Glossaire de l’intelligence artificielle et de l’automatisation des tâches

Agents IA : Programmes autonomes intelligents

Un agent IA est un logiciel autonome capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif. Ils peuvent être utilisés pour automatiser des tâches complexes ou interagir avec plusieurs systèmes.

Exemple : Un agent IA peut surveiller un tableau de bord et ajuster automatiquement les campagnes marketing en fonction des performances.

Airtable

Définition : Airtable est un outil de base de données visuel utilisé dans de nombreux scénarios d’automatisation no-code.

Exemple : Suivre automatiquement des leads ou synchroniser des données entre outils via Zapier ou Make.

Analyse prédictive : Anticiper grâce à l’IA

L’analyse prédictive utilise des données historiques et des algorithmes d’intelligence artificielle pour prévoir des comportements futurs. C’est une brique essentielle dans les stratégies de marketing, de gestion ou de maintenance intelligente.

Exemple : Anticiper les pics de ventes à partir des tendances passées pour adapter automatiquement les stocks.

API

Définition : Une API (Application Programming Interface) est une interface qui permet à deux applications ou services de communiquer entre eux.

Exemple : Connecter Notion à Slack via n8n grâce à leurs APIs respectives.

Automatisation des processus métier BPA

Définition : Automatisation d’actions complexes impliquant plusieurs services de l’entreprise (RH, ventes, finances). En anglais, Business Process Automation (BPA)

Exemple : Un processus de recrutement automatisé qui gère les candidatures, notifications, entretiens, et intégration.

Automatisation des tâches

Définition : Processus consistant à confier des tâches manuelles répétitives à un logiciel (comme Make et n8n) ou à un système automatisé.

Exemple : Envoyer automatiquement un email de bienvenue après une inscription à une newsletter.

Chatbot : Assistant automatisé par IA

Un chatbot est un programme informatique capable de dialoguer automatiquement avec des utilisateurs via une interface de chat. Il peut être programmé par règles simples ou alimenté par une intelligence artificielle pour gérer des conversations complexes.

Exemple : Un chatbot peut répondre aux questions fréquentes sur un site e-commerce 24h/24.

Data scraping : Extraction automatique de données

Le data scraping est une technique qui consiste à extraire automatiquement des données depuis des pages web ou des documents. C’est une méthode utilisée en automatisation pour collecter des informations à grande échelle, notamment à des fins de veille ou d’analyse.

Exemple : Extraire automatiquement les avis Google Maps de plusieurs restaurants pour analyser leur réputation avec une IA.

Déclencheur : voir Trigger

Embeddings (Représentations vectorielles)

Les embeddings sont des représentations mathématiques de textes ou documents. Ils permettent à l’IA de comparer des informations en fonction de leur sens et non seulement de leurs mots exacts.

Exemple : Une entreprise d’horlogerie utilise des embeddings pour retrouver instantanément toutes les fiches produits similaires à une montre donnée, même si les mots utilisés diffèrent.

Endpoint : Point d’accès à une API ou un webhook

Un endpoint est une URL qui représente un point d’entrée spécifique vers une ressource d’une API ou d’un webhook. C’est là où les applications envoient ou reçoivent des données pour déclencher des actions ou récupérer des informations.

Exemple : Un endpoint peut être une URL comme `https://api.airtable.com/v0/appXYZ123/clients` pour accéder à une base de données clients.

Fine-tuning (ajustement fin)

Le fine-tuning consiste à adapter un modèle de langage déjà entraîné en l’affinant sur des données spécifiques d’une entreprise. Cela permet d’obtenir des réponses plus précises et mieux adaptées aux besoins métiers.

Exemple : Une société d’assurance entraîne un modèle sur ses contrats et procédures internes afin que l’IA réponde aux clients avec des informations conformes à sa documentation officielle.

Generative Engine Optimization (GEO)

L’optimisation des moteurs génératifs (GEO – Generative Engine Optimisation en anglais) est le pendant du SEO pour les IA génératives tel que ChatGPT, Claude ou Mistral. Concretement, le GEO consiste à adapter le contenu d’un site internet afin de figurer dans les réponses fournies par des IA génératives sur des requêtes spécifiques.

Exemple : Une société fiduciare fait en sorte d’être citée par ChatGPT lorsqu’on lui demande « Quelle est la meilleure fiduciaire à Carouge? ».

Hallucination (IA)

Une hallucination est une réponse incorrecte ou inventée générée par un modèle d’IA. Comprendre ce phénomène est crucial pour concevoir des systèmes fiables.

Exemple : Un chatbot médical invente une posologie inexistante ; pour éviter cela, on utilise un système RAG qui ne génère qu’à partir de sources médicales validées.

Human-in-the-Loop (HITL)

Le Human-in-the-Loop intègre un humain dans la boucle décisionnelle de l’IA. Cela permet de combiner l’automatisation avec la supervision humaine.

Exemple : Dans une banque, un conseiller valide ou corrige les réponses générées par l’IA avant leur envoi aux clients, garantissant la conformité réglementaire.

IA (Intelligence Artificielle)

Définition : L’intelligence artificielle est un ensemble de technologies permettant à des machines de simuler l’intelligence humaine : compréhension, raisonnement, apprentissage.

Exemple : Un chatbot capable de répondre automatiquement aux questions des clients.

IA Générative

Définition : Branche de l’IA capable de générer du contenu : texte, image, audio, vidéo.

Exemple : ChatGPT, Claude, Midjourney, DALL·E

IDP (Traitement intelligent des documents)

Définition : Le Traitement intelligent des documents (IDP pour Intelligent Document Processing) combine OCR, IA et NLP pour automatiser l’analyse, la compréhension et l’extraction de données à partir de documents structurés ou non structurés (factures, contrats, courriers, etc.). Contrairement à la simple numérisation, l’IDP peut : détecter les types de documents, extraire des champs spécifiques (nom, montant, date…), valider les informations automatiquement.

Exemple : Des solutions comme UiPath Document Understanding, Hyperscience ou Microsoft Syntex exploitent l’IDP pour réduire drastiquement les tâches manuelles dans les services comptables, RH ou juridiques.

LLM (Large Language Model)

Définition : Un LLM est un modèle de langage entraîné sur des milliards de mots, capable de comprendre et générer du texte avec un haut niveau de cohérence.

Exemples : ChatGPT, Claude, Gemini.

Machine Learning

Définition : Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un système d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé. Grâce à des algorithmes d’entraînement, une machine peut détecter des motifs, faire des prédictions ou prendre des décisions automatiquement. En automatisation, le machine learning est utilisé pour : la détection d’anomalies, la classification automatique de documents, la recommandation personnalisée, ou encore l’optimisation de processus métiers. Le Machine Learning est souvent intégré dans des outils SaaS ou des plateformes comme OpenAI, AWS SageMaker ou DataRobot.

Make (ex-Integromat)

Définition : Plateforme d’automatisation no-code qui permet de créer des scénarios connectant différents services (Google Sheets, Gmail, etc.). Concurrent de n8n ou Zapier, il s’utilise sous forme de Saas.

Exemples : Créer un scénario qui récupère les commandes Shopify et les synchronise avec Google Sheets.

MCP (Model Context Protocol)

Définition : Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte développée pour permettre aux modèles de langage (LLM) de se connecter facilement à des outils, API et bases de données externes. Il vise à uniformiser la manière dont les IA accèdent à des informations contextuelles en temps réel.

n8n

Définition : n8n est un outil open-source d’automatisation de workflows. Il permet de connecter différentes applications et services via une interface visuelle. Concurrent de Make ou Zapier, il présente l’avantage de pouvoir être self-hosté.

Exemple : Créer un flux qui alerte l’équipe sur Slack lorsqu’un formulaire est rempli dans Typeform.

NLP (Traitement du langage naturel)

Définition : Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) est une technologie d’IA qui permet aux machines de comprendre, analyser, générer ou traduire du langage humain. Applications courantes du NLP en entreprise : Chatbots et agents conversationnels, Résumé automatique de documents, Analyse de sentiments, Extraction d’informations dans des textes. Le NLP est la base des systèmes comme ChatGPT, Claude, ou encore des assistants vocaux. Il joue un rôle clé dans l’automatisation des communications, le support client ou l’analyse des données non structurées.

No-code / Low-code : Développement sans coder (ou presque)

Le no-code permet de créer des applications, sites web ou automatisations sans écrire de code. Le low-code, quant à lui, autorise l’ajout de scripts pour plus de flexibilité. Ces approches accélèrent la digitalisation et rendent l’automatisation accessible à un public non technique.

Exemple : Des outils comme Webflow, Glide ou n8n permettent de créer des apps ou des workflows automatisés sans code.

OCR : Reconnaissance optique de caractères

OCR (Optical Character Recognition) est une technologie qui permet de convertir des documents scannés ou des images contenant du texte en fichiers numériques modifiables. C’est un outil clé dans l’automatisation documentaire et l’IA.

Exemple : Un logiciel d’OCR peut extraire automatiquement le contenu d’une facture papier pour l’intégrer dans un système comptable.

Prompt (dans un LLM)

Définition : Texte ou question que l’on donne à une IA générative pour obtenir une réponse.

Exemple : Prompt : “Résume-moi cet email en 3 points clés.”

Prompt Engineering

Définition : Le prompt engineering est l’art de rédiger et structurer les requêtes (prompts) pour guider l’IA et obtenir des résultats optimaux. C’est une compétence clé pour maximiser l’efficacité des modèles génératifs.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Définition : Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une approche de l’intelligence artificielle qui combine un modèle de génération de texte (LLM) avec un module de recherche documentaire. Concrètement, avant de produire une réponse, le modèle va rechercher dans une base de données les informations pertinentes, puis les intégrer dans sa génération. Cela permet d’obtenir des réponses plus précises, fiables et actualisées.

Exemple : Un assistant client dans une banque utilise RAG : lorsqu’un utilisateur pose une question sur un produit financier spécifique, le modèle va chercher les informations les plus récentes dans la documentation interne (brochures, fiches produits, bases de données réglementaires), puis génère une réponse contextualisée et personnalisée.

Outils associés : Bases vectorielles (Pinecone, Supabase). Outils d’automatisation (n8n). Modèles de langage (GPT, LLaMA, Mistral, Claude).

RPA (Robotic Process Automation)

Définition : Le RPA est une technologie qui permet à des robots logiciels d’automatiser des tâches répétitives à l’identique d’un humain.

Exemple : Automatiser la saisie de données dans un ERP à partir d’emails entrants.

SaaS : Logiciel en tant que service

Le terme SaaS (Software as a Service) désigne un logiciel accessible via Internet, sans installation locale. C’est le modèle dominant pour les outils d’automatisation, de CRM, ou d’intelligence artificielle modernes.

Exemple : Notion, HubSpot ou Zapier sont des SaaS qui permettent d’organiser, automatiser ou collaborer en ligne.

Trigger (déclencheur) : Point de départ d’un workflow automatisé

Un déclencheur ou trigger est l’événement initial qui lance un processus d’automatisation. Il peut s’agir de la réception d’un email, de la soumission d’un formulaire, ou encore d’un clic sur un bouton.

Exemple : Lorsqu’un nouvel utilisateur s’inscrit à une newsletter, un trigger peut envoyer une série d’emails automatisés de bienvenue.

Vector Database (Base de données vectorielle)

Une base vectorielle stocke et indexe les embeddings pour retrouver rapidement les informations pertinentes. Elle est essentielle pour les solutions RAG et les moteurs de recherche intelligents.

Webhook

Définition : Mécanisme qui permet à une application d’envoyer automatiquement des données en temps réel à une autre application.

Exemple : Un webhook qui envoie les informations d’un nouveau formulaire Typeform vers Notion.

Zapier : Plateforme d’automatisation no-code

Zapier est un outil no-code qui permet de connecter facilement plus de 5000 applications entre elles pour automatiser des tâches répétitives. Il fonctionne avec un système de « Zaps », déclenchés par un événement dans une app (trigger), suivi d’une ou plusieurs actions dans d’autres outils.

Exemple : Lorsqu’un email est reçu sur Gmail, Zapier peut automatiquement créer une tâche dans Trello et envoyer une notification Slack.