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Termes de l’IA Déchiffrés pour les Entreprises Belges

Termes de l’IA Déchiffrés pour les Entreprises Belges

Écrit par

Daria Olieshko

Publié le

13 Août 2025

Temps de lecture

3 - 5 min de lecture

L'IA est partout. Mais soyons honnêtes — beaucoup de “termes IA” là dehors ne sont que des mots à la mode insérés dans les présentations commerciales et les pages de produits. Si vous vous êtes déjà senti dépassé par des acronymes comme AGI, LLM ou A2A, vous n'êtes pas seul.

Ce guide décompose tout cela en termes simples. Pas de jargon. Pas de fioritures. Juste l'essentiel qui compte réellement en 2025 et au-delà.

Que vous soyez dans les RH, l'IT, le marketing, les opérations, ou que vous essayiez simplement de paraître intelligent lors de votre prochaine réunion, voici votre cours intensif. Enregistrez-le. Partagez-le. Mettez-le en favori. Décodons termes IA ensemble — et apprenons à les utiliser pour réellement accomplir des choses.

Pourquoi les termes de l'IA comptent-ils même en 2025

L'IA n'est plus une expérience technologique. C'est le moteur derrière vos outils de planification, vos flux de travail d'embauche, vos tableaux de bord d'analyse et vos alertes Slack. Pourtant, la plupart des gens ne parlent toujours pas le langage.

Voici pourquoi il est important de connaître termes IA :

Vous décèlerez le battage de la véritable valeur.
Vous prendrez des décisions plus intelligentes lors de l'évaluation des fournisseurs.
Vous comprendrez enfin comment vos outils fonctionnent.
Vous collaborerez mieux avec les développeurs et les équipes techniques.

Exemple réel :

Une équipe RH a acheté un “chatbot IA” pour automatiser les embauches. Il s'est avéré être un simple formulaire de contact sans PNL, sans automatisation, et sans intégration. Pourquoi ? Ils n'ont pas compris les termes.

Les seuls termes IA que vous devez vraiment connaître

Commençons par les concepts de base que vous rencontrerez le plus.

Agent IA

Un système qui perçoit, décide et agit en vue d'un objectif. Il n'a pas besoin d'entrée manuelle pour avancer — il prend les devants. Pensez à lui comme à un assistant numérique infatigable.

IA agentique

Une IA qui peut définir ses propres objectifs et agir sans instructions constantes. Elle apprend au fur et à mesure, optimisant les résultats avec le temps. Exemple : planifier les shifts et résoudre les conflits de manière autonome.

A2A (Agent-à-Agent)

Un protocole de communication qui permet aux agents IA indépendants de collaborer. Votre IA de planification pourrait parler à une IA de paie pour synchroniser les heures, les heures supplémentaires, et la conformité.

AGI vs ANI

AGI

(Intelligence Artificielle Générale)

Une forme hypothétique d'IA qui peut apprendre et raisonner comme un humain. Elle n'existe pas encore, mais domine les gros titres.

ANI

(Intelligence Artificielle Limite)

Une IA du monde réel qui se spécialise dans une tâche — comme la planification, la reconnaissance faciale, ou la traduction. C'est l'IA que vous utilisez aujourd'hui.

Chatbots IA : Au-delà de la conversation

Les chatbots IA modernes peuvent :

Répondre aux questions RH
Gérer les demandes de congé
Fournir des instructions d'intégration
Agir en tant qu'agents de support 24/7

Des outils comme ChatGPT, Claude, Gemini, et des bots personnalisés formés sur des documents internes peuvent être très utiles.

Automatisation vs Orchestration

Automatisation IA

Gère des tâches spécifiques et répétitives — comme étiqueter les tickets, assigner les shifts, ou envoyer des alertes.

Orchestration IA

Connecte des systèmes et des tâches dans des flux de bout en bout. Pensez : intégrer un nouveau collaborateur, définir son modèle de shift, synchroniser la paie, et envoyer des documents de conformité.

Modèles IA & Familles

Modèle IA

L'algorithme central formé pour associer une entrée à une sortie. GPT-4o, Claude 3, et Gemini 1.5 sont des exemples.

Famille de modèles

Un groupe de modèles apparentés entraînés sur une architecture similaire mais optimisés pour des tâches différentes. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o font tous partie de la famille GPT.

Alignement, attention & biais

Alignement

Assure que le comportement de l'IA est en adéquation avec les valeurs humaines. Mauvais alignement = actions non désirées.

Attention

Comment les modèles se “concentrent” sur les données les plus importantes pour générer des réponses. Essentiel pour les modèles transformateurs.

Biais

Si les données d'entraînement sont biaisées, les sorties de l'IA le seront aussi. Ceci est important pour les RH, la conformité, et la prise de décision.

Intégration de l'IA

Utilisez des plateformes comme :

Zapier pour déclencher des actions entre applications
API pour intégrer des fonctionnalités d'IA
Outils sans code pour créer des automatismes intelligents sans temps de développement

Exemple : Utilisez ChatGPT pour générer des rapports de shifts dans Shifton à partir de données de suivi du temps.

Termes avancés d'IA que vous verrez de plus en plus

LLM (Modèle de Langue Large)

La puissance derrière les chatbots, la génération de contenu, et les réponses intelligentes. Les LLM sont entraînés sur des ensembles de données textuelles massifs et peuvent effectuer une large gamme de tâches linguistiques.

LLM populaires :

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Génération Augmentée par Récupération)

Combine un modèle de langue avec un moteur de recherche ou une base de documents pour générer des réponses en temps réel et adaptées au contexte. Utile pour les agents de support IA et les bases de connaissances.

Apprentissage zéro-shot / peu d'exemples

Zéro-shot: L'IA fait quelque chose sans exemple.
Peu d'exemples: L'IA utilise quelques exemples dans l'invite pour apprendre à réaliser une tâche.

Ces compétences permettent à l'IA de s'adapter rapidement — idéal pour analyser de nouvelles tendances dans les tickets de support ou les retours RH.

IA multimodale

Modèles qui comprennent du texte, des images, des audios, ou des vidéos en même temps. Idéal pour interpréter ensemble des plannings visuels, des commandes vocales et des saisies de formulaires.

Bases de données vectorielles

Stocke les informations dans un format que l'IA peut comprendre et rechercher de manière sémantique (par signification, pas par mot-clé). Alimente la recherche de documents, les chatbots et la personnalisation.

Outils populaires :

Pinecone
Weaviate
Chroma

Glossaire complet de 40+ Termes de l'IA (expliqués simplement)

Agent IA — Un système qui peut prendre des décisions et agir en vue d'objectifs sans gestion humaine.
IA agentique — IA qui définit ses propres objectifs et prend des initiatives en fonction de son environnement.
A2A (Agent-à-Agent) — Un protocole permettant aux agents IA de communiquer et collaborer.
AGI (Intelligence Artificielle Générale) — Une IA hypothétique avec apprentissage et raisonnement au niveau humain.
ANI (Intelligence Artificielle Limite) — IA réelle qui excelle dans une tâche spécifique.
Modèle IA — Une fonction entraînée qui transforme une entrée en sortie intelligente.
Famille de modèles — Un groupe de modèles IA apparentés construits à partir de la même architecture.
LLM (Modèle de Langue Large) — Un modèle entraîné sur des données textuelles à grande échelle pour comprendre et générer du texte semblable à celui des humains.
IA multimodale — IA capable de comprendre et travailler avec plusieurs types d'entrée (texte, image, voix).
Base de données vectorielle — Un type de base de données utilisé pour stocker et rechercher des données basées sur le sens, et pas uniquement sur les mots-clés.
Embeddings — Représentations numériques de texte/données qui aident l'IA à comprendre les relations et le sens.
RAG (Génération Augmentée par Récupération) — Combine la recherche en temps réel avec la génération pour des réponses plus précises.
Ingénierie de l'invite — Élaborer de meilleures entrées pour obtenir les résultats souhaités de l'IA.
Apprentissage zéro-shot — L'IA exécute une tâche sans l'avoir jamais vue auparavant.
Apprentissage peu d'exemples — L'IA apprend une nouvelle tâche avec juste quelques exemples.
Affinage — Adapter un modèle général à une tâche ou un ensemble de données spécifiques.
Pré-entraînement — La phase d'entraînement initiale d'un modèle IA sur un ensemble de données général.
Hallucination — Quand l'IA génère avec assurance des informations fausses ou incorrectes.
Biais — Injustice systématique dans le comportement de l'IA due à des données d'entraînement biaisées.
Alignement — S'assurer que les sorties de l'IA correspondent aux objectifs, valeurs et éthiques humains.
IA constitutionnelle — Entraîner des modèles en s'appuyant sur des principes éthiques intégrés.
Explicabilité — La capacité de comprendre pourquoi l'IA a pris une certaine décision.
Boîte noire — Un modèle ou un système dont les fonctionnements internes ne sont pas transparents ou interprétables.
Raisonnement en chaîne de pensée — Une technique où l'IA explique ses étapes avant de parvenir à une conclusion.
RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir du Feedback Humain) — Une méthode d'entraînement où les préférences humaines guident le processus d'apprentissage.
Données synthétiques — Données générées artificiellement utilisées pour entraîner ou tester des modèles.
Poids ouverts — Quand les paramètres d'un modèle sont partagés publiquement (open-source).
Modèle fermé — Un modèle d'IA propriétaire dont les internes ne sont pas accessibles.
Jeton — La plus petite unité de texte utilisable par les modèles IA (souvent un mot ou une partie de mot).
Latence — Le délai entre une entrée utilisateur et la réponse de l'IA.
Inférence — L'acte d'utiliser un modèle entraîné pour générer une sortie.
Ancrage — Lier les sorties de l'IA à des informations réelles et vérifiables.
IA autonome — IA pouvant fonctionner indépendamment sur de longues séquences sans intervention.
Étalonnage — Tester les performances de l'IA en utilisant des ensembles de données et des tâches standardisés.
Garde-fou — Restrictions ou limites imposées à l'IA pour éviter les abus ou les erreurs.
Boutons de réglage — Paramètres ajustables qui modifient le comportement d'un modèle d'IA.
Scalabilité — Performance d'un système IA face à l'augmentation de la demande des utilisateurs.
Surapprentissage — Quand un modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais mal dans le monde réel.
Généralisation — La capacité de l'IA à bien fonctionner sur des données non vues.
TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) — Le domaine de l'IA consacré à la compréhension et à la génération de la langue humaine.
Étiquetage des données — Taguer des données brutes (images, texte, etc.) pour apprendre à l'IA ce qu'elle voit.
Apprentissage auto-supervisé — Entraîner l'IA à apprendre des motifs à partir de données non étiquetées.
IA copilote — Un type d'IA assistant qui complète plutôt que de remplacer les travailleurs humains.
Orchestration — Connecter des outils alimentés par IA en flux de travail automatisés intelligents.

Cas d'utilisation réels à travers les équipes

HR:

L'IA prédit le risque d'épuisement professionnel
Génère des plans d'intégration
Signale les violations du droit du travail

Ops:

Prévient les problèmes de couverture des shifts
Prévoit l'inventaire et la demande
Optimise les itinéraires de livraison

Marketing:

Résumer les performances des campagnes
Écrire des variantes de texte publicitaire
Personnaliser le contenu par segment utilisateur

Support:

Trier les tickets par urgence et sentiment
Résumer les journaux d'appel
Suggérer des résolutions automatiquement

Comment rester en avance sans tout savoir

Vous n'avez pas besoin de mémoriser chaque terme. Sachez simplement assez pour :

Poser les bonnes questions
Reconnaître le baratin dans les présentations de fournisseurs
Automatiser les workflows en toute confiance

Conseils:

Suivez quelques newsletters IA (comme le Blog Shifton)
Définissez des alertes pour les mises à jour de produit
Testez à petite échelle — puis déployez ce qui fonctionne

Derniers mots : Restons réalistes

Oui, il existe des centaines termes IA de termes flottants. Mais la plupart ne changeront pas votre journée de travail. Ceux-ci le feront.

Maintenant que vous avez le langage, utilisez-le. Commencez à améliorer les processus. Testez les outils. Automatisez les tâches ennuyeuses.

Laissez l'IA faire le gros du travail. Vous gérez la part humaine.

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