligence artificielle de façon prudente, transparente et respectueuse des personnes, plutôt que de façon aveugle.
Pratique qui consiste à interroger une intelligence artificielle pour préciser une situation avant de décider ou d'agir.
Base de données spécialisée qui stocke des informations sous forme de vecteurs numériques, pour retrouver rapidement des contenus proches par le sens.
Base de données qui stocke des contenus sous forme de vecteurs numériques pour permettre une recherche par sens plutôt que par mots exacts.
Opération qui transforme un texte, une image ou un son en une suite de nombres, afin qu'un ordinateur puisse comparer et traiter son sens.
La veille réglementaire automatisée utilise des outils numériques pour surveiller en continu les évolutions de lois et de règles qui concernent une activité.
La vérification des faits consiste à contrôler l’exactitude d’une information avant de la diffuser ou de s’appuyer dessus pour décider.
Domaine de l'intelligence artificielle qui donne aux machines la capacité d'analyser et d'interpréter des images ou des vidéos comme le ferait un oeil humain entraîné.
La vision par ordinateur est la branche de l’intelligence artificielle qui permet à une machine d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos.
Technique automatisée qui extrait des données d'un site internet, par exemple des prix ou des avis, sans passer par une saisie manuelle.
Mécanisme technique qui envoie automatiquement une information d'un logiciel à un autre dès qu'un événement précis se produit, sans intervention humaine.
Un workflow est une suite d'étapes organisées et souvent automatisées qui font passer une tâche d'un point de départ à un résultat final.
Exécution automatique, par un logiciel, d'une suite de tâches répétitives selon des règles fixes, sans intervention manuelle à chaque étape.
Un workflow qui combine CRM, emails et intelligence artificielle pour relancer automatiquement prospects et clients au bon moment, sans oubli.
Suite d'étapes automatisées dans laquelle un ou plusieurs outils d'intelligence artificielle interviennent pour accomplir une tache professionnelle de bout en bout.
Zapier est un outil en ligne qui connecte automatiquement plusieurs applications entre elles, sans écrire de code, pour automatiser des tâches répétitives.