Lexique de l’IA

40 définitions courtes, sans jargon, classées par thème.

Bases

Agent IA: Assistant IA capable d’enchaîner plusieurs actions pour atteindre un objectif : chercher une information, remplir un document, envoyer un message. Ses actions ont des effets réels, d’où l’importance d’un contrôle humain.
Assistant IA: Application de conversation qui s’appuie sur un modèle de langage, comme Vibe (Mistral AI), ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot. Vous lui posez une question ou confiez une tâche, il répond par écrit.
Biais: Tendance d’une IA à reproduire des stéréotypes ou des déséquilibres présents dans les données dont elle a appris. Soyez attentif, surtout pour les textes qui concernent des personnes.
Hallucination: Réponse fausse présentée avec assurance par une IA : un chiffre, une citation ou une source inventés. Elle a souvent l’air parfaitement crédible.
IA générative: Intelligence artificielle capable de produire un contenu nouveau : texte, image, son ou vidéo. Elle répond à une demande écrite ou orale.
Modèle de langage: Programme entraîné sur de très grandes quantités de textes. Il prédit la suite de mots la plus probable, ce qui lui permet de rédiger, résumer ou traduire.
Multimodal: Se dit d’un outil d’IA qui comprend ou produit plusieurs types de contenus : texte, image, son, vidéo. Par exemple, il peut analyser la photo d’un document.

Usage

Automatisation: Faire exécuter une tâche répétitive par un logiciel, sans intervention manuelle à chaque fois. L’IA peut s’y ajouter pour trier, résumer ou rédiger.
Consigne (prompt): Demande écrite que vous adressez à un outil d’IA. Une bonne consigne précise l’objectif, le contexte, la matière à utiliser et le format attendu.
Contexte: Informations que vous donnez à l’IA pour qu’elle comprenne la situation : pour qui, pourquoi, avec quelles contraintes. Sans contexte, l’IA comble les vides par des suppositions.
Génération d’images: Création d’images par une IA à partir d’une description écrite. Vérifiez les droits d’utilisation et signalez ces contenus quand c’est nécessaire.
IA fantôme: Usage d’outils d’IA par des salariés sans que l’entreprise le sache ou l’ait validé. Le principal risque : des données de l’entreprise envoyées hors de tout cadre.
Politique d’usage de l’IA: Document court qui fixe les règles de l’entreprise : outils autorisés, données interdites, vérifications obligatoires, personne à contacter en cas de doute.
Recherche web: Fonction qui permet à un assistant IA de consulter internet avant de répondre. Elle est utile pour l’actualité, à condition d’ouvrir les sources citées.
Registre des outils: Liste des outils d’IA utilisés dans l’entreprise : à quoi ils servent, qui les utilise, quelles données y passent, quel contrat les encadre. Elle aide à documenter vos usages.
Sobriété numérique: Démarche qui consiste à utiliser le numérique, dont l’IA, seulement quand c’est utile. Chaque requête consomme de l’énergie : une demande précise évite les essais inutiles.
Source: Document, site ou personne d’où vient une information. Une réponse d’IA sans source vérifiable reste une piste, pas un fait.
Supervision humaine: Principe selon lequel une personne contrôle le travail de l’IA et garde la décision finale. C’est essentiel quand la décision concerne des personnes ou engage l’entreprise.
Synthèse vocale: Production d’une voix artificielle à partir d’un texte. Certaines IA peuvent imiter une voix réelle, ce qui demande l’accord de la personne concernée.
Transcription: Conversion automatique d’un enregistrement audio, par exemple une réunion, en texte écrit. Prévenez les participants avant d’enregistrer.

Données

Accord de traitement (DPA): Contrat entre votre entreprise et l’éditeur d’un outil qui traite des données personnelles pour vous. Il fixe ce que l’éditeur a le droit de faire avec ces données, et le RGPD l’exige dans ce cas.
Anonymisation: Transformer des données de façon irréversible pour qu’il soit impossible d’identifier une personne. C’est plus exigeant que retirer le nom : un poste ou une ville peuvent suffire à reconnaître quelqu’un.
Données personnelles: Toute information qui permet d’identifier une personne, directement ou indirectement : nom, e-mail, téléphone, adresse, numéro client, photo, voix.
Hébergement des données: Lieu où sont stockées et traitées les données que vous confiez à un outil. Un hébergement dans l’Union européenne facilite le respect du RGPD.
Pseudonymisation: Remplacer les éléments identifiants par des codes, par exemple « Client A » au lieu d’un nom. La personne reste identifiable avec la table de correspondance, donc le RGPD s’applique toujours.
Transfert hors UE: Envoi de données personnelles vers un pays situé hors de l’Union européenne. Le RGPD impose de l’encadrer par des garanties adaptées.

Réglementation

AI Act: Règlement européen sur l’intelligence artificielle. Il fixe des règles selon le niveau de risque des usages et s’applique aussi aux entreprises qui utilisent l’IA.
CNIL: Commission nationale de l’informatique et des libertés. C’est l’autorité française chargée de la protection des données personnelles : elle informe, conseille et contrôle.
Maîtrise de l’IA (article 4): Obligation de l’AI Act pour les entreprises qui utilisent l’IA : prendre des mesures pour aider leurs équipes à comprendre l’IA et à bien l’utiliser. Depuis juillet 2026, le texte précise qu’aucun niveau précis n’est à garantir. Aucune certification n’est exigée.
RGPD: Règlement général sur la protection des données. Ce texte européen encadre la collecte et l’usage des données personnelles, y compris dans les outils d’IA.
Sous-traitant RGPD: Entreprise qui traite des données personnelles pour le compte d’une autre, selon ses instructions. L’éditeur d’un outil IA professionnel joue souvent ce rôle, ce qui demande un accord de traitement.
Système à haut risque: Catégorie de l’AI Act pour les usages d’IA qui peuvent fortement affecter les personnes, par exemple dans le recrutement. Ces systèmes sont soumis à des règles plus strictes.
Transparence (article 50): Règles de l’AI Act qui imposent d’informer les personnes, applicables depuis le 2 août 2026. Un chatbot doit indiquer qu’il est une IA, et certains contenus générés doivent être signalés.

Technique

API: Point d’accès technique qui permet à deux logiciels d’échanger des informations. Elle sert par exemple à relier un outil d’IA à votre logiciel de gestion.
Entraînement du modèle: Phase où une IA apprend à partir de grandes quantités de données. Certains outils peuvent réutiliser vos conversations pour améliorer leurs modèles : vérifiez le réglage ou le contrat.
Fenêtre de contexte: Quantité de texte qu’une IA peut prendre en compte en même temps. Au-delà, elle peut perdre de vue le début d’un long échange ou d’un long document.
Hébergement local: Faire fonctionner un outil d’IA sur vos propres ordinateurs ou serveurs, plutôt que chez un éditeur. Les données restent chez vous, mais l’installation demande des compétences techniques.
Injection de consigne: Technique qui cache des instructions dans un document, un e-mail ou une page web pour détourner un assistant IA. Par exemple, un texte invisible qui lui demande d’ignorer vos consignes.
Open source: Logiciel dont le code est publié et réutilisable selon une licence. Par extension, on parle de modèles d’IA ouverts quand ils peuvent être téléchargés et installés sur vos propres machines.
Token: Petit morceau de texte, souvent une partie de mot, que l’IA traite un par un. Les limites d’usage et certains tarifs se calculent en tokens.

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