Data / IA / BI : vocabulaire professionnel

Actualisation

Opération qui recharge les données sources et recalcule les indicateurs affichés dans un rapport. Elle peut être lancée à heure fixe, à intervalles réguliers ou à la demande.

Base vectorielle

Base de données capable de retrouver, parmi des millions de passages, ceux dont le sens est le plus proche d'une question. C'est le moteur de recherche du dispositif.

Citation des sources

Affichage, sous la réponse, des passages qui ont servi à la produire, avec un lien vers le document d'origine. C'est ce qui rend la réponse vérifiable par le lecteur.

Connecteur de données

Composant qui permet à un système d'aller lire ou envoyer des données dans un logiciel, une base de données ou un service en ligne selon les règles techniques de celui-ci.

Déploiement

Mise à disposition du modèle dans l'environnement réel de l'entreprise, avec les connexions, les ressources informatiques et les contrôles nécessaires à son utilisation.

Dérive du modèle

Baisse progressive de la fiabilité d'un modèle lorsque les données ou les comportements réels évoluent par rapport aux exemples ayant servi à son entraînement.

Entraînement

Phase pendant laquelle le modèle ajuste ses calculs à partir d'exemples dont le résultat est déjà connu. La qualité, la quantité et la représentativité de ces exemples influencent directement ses performances.

Entrepôt de données

Base centralisée conçue pour regrouper l'historique de plusieurs outils et faciliter les analyses, sans solliciter directement les logiciels utilisés au quotidien.

ETL

Processus qui extrait des données de plusieurs sources, les corrige ou les harmonise, puis les charge dans un espace destiné à leur analyse.

Fenêtre de contexte

Quantité de texte que le modèle peut lire pour une réponse. Tout envoyer plutôt que de sélectionner coûte cher et disperse l'attention du modèle, qui répond moins bien.

Fragmentation

Découpage préalable de vos documents en passages autonomes, chacun traitant d'un seul sujet. C'est cette étape, et non le modèle, qui détermine la qualité des réponses : un passage qui mêle deux sujets répondra mal aux deux.

Hallucination

Réponse inventée ou inexacte que le modèle formule pourtant de manière crédible. Ce risque se réduit par des sources contrôlées et des vérifications, mais ne disparaît pas totalement.

Indexation

Phase préparatoire qui fragmente les documents, calcule leurs plongements et les enregistre. Elle se fait une fois, avant toute question, et se rejoue à chaque évolution du fonds documentaire.

Inférence

Étape durant laquelle un modèle déjà entraîné reçoit de nouvelles données et calcule une prédiction ou génère une réponse.

Jeton

Petit fragment de texte traité par le modèle ; un mot peut représenter un ou plusieurs jetons. Le volume de jetons envoyés et générés sert souvent à calculer le prix d'utilisation.

Jeu de validation

Ensemble de données volontairement écarté de l'entraînement pour vérifier le comportement du modèle sur des cas qu'il n'a pas utilisés pour apprendre.

KPI

Indicateur chiffré choisi pour mesurer un objectif précis, par exemple le taux de conversion ou le délai moyen de traitement. Sa formule et son périmètre doivent être définis pour éviter des interprétations différentes.

LLM

Modèle informatique entraîné sur de très nombreux textes pour produire une suite de mots adaptée à une demande. Il génère une réponse probable sans vérifier automatiquement qu'elle est vraie.

MCP

Protocole ouvert par lequel un modèle appelle vos outils et consulte vos données en direct — stock, agenda, dossier client. Il répond aux questions dont la réponse change d'une heure à l'autre, là où la recherche documentaire ne peut rien.

Modèle de données

Organisation qui relie les informations utiles entre elles, par exemple une vente avec son client, son produit et sa date. Il détermine les analyses possibles et évite de compter plusieurs fois la même opération.

Modèle prédictif

Programme qui apprend des relations à partir de cas passés afin d'estimer un résultat sur de nouvelles données, comme un risque d'impayé ou une demande future.

Pipeline de données

Enchaînement automatisé d'étapes qui collecte, transforme, contrôle et transporte les données jusqu'à leur destination. Chaque étape peut être surveillée pour repérer les erreurs ou les retards.

Plongement

Conversion d'un passage de texte en une suite de nombres qui représente son sens. Deux textes proches par le sens donnent deux suites proches, ce qui permet de les rapprocher sans qu'ils partagent le moindre mot.

Prompt système

Consigne générale fournie au modèle par l'application pour fixer son rôle, ses règles de réponse et ses limites avant même la demande de l'utilisateur.

RAG

Méthode qui recherche d'abord des passages dans les documents de l'entreprise, puis les transmet au modèle afin qu'il construise sa réponse à partir de ces éléments.

Recherche sémantique

Recherche portant sur le sens de la question et non sur les mots employés. Décrire « un outil pour enchaîner des tâches automatiquement » retrouve la bonne fiche même si elle n'emploie aucun de ces mots.

Routage

Aiguillage de chaque question vers le traitement qui convient : recherche dans vos documents, appel d'un outil métier, ou réponse directe. Une question sur un stock disponible n'appelle pas la même mécanique qu'une question sur une procédure interne.

Seuil de pertinence

Note en dessous de laquelle un passage retrouvé est écarté avant d'être envoyé au modèle. Le monter fait taire les réponses parasites, le descendre évite de perdre des passages utiles.

Supervision

Suivi automatique de la disponibilité, du temps de réponse, des erreurs et de la qualité des résultats du modèle une fois celui-ci utilisé en conditions réelles.

Tableau de bord

Écran qui rassemble des indicateurs, graphiques et filtres afin de suivre une activité et de comparer des périodes, des équipes ou des catégories.

Variable cible

Résultat que le modèle doit apprendre à prévoir, par exemple l'achat d'un produit, le montant d'une vente ou la survenue d'une panne.

Versionnement du modèle

Conservation de chaque version d'un modèle avec ses données de référence, ses réglages et ses résultats, afin de savoir laquelle est en service et de pouvoir revenir à une version antérieure.