Le lexique de l'IA générative
Vingt-cinq mots que l'on entend dans toutes les démonstrations, expliqués sans jargon, avec des exemples pris dans un cabinet d'expertise comptable.
Comprendre ces vingt-cinq notions suffit pour suivre n'importe quelle présentation d'outil, poser les bonnes questions à un éditeur et fixer des règles d'usage dans l'équipe. Chaque définition tient en une phrase, puis développe ce que cela change concrètement au travail, les erreurs fréquentes et les questions que l'on nous pose en formation.
IA générativeL'IA générative désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de produire du contenu original (texte, image, code) en réponse à une demande formulée en langage naturel, plutôt que de simplement classer ou analyser des données existantes.Lire la définition →
LLM (Large Language Model)Un LLM (Large Language Model, ou grand modèle de langage) est un système d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte, capable de comprendre et de générer du langage naturel de façon cohérente. C'est la technologie qui sous-tend Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini ou Mistral AI.Lire la définition →
Agent IAUn agent IA est un système capable d'exécuter une suite d'actions de façon autonome pour atteindre un objectif donné (par exemple rechercher une information, la traiter, puis produire un document), plutôt que de se limiter à répondre à une seule question.Lire la définition →
RAG (Retrieval-Augmented Generation)Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération) est une technique qui permet à une IA générative de consulter une base de documents spécifique avant de formuler sa réponse, plutôt que de se fier uniquement à ses connaissances générales.Lire la définition →
PromptUn prompt est l'instruction ou la question adressée à une IA générative pour obtenir une réponse. C'est le seul point d'entrée par lequel un utilisateur communique avec le modèle : la qualité de la réponse dépend directement de la clarté du prompt.Lire la définition →
Hallucination (IA)Une hallucination désigne le cas où une IA générative produit une information fausse, inventée ou inexacte, tout en la formulant avec la même assurance qu'une information correcte. C'est l'une des limites les plus importantes à connaître avant d'utiliser l'IA en contexte professionnel.Lire la définition →
TokenUn token est la plus petite unité de texte qu'un modèle d'IA générative manipule pour lire ou produire du langage : approximativement un mot, une partie de mot, ou un signe de ponctuation. C'est l'unité de mesure utilisée pour évaluer la longueur d'un texte traité par l'IA.Lire la définition →
Fine-tuningLe fine-tuning (ou ajustement fin) est une technique qui consiste à ré-entraîner un modèle d'IA générative existant sur un jeu de données spécifique, pour le spécialiser davantage sur un domaine ou un style précis.Lire la définition →
Connecteur IAUn connecteur est une fonctionnalité qui permet à une IA générative d'accéder directement à une source de travail externe (un outil métier, un espace de documents, une messagerie) pour enrichir ses réponses avec des informations à jour, sans que l'utilisateur ait à copier-coller manuellement le contenu.Lire la définition →
Anonymisation des donnéesL'anonymisation consiste à retirer ou remplacer les données directement identifiantes d'un document (nom, SIREN, adresse) avant de le soumettre à une IA générative, afin de protéger la confidentialité des personnes ou des clients concernés.Lire la définition →
Fenêtre de contexteLa fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte (question, documents joints, historique de la conversation et réponse) qu'un modèle de langage peut traiter en une seule fois. Elle se mesure en tokens.Lire la définition →
PseudonymisationLa pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, SIREN, adresse, numéro de compte) par des codes ou des libellés neutres, de façon réversible pour celui qui détient la table de correspondance. C'est le réflexe de base avant de soumettre un document à un outil d'IA.Lire la définition →
Prompt systèmeLe prompt système (ou instructions personnalisées) est un texte de consignes permanentes, placé avant toute conversation, qui définit le rôle de l'outil, son style de réponse et ses interdits. Il s'applique à tous les échanges sans avoir à le répéter.Lire la définition →
OCRL'OCR (reconnaissance optique de caractères) est la technologie qui convertit une image de texte (scan, photo, PDF non textuel) en texte que l'ordinateur peut lire, chercher et traiter. Sans cette étape, un outil d'IA ne voit qu'une image.Lire la définition →
FECLe FEC (fichier des écritures comptables) est l'export normalisé de toutes les écritures d'un exercice, que toute entreprise tenant une comptabilité informatisée doit pouvoir remettre à l'administration fiscale en cas de contrôle. Son format tabulaire fixe en fait un support idéal pour des contrôles assistés par IA.Lire la définition →
Plateforme agrééeUne plateforme agréée est un opérateur immatriculé par l'administration fiscale, chargé de transmettre, recevoir et contrôler les factures électroniques entre entreprises assujetties à la TVA, et de transmettre à l'administration les données de facturation et de transaction. Toute entreprise doit en choisir une.Lire la définition →
AI ActL'AI Act (règlement européen 2024/1689 sur l'intelligence artificielle) est le premier cadre juridique complet sur l'IA. Il classe les systèmes par niveau de risque (inacceptable, élevé, limité, minimal) et fixe des obligations graduées aux fournisseurs et aux utilisateurs professionnels, appelés déployeurs.Lire la définition →
Modèle ouvertUn modèle ouvert (ou « open weights ») est un modèle de langage dont les paramètres sont publiés et téléchargeables, ce qui permet de l'exécuter sur son propre matériel ou chez l'hébergeur de son choix, sans envoyer de données à l'éditeur.Lire la définition →
IA multimodaleUne IA multimodale est un modèle capable de traiter plusieurs types de données en entrée ou en sortie : lire une image ou un schéma, écouter un enregistrement, produire une illustration, et pas seulement du texte.Lire la définition →
Automatisation no-codeL'automatisation no-code consiste à enchaîner des actions entre plusieurs logiciels (messagerie, tableur, CRM, outil d'IA) à l'aide d'une interface visuelle, sans écrire de code. Des services comme Make, n8n ou Zapier servent de chef d'orchestre.Lire la définition →
CopilotCopilot est l'assistant d'IA générative de Microsoft, intégré à Windows et aux applications Microsoft 365 (Outlook, Word, Excel, PowerPoint, Teams). Il s'appuie sur les modèles d'OpenAI et, dans sa version entreprise, sur les données de l'organisation auxquelles l'utilisateur a déjà accès.Lire la définition →
Recherche approfondieLa recherche approfondie (« deep research ») est un mode de fonctionnement où l'outil d'IA planifie une recherche, consulte de nombreuses pages web, recoupe les informations et rédige un rapport structuré avec ses sources, en plusieurs minutes plutôt qu'en quelques secondes.Lire la définition →
MCPLe MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert, publié par Anthropic fin 2024 et adopté depuis par les principaux éditeurs, qui décrit comment un assistant d'IA se connecte à des sources de données et à des outils externes de manière uniforme, sans développement spécifique pour chaque paire outil / application.Lire la définition →
Hébergement des donnéesL'hébergement désigne le lieu et l'entité où les données envoyées à un outil d'IA sont traitées et éventuellement conservées. Pour un cabinet soumis au secret professionnel et au RGPD, c'est un critère de choix aussi important que la qualité du modèle.Lire la définition →
Modèle de raisonnementUn modèle de raisonnement est un modèle de langage qui, avant de répondre, produit une chaîne d'étapes intermédiaires (analyse, hypothèses, vérifications) pour traiter des problèmes en plusieurs étapes. Il répond plus lentement, mais de façon plus structurée sur les tâches complexes.Lire la définition →
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