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Termes de l’IA : Guide de Décodage pour les Équipes Québécoises

Termes de l’IA : Guide de Décodage pour les Équipes Québécoises

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 liés à l'IA” là-dehors ne sont que des mots à la mode lancés dans des présentations et des pages de produits. Si vous vous êtes déjà senti submergé par des acronymes comme AGI, LLM ou A2A, vous n'êtes pas seul.

Ce guide démystifie tout en termes simples en anglais. Pas de jargon. Pas de superflu. Juste l'essentiel qui compte vraiment en 2025 et au-delà.

Que vous soyez dans les RH, l'informatique, le marketing, les opérations, ou que vous essayiez simplement de paraître intelligent à votre prochaine réunion, c'est votre cours accéléré. Sauvegardez-le. Partagez-le. Mettez-le en signet. Décodons-les termes liés à l'IA ensemble — et apprenons à les utiliser pour vraiment accomplir des choses.

Pourquoi les Termes de l'IA sont-ils importants 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 analytiques et les alertes Slack. Pourtant, la plupart des gens ne parlent toujours pas la langue.

Voici pourquoi connaître termes liés à l'IA importe :

Vous serez capable de distinguer le battage médiatique de la vraie 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 concret :

Une équipe RH a acheté un « chatbot IA » pour automatiser les recrutements. Il s'est avéré être un simple formulaire de contact sans PNL, sans automatisation et sans intégration. Pourquoi ? Ils ne comprenaient pas les termes.

Les seuls termes liés à l'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 vers un objectif. Il n'a pas besoin d'entrée manuelle pour bouger — il prend l'initiative. Pensez-y comme 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 au fil du temps. Exemple : planifier des quarts et résoudre des conflits de manière autonome.

A2A (Agent-to-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 encore hypothétique d'IA qui peut apprendre et raisonner comme un humain. Elle n'existe pas encore, mais elle fait la une des journaux.

ANI

Intelligence Artificielle Étroitement Définie

L'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 banale

Les chatbots IA modernes peuvent :

Répondre aux questions RH
Gérer les demandes de congés payés
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 l'étiquetage de tickets, l'affectation de quarts ou l'envoi d'alertes.

Orchestration IA

Connecte systèmes et tâches en flux de bout en bout. Pensez : intégrer un nouvel employé, définir son modèle de quart, synchroniser la paie et envoyer les documents de conformité.

Modèles et familles d'IA

Modèle IA

L'algorithme principal formé pour mapper l'entrée à la sortie. GPT-4o, Claude 3 et Gemini 1.5 en sont des exemples.

Famille de modèles

Un groupe de modèles apparentés formés sur une architecture similaire mais optimisés pour différentes tâches. 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 correspond aux valeurs humaines. Mauvais alignement = actions imprévues.

Attention

Comment les modèles se « concentrent » sur les données les plus importantes pour générer des réponses. Au cœur des modèles de transformateur.

Biais

Si les données d'entraînement sont biaisées, la sortie de l'IA le sera aussi. Cela compte pour les RH, la conformité et la prise de décision.

Intégration d'IA

Utilisez des plateformes comme :

Zapier pour déclencher des actions entre les applications
API pour intégrer des fonctionnalités IA
outils sans code pour créer des automatisations intelligentes sans temps de développement

Exemple : Utilisez ChatGPT pour générer des rapports de quart à l'intérieur de Shifton basé sur les données de suivi du temps.

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

LLM (Modèle de Langage Étendu)

La puissance derrière les chatbots, la génération de contenu, et les réponses intelligentes. Les LLM sont formés sur des ensembles de données textuelles massives et peuvent exécuter 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 langage avec un moteur de recherche ou une base de documents pour générer des réponses en temps réel sensibles au contexte. Utile pour les agents de support IA et les bases de connaissances.

Apprentissage de type zero-shot / few-shot

Zero-shot: L'IA fait quelque chose sans exemple.
Few-shot: L'IA utilise quelques exemples dans l'indice pour apprendre à exécuter une tâche.

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

IA multimodale

Des modèles qui comprennent texte, images, audio, ou vidéo simultanément. Idéal pour interpréter ensemble les horaires visuels, les commandes vocales et les saisies de formulaire.

Bases de données vectorielles

Stocke l'information 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 plus de 40 Termes de l'IA (expliqué simplement)

agent IA — Un système qui peut prendre des décisions et agir vers des objectifs sans gestion humaine continue.
IA agentique — IA qui définit ses propres objectifs et prend l'initiative en fonction de son environnement.
A2A (Agent-to-Agent) — Un protocole pour que les agents IA communiquent et collaborent.
AGI (Intelligence Artificielle Générale) — Une IA hypothétique avec un apprentissage et un raisonnement de niveau humain.
ANI (Intelligence Artificielle Étroitement Définie) — IA du monde réel qui excelle dans une tâche spécifique.
modèle IA — Une fonction entraînée qui transforme l'entrée en sortie intelligente.
famille de modèles — Un groupe de modèles d'IA liés construits à partir de la même architecture.
LLM (Modèle de Langage Étendu) — Un modèle entraîné sur des données linguistiques à grande échelle pour comprendre et générer un texte semblable à celui des humains.
IA multimodale — IA qui peut comprendre et travailler avec plusieurs types d'entrées (texte, image, voix).
base de données vectorielle — Un type de base de données utilisée pour stocker et rechercher des données basées sur le sens, pas seulement sur les mots-clés.
Incorporations — Représentations numériques de texte/données qui aident l'IA à comprendre les relations et significations.
RAG (Génération Augmentée par Récupération) — Combine la recherche en temps réel avec la génération pour des réponses plus précises.
Ingénierie des invites — Élaborer de meilleures entrées pour obtenir les sorties souhaitées de l'IA.
Apprentissage zero-shot — L'IA exécute une tâche sans l'avoir déjà vue.
Apprentissage few-shot — L'IA apprend une nouvelle tâche avec seulement quelques exemples.
Ajustement fin — Adapter un modèle général à une tâche ou un ensemble de données spécifique.
Préentraînement — La phase initiale d'entraînement d'un modèle IA sur un ensemble de données large.
Hallucination — Lorsque l'IA génère avec confiance des informations fausses ou incorrectes.
Biais — Injustice systématique dans le comportement de l'IA due à des données biaisées.
Alignement — Assurer que les sorties de l'IA correspondent aux buts humains, valeurs et éthique.
IA constitutionnelle — Former des modèles utilisant des principes éthiques intégrés.
Explicabilité — La capacité à comprendre pourquoi l'IA a pris une certaine décision.
Boîte noire — Un modèle ou un système dont le fonctionnement interne n'est pas transparent ou interprétable.
Raisonnement en chaîne de pensées — Une technique où l'IA explique ses étapes avant de parvenir à une conclusion.
RLHF (Apprentissage par Renforcement avec Retour d'Informations Humaines) — 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 — Lorsque les paramètres d'un modèle sont partagés publiquement (open-source).
Modèle fermé — Un modèle IA propriétaire dont les mécanismes internes ne sont pas accessibles.
Token — La plus petite unité de texte utilisée par les modèles IA (souvent un mot ou une partie d'un 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.
Rattachement — Lier les sorties de l'IA à des informations réelles et vérifiables.
IA autonome — IA qui peut opérer indépendamment sur de longues séquences sans intervention.
Étalonnage — Tester la performance de l'IA avec des jeux de données et des tâches standardisés.
Limites de sécurité — Restrictions ou limites imposées à l'IA pour prévenir les abus ou les erreurs.
Boutons de réglage — Paramètres ajustables qui modifient le comportement d'un modèle IA.
Évolutivité — Comment un système IA fonctionne bien à mesure que la demande des utilisateurs augmente.
Surapprentissage — Lorsqu'un modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais mal dans le monde réel.
Généralisation — La capacité de l'IA à bien performer sur des données non vues.
TAL (Traitement Automatique du Langage) — Le domaine de l'IA axé sur la compréhension et la génération de langage humain.
Étiquetage de données — Taguer des données brutes (images, texte, etc.) pour enseigner à l'IA ce qu'elle voit.
Apprentissage auto-supervisé — Former 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 l'IA dans des flux de travail intelligents et automatisés.

Cas d'utilisation réels à travers les équipes

HR:

L'IA prédit le risque de burn-out
Génère des plans d'intégration
Signale les violations des lois du travail

Ops:

Prédit les problèmes de couverture de quarts
Prévoit les stocks et la demande
Optimise les itinéraires de livraison

Marketing:

Résumer la performance des campagnes
Écrire des variations de copies d'annonces
Personnaliser le contenu par segment d'utilisateur

Support:

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

Comment rester en avance sans tout savoir

Vous n'avez pas à mémoriser chaque terme. Il suffit de savoir suffisamment pour :

Poser les bonnes questions
Repérer les abus dans les présentations des fournisseurs
Automatiser les flux de travail en toute confiance

Conseils:

Suivez quelques bulletins d'information sur l'IA (comme le blog de Shifton)
Créez des alertes pour les mises à jour de produits
Testez petit — puis élargissez ce qui fonctionne

Derniers mots : restons réalistes

Oui, il y a des centaines de termes liés à l'IA qui flottent autour. 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 partie humaine.

✅ Appel à l'action

Commencez à utiliser l'IA dans votre gestion de la main-d'œuvre dès aujourd'hui

Explorez comment les outils de planification, de suivi du temps et d'automatisation alimentés par l'IA de Shifton peuvent amener vos opérations au niveau supérieur.

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