Capacité d’un système à produire des réponses, prédictions ou contenus à partir de données et de règles d’apprentissage.
Explorez les définitions du Lexique IA
Ce sommaire a été construit pour aller à l'essentiel : cartes compactes, repères visuels, navigation latérale desktop et contenus hiérarchisés pour retrouver rapidement chaque notion IA.
Navigation par thème
Accédez directement à la famille de notions la plus utile pour votre besoin du moment.
Rechercher dans le Lexique IA
La recherche filtre uniquement les termes de ce sommaire. Exemple : RAG, LLM, prompt, copilote, hallucination, gouvernance.
Fondamentaux de l'IA
Ce qu'est l'IA, comment elle génère du contenu et traite le langage.
IA capable de générer du texte, des images, du code, des tableaux ou des synthèses à partir d’une consigne.
Grand modèle de langage capable de comprendre et générer du texte en s’appuyant sur des probabilités linguistiques.
IA capable de traiter plusieurs types d’entrées ou de sorties : texte, image, audio, document ou vidéo.
Unité de découpage du texte utilisée par les modèles IA pour lire une consigne, un contexte et produire une réponse.
Mise en œuvre
Entraîner, spécialiser et déployer un modèle d'IA sur vos données ou processus.
Représentations numériques qui permettent de comparer le sens de phrases, documents ou questions.
Consigne donnée à une IA pour cadrer sa réponse, son format, son ton et parfois sa méthode.
Art de concevoir des prompts robustes, reproductibles et adaptés à un usage métier réel.
Architecture qui relie un modèle IA à une base documentaire pour lui fournir les bonnes sources au moment de répondre.
Ajustement d’un modèle IA sur un jeu de données spécifique pour affiner certains comportements ou formats de réponse.
Phase où le modèle IA traite une requête et génère concrètement une réponse.
Usages & pilotage
Applications de l'IA en entreprise et supervision des décisions assistées.
Système IA capable d’enchaîner des étapes, d’utiliser des outils et de poursuivre un objectif avec plus d’autonomie.
Assistant IA intégré à un environnement de travail pour aider un utilisateur sans agir seul en roue libre.
Réponse fausse, inventée ou imprécise produite avec assurance par un modèle IA.
Ensemble des règles, rôles, contrôles et arbitrages qui encadrent l’usage de l’IA dans une organisation.
Concepts & techniques
Les briques techniques qui font tourner un projet IA : données, ingestion, infrastructure et sécurité.
Branche de l'IA où un modèle apprend des règles à partir d'exemples plutôt que d'être programmé explicitement.
Reconnaissance optique de caractères : transformation d'une image ou d'un scan en texte exploitable.
Base de données qui stocke des embeddings pour retrouver des contenus par proximité de sens.
Conversion d'un texte ou d'un document en vecteur numérique capturant son sens.
Chaîne qui transforme des documents bruts en base interrogeable par une IA : OCR, découpage, vectorisation, indexation.
Automatisation des tests et du déploiement du code pour livrer plus vite et plus sûrement.
Notification automatique envoyée par un service à un autre dès qu'un événement se produit.
Interface standard qui permet à deux logiciels d'échanger des données via des requêtes web.
Dépôt unique qui regroupe tout le code de plusieurs applications et services.
Contrôle d'accès basé sur les rôles : chaque utilisateur n'accède qu'à ce que son rôle autorise.
Couche logicielle qui permet de manipuler une base de données via du code plutôt qu'en écrivant du SQL brut.
Empaquetage d'une application et de ses dépendances dans un conteneur qui tourne partout à l'identique.
Héberger ses données et services sur une infrastructure maîtrisée, souvent européenne, pour garder le contrôle.
Outils & logiciels
Les logiciels et frameworks concrets d'une usine logicielle et d'une société IA.
Plateforme d'automatisation de workflows, auto-hébergeable, pour connecter vos outils sans tout recoder.
Plateforme open source qui fournit base PostgreSQL, authentification et API prêtes à l'emploi.
Base de données vectorielle open source, auto-hébergeable, pour la recherche sémantique et le RAG.
Base de données vectorielle proposée en service managé (cloud), pour la recherche sémantique à grande échelle.
Framework pour construire des applications IA en chaînant modèles, sources de données et outils.
Framework spécialisé dans la connexion de LLM à vos données pour la recherche et le RAG.
Framework pour orchestrer plusieurs agents IA qui collaborent sur une tâche complexe.
Framework Microsoft pour construire des systèmes d'agents IA conversationnels qui coopèrent.
Plateforme de déploiement et d'hébergement optimisée pour les applications front-end modernes (Next.js).
Service d'automatisation intégré à GitHub pour tester et déployer le code à chaque changement.
Outil pour décrire et déployer son infrastructure sous forme de code versionné et reproductible.
Moteur OCR open source qui extrait le texte d'images et de documents scannés.
Service OCR managé d'AWS qui extrait texte, tableaux et champs de formulaires depuis des documents.
Framework React pour construire des applications web rapides, avec rendu serveur et routage intégré.
Bibliothèque JavaScript pour construire des interfaces web à base de composants réutilisables.
Framework CSS utilitaire pour styliser rapidement des interfaces cohérentes directement dans le code.
Sur-couche de JavaScript qui ajoute le typage pour un code plus sûr et plus maintenable.
Deux ORM modernes pour manipuler une base de données en TypeScript de façon typée et sûre.
Outil de conception d'interfaces et de maquettes collaboratif, utilisé pour concevoir avant de développer.
Bibliothèque d'animations pour React, utilisée pour rendre les interfaces fluides et vivantes.
Tableur-base de données collaboratif, souvent utilisé comme base de transition avant une solution sur mesure.
Outil de suivi de tickets et de projets agiles très utilisé par les équipes de développement.
Espace de travail tout-en-un pour la documentation, les notes et l'organisation des connaissances.
Famille de grands modèles de langage développée par la société française Mistral AI.
Métiers de l'IA & du logiciel
Les profils qui construisent et pilotent une équipe technique et IA.
Profil qui construit l'infrastructure, la sécurise et met en place les pipelines de déploiement.
Profil qui connecte les outils existants et automatise les processus métier sans tout recoder.
Profil qui développe le cœur applicatif : Back Office, portails clients et gestion des rôles.
Profil qui conçoit et intègre des interfaces belles, rapides et ergonomiques.
Profil qui construit les pipelines RAG et les cerveaux IA privés à partir de vos documents.
Profil qui crée les agents conversationnels et les intègre dans les flux métier.
Profil qui traduit les besoins métier en tickets techniques et garantit la qualité des livrables.
Méthodo & gestion de projet
Les repères agiles pour cadrer, prioriser et livrer un projet technique.
Liste priorisée des tâches, fonctionnalités et corrections restant à réaliser sur un projet.
Période de travail courte et fixe (souvent 1 à 3 semaines) visant à livrer un incrément utilisable.
Méthodes de gestion de projet itératives : Scrum organise le travail en sprints, Kanban en flux continu.
Première version d'un produit réduite à l'essentiel, pour tester la valeur avant d'investir davantage.
Ensemble des tests et vérifications validant qu'un livrable fonctionne comme attendu avant sa mise en production.
Navigation par thème
Accédez directement à la famille de notions la plus utile pour votre besoin du moment.
Pages Evoir à explorer
Ces liens permettent de relier une notion IA à une page plus pratique ou commerciale.