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Décryptage des termes de l’IA : Ce Qu’il Faut Vraiment Comprendre

Décryptage des termes de l’IA : Ce Qu’il Faut Vraiment Comprendre

Écrit par

Daria Olieshko

Publié le

13 Aug 2025

Temps de lecture

3 - 5 min de lecture

L'IA est partout. Mais soyons réalistes — beaucoup de “termes IA” sont en fait des mots à la mode jetés dans des présentations et des 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 explique tout en termes simples. Pas de jargon. Pas de fioritures. 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 lors de votre prochaine réunion, voici votre cours intensif. Enregistrez-le. Partagez-le. Mettez-le en favoris. Décodons termes IA cela ensemble — et apprenons comment les utiliser pour vraiment accomplir des choses.

Pourquoi les termes de l'IA comptent en 2025

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

Voici pourquoi connaître termes IA est important :

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

Exemple concret :

Une équipe RH a acheté un “chatbot IA” pour automatiser le recrutement. Cela s'est avéré être un simple formulaire de contact sans NLP, sans automatisation, et sans intégration. Pourquoi ? Ils ne comprenaient pas les termes.

Les seuls termes IA que vous devez vraiment connaître

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

Agent IA

Un système qui perçoit, décide et agit vers un objectif. Il n'a pas besoin d'une entrée manuelle pour bouger — il prend des initiatives. Pensez-y comme à un assistant numérique infatigable.

IA agentique

Une IA qui peut définir ses propres objectifs et agir sans instructions constantes. Elle apprend en avançant, optimisant les résultats au fil du temps. Exemple : planification de quarts de travail et résolution de 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, le temps supplémentaire, et la conformité.

AGI vs ANI

AGI

(Intelligence Artificielle Générale)

Une forme d'IA encore hypothétique capable d'apprendre et de raisonner comme un humain. Elle n'existe pas encore, mais elle fait la une des journaux.

ANI

(Intelligence Artificielle Étroitement spécialisée)

IA réelle qui se spécialise dans une tâche unique — comme la planification, la reconnaissance faciale, ou la traduction. Ceci est l'IA que vous utilisez aujourd'hui.

Chatbots IA : Au-delà de la conversation banale

Les chatbots IA modernes peuvent :

Répondre aux questions des RH
Gérer les demandes de congés
Fournir des instructions d'intégration
Agir comme 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 précises et répétitives — comme étiqueter des tickets, assigner des quarts, ou envoyer des alertes.

Orchestration IA

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

Modèles et familles IA

Modèle IA

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

Famille de modèles

Un groupe de modèles connexes 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 et Biais

Alignement

Assure que le comportement de l'IA correspond aux valeurs humaines. Un mauvais alignement = des actions non intentionnelles.

Attention

Comment les modèles « se concentrent » sur les données les plus importantes pour générer des réponses. Clé pour les modèles transformateurs.

Biais

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

Intégration IA

Utilisez des plateformes comme :

Zapier pour déclencher des actions entre applications
API pour intégrer des fonctionnalités IA
Outils sans code pour construire des automatisations intelligentes sans temps de développement

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

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

LLM (Modèle de Langage Large)

La force motrice derrière les chatbots, la génération de contenu, et les réponses intelligentes. Les LLM sont formés sur des ensembles de données 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 la Recherche)

Combine un modèle de langage avec un moteur de recherche ou une base de documents pour générer des réponses en temps réel, contextuellement pertinentes. Utile pour les agents de support IA et les bases de connaissances.

Apprentissage zéro / quelques coups

Apprentissage zéro : L'IA fait quelque chose sans exemples.
Apprentissage quelques coups : 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 des RH.

IA multimodale

Modèles qui comprennent le texte, les images, l'audio ou la vidéo en même temps. Idéal pour interpréter ensemble des horaires visuels, des commandes vocales, et des saisies de formulaires.

Bases de données vectorielles

Stocke l'information dans un format que l'IA peut comprendre et chercher 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 vers des objectifs sans microgestion humaine.
IA agentique — IA qui définit ses propres objectifs et prend des initiatives 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 au niveau humain.
ANI (Intelligence Artificielle Étroitement spécialisée) — 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 connexes construits à partir de la même architecture.
LLM (Modèle de Langage Large) — Un modèle entraîné sur des données linguistiques à grande échelle pour comprendre et générer du texte de manière humaine.
IA multimodale — IA qui peut 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 la signification, pas seulement les mots-clés.
Inclusions — Représentations numériques de texte/données qui aident l'IA à comprendre les relations et la signification.
RAG (Génération Augmentée par la Recherche) — Combine la recherche en temps réel avec la génération pour des réponses plus précises.
Ingénierie des invites — Art de créer de meilleures entrées pour obtenir des sorties souhaitées de l'IA.
Apprentissage zéro coup — L'IA réalise une tâche sans l'avoir jamais vue auparavant.
Apprentissage quelques coups — L'IA apprend une nouvelle tâche avec seulement quelques exemples.
Ajustement fin — Adapter un modèle général à une tâche ou un ensemble de données spécifiques.
Pré-entraînement — La phase initiale de formation 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 d'entraînement biaisées.
Alignement — S'assurer que les résultats de l'IA correspondent aux objectifs, valeurs et à l'éthique humaines.
Constitutional IA — Entraîner les modèles en utilisant 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 le fonctionnement interne n'est pas transparent ou interprétable.
Raisonnement en chaîne — Une technique où l'IA explique ses étapes avant de parvenir à une conclusion.
RLHF (Apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains) — 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 IA propriétaire dont l'intérieur n'est pas accessible.
Jeton — 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 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 qui peut fonctionner de manière indépendante sur de longues séquences sans intervention.
Étalonnage — Tester les performances de l'IA en utilisant des ensembles de données et des tâches standardisés.
Garde-fous — Restrictions ou limites imposées à l'IA pour éviter les abus ou les erreurs.
Boutons de réglage — Réglages ajustables qui changent le comportement d'un modèle IA.
Évolutivité — La capacité d'un système IA à bien fonctionner lorsque 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.
NLP (Traitement du Langage Naturel) — Le domaine de l'IA axé sur la compréhension et la génération du langage humain.
Étiquetage des données — Taguer des données brutes (images, texte, etc.) pour enseigner à l'IA ce qu'elle voit.
Apprentissage auto-supervisé — Entraîner l'IA à apprendre des motifs à partir de données non étiquetées.
Co-pilote IA — Un type d'IA assistante qui complète plutôt que remplace les travailleurs humains.
Orchestration — Connecter des outils alimentés par l'IA en flux de travail intelligents et automatisés.

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:

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

Marketing:

Récapitule la performance des campagnes
Écrit des variations de texte publicitaire
Personnalise le contenu par segment d'utilisateur

Support:

Classe les tickets par urgence et sentiment
Récapitule les journaux d'appels
Suggère des résolutions automatiquement

Comment rester en avance sans tout savoir

Vous n'avez pas besoin de mémoriser chaque terme. Il suffit de connaître assez pour :

Poser les bonnes questions
Repérer les bêtises dans les arguments des vendeurs
Automatiser les flux de travail en toute confiance

Conseils:

Suivez quelques newsletters sur l'IA (comme le Blog Shifton)
Configurez des alertes pour les mises à jour de produits
Testez petit — puis développez ce qui fonctionne

Derniers mots : Restons réalistes

Oui, il y a des centaines de termes IA qui flottent autour. Mais la plupart d'entre eux 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.

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