Retrouvez les définitions clés pour cadrer un projet IA en PME et relier facilement les notions entre elles.
Définition
L'ingénieur IA / Machine Learning construit les pipelines d'ingestion et les architectures RAG qui permettent à l'IA de « lire » vos archives (juridiques, comptables, patrimoniales) de manière sécurisée. C'est « le créateur de cerveaux ».
À retenir
L'ingénieur IA transforme vos archives en cerveaux IA privés interrogeables en toute sécurité.
Erreur fréquente
Lancer un projet IA sans données propres ni cadrage : le modèle ne compensera pas.
À quoi cela sert
- Construire des cerveaux IA privés sur vos données.
- Mettre en place l'ingestion documentaire (OCR, vectorisation).
- Assurer des réponses ancrées dans vos sources.
Exemple concret
Cet ingénieur développe en Python le pipeline qui ingère les archives (OCR, découpage, vectorisation) vers Qdrant, avec LangChain ou LlamaIndex.
Bonnes pratiques
- Compétences : Python, LangChain/LlamaIndex, bases vectorielles (Qdrant, Pinecone), embeddings, OCR (Tesseract, Textract).
- Soigner la qualité des données ingérées.
- Mesurer la pertinence des réponses.
Pourquoi ce terme compte
Comprendre cette notion aide à mieux cadrer un outil IA, à poser les bonnes questions à un éditeur ou à un prestataire, et à distinguer les promesses marketing des usages réellement utiles pour une PME.
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Pages utiles pour passer de la notion à l'action
Ces notions IA prennent leur valeur quand elles sont reliées à des usages métier concrets, à la gouvernance et à l'intégration dans les outils déjà utilisés en PME.