Lexique IA pour dirigeants : vingt mots expliqués simplement

Ce lexique ne cherche pas à faire de vous un ingénieur. Il vous donne le sens juste de vingt mots, rangés par thème, pour que vous puissiez comprendre une offre et poser la bonne question au bon moment. Chaque définition tient en une ou deux phrases et s'accompagne d'une scène concrète. Si vous cherchez la différence entre un agent, un chatbot et une automatisation, l'article dédié la traite en détail.

Les bases : modèle, LLM, jeton, prompt

Le modèle est le cerveau de calcul ; le produit que vous utilisez l'habille d'une interface, de règles et d'outils. Deux produits peuvent utiliser le même modèle et donner des résultats très différents, selon les consignes et les documents qu'ils lui fournissent.

Un jeton est l'unité de texte que le modèle lit et écrit. Ce n'est ni une lettre ni tout à fait un mot : un mot court tient souvent en un jeton, un mot long en plusieurs. Le mail de relance d'un plombier, avec la facture en pièce jointe, représente quelques milliers de jetons. Les fournisseurs facturent au jeton, c'est pourquoi on en parle autant.

Le prompt est le texte qu'on envoie au modèle pour lui demander quelque chose. « Écris un mail poli pour réclamer la facture 2024-118, en retard de trois semaines » est un prompt. Plus il précise le but, le ton et les informations utiles, meilleure est la réponse.

Le travail d'un agent : mission, automatisation, essai à blanc, validation

Un agent est un programme qui utilise un modèle pour mener une tâche jusqu'au bout : il lit, décide de l'étape suivante, se sert d'outils et rend un résultat. Là où un chatbot répond à une question, l'agent traite un dossier, par exemple toutes les factures échues du lundi.

La mission est la consigne durable d'un agent : ce qu'il fait, pour qui, à quel rythme et avec quelles limites. C'est un prompt qui ne change pas d'une fois sur l'autre. Pour une boulangerie : « Chaque vendredi, préparer la commande de farine à partir du tableau des ventes, sans jamais dépasser le budget indiqué. »

L'automatisation désigne une suite d'actions fixes déclenchée sans intervention humaine : quand une facture est payée, l'archiver dans tel dossier. Elle ne réfléchit pas. Un agent, lui, peut traiter un cas imprévu, ce qui demande plus de surveillance.

L'essai à blanc est une exécution complète où rien ne part : l'agent prépare ses mails, ses devis ou ses listes, et vous les lisez avant tout envoi. La validation est le moment où vous approuvez un résultat avant qu'il soit envoyé. Chez ABYS, vous validez les premiers envois à la main ; après trois validations, vous pouvez passer en validation automatique, et les risques de ce choix sont écrits noir sur blanc.

Ce que l'agent lit : contexte, RAG, fine-tuning, données, multimodal

Le contexte est l'ensemble du texte que le modèle a sous les yeux au moment de répondre : la mission, la conversation, les documents joints. Sa taille est limitée et se compte en jetons. Ce qui n'est pas dans le contexte n'existe pas pour lui : un modèle ne se souvient pas de votre dernier échange, sauf si le logiciel le lui redonne.

Le RAG (génération augmentée par récupération) consiste à chercher, avant chaque réponse, les passages utiles dans vos documents, puis à les placer dans le contexte. Une agence immobilière y gagne un agent qui répond sur ses propres mandats plutôt que sur des généralités. Le fine-tuning (ajustement fin) est autre chose : on poursuit l'entraînement du modèle sur vos exemples pour modifier durablement son style ou son format. C'est coûteux, et mal adapté aux informations qui changent souvent, comme des prix.

Les données structurées sont rangées dans des cases fixes : un tableur avec une colonne client, une colonne montant, une colonne échéance. Un mail ou un PDF scanné sont des données non structurées. Un agent lit les deux, mais il se trompe beaucoup moins avec les premières. Un modèle multimodal, enfin, traite plusieurs sortes de contenus : texte, images, parfois son. Il peut lire la photo d'un bon de livraison froissé.

Qualité et risques : hallucination, garde-fou, journal

Une hallucination est une réponse fausse formulée avec assurance : un article de loi qui n'existe pas, une date inventée, un prix arrondi. Elle vient du fonctionnement même du modèle, qui compose une suite plausible. On la limite en donnant des sources, en demandant à l'agent de dire quand il ne sait pas, et en relisant.

Un garde-fou est une règle qui empêche l'agent de franchir une limite : ne jamais accorder de remise, ne jamais écrire à un client en litige, s'arrêter et demander dès qu'un montant dépasse un seuil. Le journal est la trace datée de ce que l'agent a fait : quand il est passé, ce qu'il a lu, ce qu'il a préparé ou envoyé. C'est lui qu'on ouvre quand un client dit n'avoir rien reçu.

Coûts et technique : API, latence, coût par appel

Une API (interface de programmation) est une porte par laquelle un logiciel en utilise un autre. Quand un agent envoie un texte à un modèle, ou crée un contact dans un logiciel de facturation, il passe par une API. Vous n'avez pas à la manipuler, mais sa présence dit si deux outils peuvent se parler.

La latence est le délai entre la demande et la réponse, de moins d'une seconde à plusieurs minutes pour un long dossier. Pour un agent qui travaille chaque nuit, elle compte peu ; pour une réponse au téléphone, elle compte beaucoup. Le coût par appel est le prix d'un échange avec le modèle. Il dépend des jetons envoyés et des jetons produits, ces derniers étant souvent facturés plus cher. Relire vingt pages coûte donc davantage que trier dix lignes.

Le trajet d'une demande, avec tous ces mots

Ces vingt mots décrivent en réalité un seul trajet. Voici ce qui se passe quand l'agent d'un cabinet d'expertise comptable prépare, le mardi matin, les relances de pièces manquantes.