Lexique de l’intelligence artificielle
Chaque terme technique du site est défini ici une seule fois, en langage clair, puis réutilisé partout. Une référence unique pour comprendre le RAG, la recherche sémantique, les agents IA, l’orchestration et le reste, sans jargon inutile.
- Agent IA
- Une IA qui ne se contente pas de répondre : elle enchaîne des actions (chercher, appeler un outil, écrire, publier) pour accomplir une tâche de bout en bout, avec des garde-fous.Employé surAgent IA sur mesure, qui exécute vos tâches de bout en boutAutomatisation n8n : vos outils connectés, vos données sous contrôleConsultant IA freelance : de l’audit au code en productionAudit IA en entreprise : ce que l'IA peut vraiment automatiser chez vous
- API (interface de programmation)
- Interface par laquelle des logiciels communiquent directement entre eux, sans passer par l’écran d’un humain. C’est ce qui rend l’automatisation possible : un scénario peut lire votre CRM, créer une facture ou publier un contenu en quelques secondes.
- Auto-hébergement (self-hosting)
- Faire tourner un logiciel sur ses propres serveurs plutôt que dans le cloud de son éditeur. Vos données ne quittent pas votre infrastructure, un atout pour la confidentialité et la conformité RGPD, par exemple avec un n8n auto-hébergé.
- Chatbot
- Assistant conversationnel qui répond par écrit aux questions des utilisateurs, sur un site web ou en interne. Il se distingue de l’agent IA, qui ne fait pas que répondre : l’agent enchaîne des actions pour accomplir une tâche de bout en bout.
- Chunking (découpage)
- Découpage des documents en passages courts et cohérents avant leur indexation. C’est une étape déterminante pour la qualité d’un RAG : des passages bien découpés donnent des réponses précises, un mauvais découpage coupe l’information en deux et fait rater la bonne réponse.
- Clé API
- Long mot de passe qui autorise un logiciel à utiliser un service payant à votre place, et à en dépenser le budget. Elle se traite comme un secret bancaire : jamais dans un e-mail, jamais dans un dépôt de code, et révocable en un clic en cas de doute.
- Embeddings (vecteurs)
- Représentation mathématique du sens d’un texte, sous forme de longues suites de nombres. Deux textes qui parlent de la même chose ont des vecteurs proches, c’est ce qui permet la recherche sémantique.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturel
- Fine-tuning (ajustement d’un modèle)
- Réentraînement d’un modèle d’IA existant sur vos propres exemples pour ajuster son comportement (ton, style, format de réponse). Il ne sert pas à apprendre des connaissances fraîches au modèle : pour cela, le RAG, qui va chercher l’information dans vos documents au moment de la question, est plus simple et moins coûteux.
- Hallucination
- Quand une IA invente une information plausible mais fausse. Le RAG réduit fortement ce risque en forçant l’IA à s’appuyer sur vos documents et à citer ses sources.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturelAgent IA sur mesure, qui exécute vos tâches de bout en boutAudit IA en entreprise : ce que l'IA peut vraiment automatiser chez vous
- Human in the loop (validation humaine)
- Principe qui consiste à garder une validation humaine aux étapes sensibles d’un processus automatisé : publication d’un contenu, envoi à un client, modification de données. L’IA prépare, l’humain approuve, ce qui combine la vitesse de l’automatisation et la responsabilité d’une décision humaine.
- IA générative
- Famille d’intelligences artificielles qui produisent du contenu nouveau (texte, image, code, audio) au lieu de seulement classer ou prédire. C’est la technologie derrière ChatGPT ou Claude, et le socle des assistants IA et des automatisations à base d’IA déployés en entreprise.
- LLM (grand modèle de langage)
- Le moteur d’IA qui comprend et rédige du texte (GPT, Claude, Gemini…). C’est lui qui formule la réponse finale, à partir des passages que la recherche lui fournit.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturelAgent IA sur mesure, qui exécute vos tâches de bout en boutAutomatisation n8n : vos outils connectés, vos données sous contrôleConsultant IA freelance : de l’audit au code en productionAudit IA en entreprise : ce que l'IA peut vraiment automatiser chez vous
- MCP (Model Context Protocol)
- Standard qui permet à une IA d’utiliser vos outils métier en toute sécurité : elle peut par exemple créer une page, consulter un catalogue ou lancer une action, dans un cadre que vous contrôlez.Employé surAgent IA sur mesure, qui exécute vos tâches de bout en bout
- n8n
- Outil d’automatisation fair-code (code source public, gratuit en auto-hébergement pour un usage interne) qui relie vos logiciels entre eux (CRM, email, tableurs, IA…) par des scénarios visuels, hébergeable chez vous pour garder la main sur vos données.Employé surAgent IA sur mesure, qui exécute vos tâches de bout en boutAutomatisation n8n : vos outils connectés, vos données sous contrôleConsultant IA freelance : de l’audit au code en production
- Orchestration
- Coordination de plusieurs briques (IA, base de données, logiciels métier) en un flux cohérent, où chacune intervient au bon moment. C’est le rôle typique de n8n dans un système IA : il reçoit l’événement, appelle le modèle, range le résultat et prévient les bonnes personnes.
- pgvector
- Extension de la base de données PostgreSQL qui stocke les embeddings et permet de retrouver très vite les passages dont le sens est le plus proche d’une question.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturel
- Prompt (instructions)
- Les instructions données à une IA pour cadrer sa réponse : la question, le contexte, le ton attendu, le format de sortie. Sa qualité conditionne directement celle de la réponse, et en production un prompt se versionne et s’audite comme du code.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Technique qui consiste à faire chercher les bons passages dans vos documents avant de laisser l’IA rédiger sa réponse. L’IA ne répond plus de mémoire, elle répond à partir de vos contenus, ce qui rend ses réponses fiables et vérifiables.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturelConsultant IA freelance : de l’audit au code en productionAudit IA en entreprise : ce que l'IA peut vraiment automatiser chez vous
- Recherche hybride
- Combinaison de la recherche sémantique (par le sens) et de la recherche par mots-clés (les termes exacts). La première comprend les reformulations, la seconde retrouve les références précises (codes produit, noms propres). C’est le standard des systèmes RAG en production.
- Recherche sémantique
- Recherche par le sens plutôt que par les mots exacts. Une question sur les « congés » retrouve aussi les documents qui parlent de « vacances » ou de « RTT », même si le mot exact n’y figure pas.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturel
- Reranking
- Second tri, plus fin, des résultats de recherche. Un premier moteur ramène par exemple 50 passages candidats, puis un modèle spécialisé les reclasse pour ne garder que les plus pertinents. C’est ce qui fait la différence entre une réponse correcte et une réponse excellente.Employé surChatbot RAG sur mesure, branché sur vos documentsBase de connaissances IA : vos documents internes, interrogeables en langage naturel
- RGPD
- Règlement européen qui encadre la collecte et l’usage des données personnelles. Pour un système d’IA, il impose de savoir où les données sont hébergées, qui y accède, comment les effacer, et sur quelle base (consentement, contrat) elles sont traitées.
- Scraping (collecte web)
- Collecte automatique de contenus publiés sur des sites web : fiches produits, articles, annonces, avis. C’est la première étape de nombreuses automatisations (veille concurrentielle, enrichissement de catalogue), à pratiquer dans le respect des conditions d’utilisation des sites.
- Token (unité de texte)
- Unité de texte que traite et facture un modèle d’IA, en général un morceau de mot. C’est la base de la tarification à l’usage : chaque appel se paie au volume de tokens lus et produits, ce qui rend les coûts mesurables et prévisibles.
- Vibe coding
- Créer un logiciel en décrivant ce que l’on veut à une IA (Claude Code, Cursor, Lovable), qui écrit le code. Redoutable pour prototyper vite et valider un besoin, la méthode atteint ses limites quand le projet doit tenir en production : la sécurité, les cas limites et la maintenance restent un travail d’ingénierie.
- Webhook
- Mécanisme par lequel un logiciel prévient instantanément un autre logiciel qu’un événement vient de se produire (nouvelle commande, paiement reçu, formulaire envoyé). C’est le déclencheur type d’une automatisation : pas besoin d’aller vérifier régulièrement, l’information arrive toute seule.
- Workflow (scénario d’automatisation)
- Enchaînement automatisé d’étapes entre vos logiciels : un déclencheur (un email arrive, un formulaire est soumis), puis des actions et des conditions. C’est la brique de base d’un outil comme n8n, où chaque automatisation est un workflow.
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