Des définitions simples des termes qui reviennent le plus quand les dirigeants planifient, achètent et exploitent l’IA. Chaque entrée renvoie à la page où nous la traitons en pratique.
Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!Stratégie et mise en œuvre
Évaluation de la maturité IA
Un examen structuré de la capacité d’une organisation à bien utiliser l’IA : stratégie, données, systèmes, compétences et gouvernance. Il aboutit à une vue claire des écarts et à une liste hiérarchisée de premières étapes. En savoir plus →
Découverte des cas d’usage
Une méthode courte, fondée sur des ateliers, pour trouver les cas d’usage de l’IA qui valent la peine. Les équipes listent des idées, les notent selon la valeur, la faisabilité et le risque, puis en choisissent un ou deux à piloter d’abord. En savoir plus →
Preuve de valeur (PoV)
Un test limité dans le temps qui montre qu’une solution d’IA produit un résultat métier mesurable sur des données réelles, avant tout investissement important. Contrairement à une démonstration, ses critères de réussite sont fixés à l’avance.
Du pilote à la production
L’étape qui consiste à faire passer un pilote d’IA qui fonctionne en test à l’exploitation quotidienne, avec des responsables, un suivi, un support et une intégration aux systèmes existants. En savoir plus →
Construire ou acheter
Le choix entre développer une solution d’IA en interne et adopter une plateforme existante. Acheter est souvent plus rapide à démarrer ; construire donne plus de contrôle. Le bon choix dépend du caractère spécifique du besoin. En savoir plus →
Conduite du changement (adoption de l’IA)
Le travail qui aide les personnes à utiliser un nouvel outil d’IA dans leur quotidien : communication, formation, évolution des rôles et accompagnement, pour que l’outil soit réellement utilisé après le lancement. En savoir plus →
OKR (objectifs et résultats clés)
Une méthode de fixation d’objectifs qui associe un objectif ambitieux à quelques résultats clés mesurables. Les organisations s’en servent pour relier la stratégie aux initiatives qui la réalisent. En savoir plus →
Concepts de l’IA
IA générative
Une IA qui produit de nouveaux contenus, comme du texte, des images, du code ou des synthèses, à partir d’une consigne. Elle repose sur de grands modèles entraînés sur de très grands volumes de données.
Agent IA
Un système logiciel qui utilise un modèle d’IA pour accomplir une tâche de façon autonome, en décidant des étapes et en utilisant des outils comme un CRM ou une base de données, dans des limites fixées par des personnes.
IA agentique
Une approche où des agents IA traitent un travail en plusieurs étapes avec une certaine autonomie : planifier, agir et vérifier les résultats, plutôt que de répondre à une seule question à la fois.
Copilote IA
Un assistant IA qui travaille aux côtés d’une personne dans un outil, en suggérant, rédigeant ou résumant, tandis que la personne garde la maîtrise du travail et la décision finale. En savoir plus →
Génération augmentée par la récupération (RAG)
Une technique où un modèle d’IA commence par récupérer des passages pertinents dans une source fiable, comme des documents de l’entreprise, puis rédige sa réponse à partir d’eux. Elle garde les réponses liées à vos propres données.
Hallucination de l’IA
Quand un modèle d’IA affirme quelque chose de convaincant mais faux ou non étayé. Vérifier les sources, ancrer les réponses dans vos données et prévoir une relecture humaine réduisent le risque.
Humain dans la boucle
Un principe de conception où une personne relit ou valide ce que l’IA produit avant son utilisation ou son application, surtout pour les décisions à risque.
Données et conformité
Gouvernance de l’IA
Les règles, les rôles et les contrôles qui déterminent comment l’IA peut être utilisée dans une organisation : usages acceptables, traitement des données, revue des risques, responsabilité et conformité à la loi. En savoir plus →
PDPL des Émirats
La loi fédérale des Émirats sur la protection des données personnelles (décret-loi fédéral n° 45 de 2021). Elle fixe les règles de collecte, d’utilisation, de stockage et de transfert des données personnelles, et s’applique aux projets d’IA qui traitent de telles données. En savoir plus →
Résidence des données
L’exigence ou le choix de conserver et de traiter les données dans un pays ou une région donnés. Elle compte pour les projets d’IA qui traitent des données réglementées ou sensibles.
Maturité de la plateforme de données
Le degré de préparation des données d’une organisation pour l’IA : accessibles, propres, documentées, sécurisées et connectées, afin que les solutions d’IA puissent les utiliser de façon fiable. En savoir plus →
Plateformes que nous déployons
BI générative
Une business intelligence où les personnes posent des questions en langage courant et un modèle d’IA générative renvoie des réponses validées à partir des données de l’entreprise, au lieu d’attendre un rapport construit. En savoir plus →
CRM agentique
Un système de gestion de la relation client où des agents IA assurent le travail courant autour du CRM : mise à jour des fiches, relance des affaires qui stagnent et orientation des nouveaux leads. En savoir plus →