Un vendeur vous parle de tokens, de connecteurs et d’agents. Votre équipe vous demande si elle peut « mettre la base client dans l’IA ». Votre expert-comptable vous interroge sur le règlement européen. Pour décider, il faut d’abord comprendre les mots.
Nous avons publié un lexique de l’IA en entreprise : 30 mots expliqués simplement, avec un exemple pour chacun. Cet article en retient 9, ceux qui pèsent le plus dans le choix et le déploiement d’un outil d’IA. Pour chacun : pourquoi il compte dans une décision de l’entreprise, et un exemple fictif mais réaliste.
Pourquoi commencer par le vocabulaire
La plupart des erreurs de départ viennent d’un malentendu. Le dirigeant achète un « assistant » et découvre qu’il ne lit aucun document de l’entreprise. Un service croit que l’outil « ne garde rien » alors que sa mémoire est activée. Un autre pense que l’IA « vérifie » ses réponses. Mettre les mêmes mots sur les mêmes choses évite ces surprises, et rend les devis comparables.
Les 9 mots, mis en situation
1. Consigne
La consigne, c’est la demande faite à l’IA. Elle compte dans votre décision parce que la qualité des réponses dépend d’abord d’elle, bien plus que du nom de l’outil. La vraie question n’est donc pas « quel outil ? », mais « qui écrit les consignes types, et où les range-t-on pour que toute l’équipe en profite ? ».
Exemple : une assistante de direction demande « résume ce compte rendu ». Elle obtient un texte vague. Avec « résumé de dix lignes pour le dirigeant, décisions prises et responsables en tête », la réponse devient utilisable telle quelle.
2. Base de connaissance
Un assistant ne connaît pas votre entreprise. Il répond avec les documents que vous lui confiez : c’est la base de connaissance. Trois décisions en découlent : quels documents y entrent, qui les tient à jour, et sous quel format, pour pouvoir les reprendre un jour.
Exemple : une PME de négoce verse ses conditions de vente dans l’outil, mais oublie de retirer l’ancienne grille tarifaire. L’assistant cite un prix périmé à un commercial. Le problème ne vient pas de l’IA : il vient du document.
3. Connecteur
Le connecteur fixe ce que l’IA peut voir et faire dans vos autres outils. C’est souvent là que se joue la confidentialité. Nous distinguons quatre niveaux, du plus fermé au plus ouvert, et nous choisissons le niveau assistant par assistant. Messagerie, fichiers de clients et données sensibles restent hors de l’outil par défaut : les ouvrir est votre décision, écrite et sous votre responsabilité.
Exemple : dans un bureau d’études, l’assistant chargé des réponses aux appels d’offres lit le dossier des mémoires techniques types. Il n’a aucun accès à la messagerie ni aux dossiers des clients.
4. Assistant ou agent
La différence tient en une question : qui agit ? Avec un assistant IA, l’IA prépare et la personne agit. Un agent, lui, agit sur vos outils : il classe, saisit, met à jour. Chez nous, chaque action d’un agent est validée par une personne avant d’être faite. Le choix change les risques, les accès à ouvrir et le temps de mise en place.
Exemple : pour les factures fournisseurs, un assistant prépare un tableau de contrôle que la comptable vérifie. Un agent irait plus loin : il préparerait la saisie dans le logiciel, que la comptable valide ligne par ligne. Commencer par l’assistant permet souvent de mesurer le besoin avant d’aller plus loin.
5. Token
Le token (ou jeton) est l’unité avec laquelle le modèle découpe le texte. Il compte pour le budget : selon le recueil officiel du ministère de la Culture, le nombre de jetons permet « d’estimer et de facturer le coût de fonctionnement des grands modèles de langage commerciaux ». Pour une entreprise, cela veut dire deux choses : un usage intensif peut atteindre les limites d’un abonnement, et un plafond de dépense se règle dès le premier jour.
Exemple : une équipe fait résumer chaque matin une revue de presse de cinquante pages. Elle consomme bien plus qu’un collègue qui pose trois questions courtes. Ce n’est pas un problème, à condition de l’avoir prévu.
6. Hallucination
Une hallucination est une réponse fausse, donnée avec assurance. Selon la CNIL, ces systèmes « peuvent générer des résultats inexacts qui peuvent, pourtant, paraître plausibles » (questions-réponses de la CNIL sur l’IA générative). La décision qui en découle est simple : qui relit, et sur quelles tâches l’IA ne doit jamais avoir le dernier mot. Avant de généraliser un outil, il vaut mieux tester l’assistant sur vos propres cas.
Exemple : l’IA cite un article de convention collective qui n’existe pas. La responsable RH vérifie la référence avant de répondre au salarié : la règle de relecture a fait son office.
7. Données sensibles
Santé, opinions, appartenance syndicale : les données sensibles obéissent à des règles plus strictes. Chez nous, elles restent hors de l’outil par défaut. La décision porte aussi sur le compte utilisé : un compte personnel ou un compte d’entreprise ne donne pas les mêmes réglages ni le même contrôle. Pour savoir ce qui est permis dans votre cas, interrogez votre délégué à la protection des données ou votre conseil.
Exemple : un manager veut faire reformuler un courrier qui mentionne l’arrêt maladie d’un collaborateur. Il retire d’abord le nom et le motif, ou il rédige ce courrier sans l’IA.
8. Réversibilité
La réversibilité, c’est la possibilité de partir avec vos données si l’outil ne vous convient plus. Elle se prépare avant de signer, pas le jour où l’on veut changer : format des documents, procédure d’export, conditions de sortie de l’éditeur. Nous détaillons notre façon de faire sur la page Vos données et votre sortie.
Exemple : avant de signer, une PME de services exporte une conversation test et sa base de connaissance, puis vérifie qu’elle peut les rouvrir sans l’outil. Un test court, qui évite une mauvaise surprise le jour où l’on veut changer.
9. Maîtrise de l’IA
Le règlement européen sur l’IA demande aux entreprises qui utilisent l’IA de prendre « des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA par leur personnel » (article 4). La maîtrise de l’IA n’est donc pas un sujet pour plus tard : elle se prévoit avec le déploiement. Le texte ne fixe pas de méthode unique ; selon notre lecture, l’essentiel est que chacun sache relire une réponse et repérer ce qu’il ne doit pas saisir. C’est l’objet de notre accompagnement des équipes.
Exemple : avant d’ouvrir l’outil à tous, une ETI réunit chaque service pour une courte séance sur ses propres cas : une réponse à relire, un document à ne pas confier, la personne à prévenir en cas de doute.
Comment utiliser le lexique avec vos équipes
- Avant un rendez-vous avec un éditeur : relisez les mots du lexique et demandez au vendeur de répondre avec eux. Une réponse floue sur les connecteurs ou la sortie est une information.
- Au lancement d’un outil : partagez le lien du lexique avec vos équipes. Chacun y trouve un exemple proche de son métier.
- Dans votre charte d’usage : reprenez les mêmes mots, pour que la règle et la pratique parlent la même langue.
Ces mêmes mots servent pendant notre audit IA : nous y faisons le point avec vous sur vos usages, vos données et vos outils.
Questions fréquentes
Faut-il connaître ces mots pour utiliser l’IA ?
Pour l’utiliser au quotidien, non. Pour décider d’un outil, de ses accès et de son budget, oui : ce sont les mots des contrats, des devis et des réglages.
Le lexique contient-il des noms d’outils ?
Non. Les mots valent quel que soit l’outil choisi. Nous ne revendons aucun abonnement et nous n’avons pas de préférence à défendre.
Le lexique va-t-il évoluer ?
Oui. Nous l’enrichirons au fil des questions de nos clients et de l’évolution des textes. Les définitions qui reprennent un texte officiel citent leur source.
Parlons de votre situation
Nous n’installons rien, n’hébergeons rien et ne revendons aucun abonnement : l’outil reste à votre nom. Lors d’un pré-audit gratuit de 30 minutes, sans engagement, nous regardons avec vous une tâche qui vous prend du temps et les mots qui comptent pour votre décision.
