Glossaire IA

Ensemble de techniques permettant à des machines d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine : compréhension du langage, reconnaissance de patterns, prise de décision. L'IA moderne est basée sur l'apprentissage automatique (machine learning).

Modèle de langage de grande taille entraîné sur d'immenses corpus de texte. Les LLM comprennent et génèrent du langage naturel avec une qualité remarquable. Exemples : GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 (Anthropic), Llama 3 (Meta), Mistral (Mistral AI).

Architecture où le LLM est augmenté par une recherche dans une base documentaire externe. Plutôt que de répondre depuis sa mémoire d'entraînement, le modèle consulte vos documents spécifiques et génère une réponse basée sur ces sources. Cela permet des réponses précises, traçables et à jour.

Instruction ou question soumise à un LLM pour obtenir une réponse. La qualité du prompt influence directement la qualité de la réponse. L'ingénierie des prompts (prompt engineering) est l'art de formuler des instructions optimales pour obtenir le meilleur comportement d'un modèle.

Unité de traitement d'un LLM. Un token correspond approximativement à 3/4 d'un mot en anglais ou 1/2 mot en français. Les LLM ont une fenêtre contextuelle limitée (ex: 128 000 tokens pour GPT-4o) qui détermine la quantité de texte qu'ils peuvent traiter en une seule requête.

Quantité maximale de texte qu'un LLM peut traiter en une seule interaction, mesurée en tokens. Plus la fenêtre est grande, plus le modèle peut analyser de texte simultanément. GPT-4o supporte 128 000 tokens (~96 000 mots), soit environ 200 pages.

Phénomène où un LLM génère une réponse plausible mais factuellement incorrecte. C'est l'un des principaux défis de l'IA générative. Le pipeline RAG de SkaLean mitigue ce risque en ancrant chaque réponse dans vos documents sources vérifiés.

Processus de ré-entraînement d'un LLM pré-entraîné sur un dataset spécifique pour améliorer ses performances dans un domaine particulier. Permet d'adapter le modèle à une terminologie spécialisée, un style rédactionnel ou des règles métier précises.

Processus par lequel un modèle IA génère une prédiction ou réponse à partir d'une entrée. Nécessite une puissance de calcul significative. SkaLean exécute l'inférence sur des GPU souverains locaux pour garantir que vos données ne quittent pas votre pays.

Système IA autonome capable de planifier et d'exécuter une séquence d'actions pour atteindre un objectif. Contrairement à un simple chatbot, l'agent peut appeler des outils, consulter des données externes, et enchaîner plusieurs étapes de raisonnement (ReAct loop).

Représentation mathématique du sens sémantique d'un texte sous forme d'un vecteur numérique à haute dimension. Deux textes de sens similaire auront des vecteurs proches. Les embeddings sont la base des recherches sémantiques dans le pipeline RAG.

Découpage d'un document en fragments (chunks) de taille optimale avant leur indexation dans la base vectorielle. Un chunking intelligent préserve le contexte : pas trop petit (perd le sens) ni trop grand (dilue la précision). SkaLean utilise un chunking sémantique adaptatif.

Paramètre qui contrôle la créativité des réponses d'un LLM. Température 0 = réponses déterministes et précises (idéal pour la factuelle et le RAG). Température 1 = réponses variées et créatives. SkaLean utilise des températures basses pour les cas d'usage métier.

Discipline consistant à concevoir des instructions optimales pour obtenir le meilleur comportement d'un LLM. Inclut la rédaction du prompt système (system prompt), la structuration des exemples et la gestion des contraintes. SkaLean inclut des templates de prompts métier optimisés.

Instruction de base fournie au LLM avant toute interaction utilisateur. Définit le rôle, le ton, les règles de conduite et les contraintes de l'IA. Dans SkaLean, chaque agent a un system prompt personnalisable pour refléter votre marque et vos politiques.

Séquence d'étapes automatiques transformant un document brut en réponse IA citée. Les 6 étapes SkaLean : 1) Ingestion du document, 2) Prétraitement et nettoyage, 3) Chunking sémantique, 4) Embedding vectoriel, 5) Indexation Qdrant, 6) Retrieval + synthèse LLM avec citations.

Base de données spécialisée stockant des vecteurs d'embeddings et permettant la recherche par similarité sémantique (nearest neighbors). SkaLean utilise Qdrant. Contrairement aux bases SQL, la recherche vectorielle retrouve des documents similaires en sens même si les mots exacts diffèrent.

Base de données vectorielle open-source utilisée par SkaLean pour stocker et rechercher les embeddings documentaires. Supporte des milliards de vecteurs, filtrage par métadonnées et recherche hybride (sémantique + keyword). Alternative à Pinecone, Weaviate ou pgvector.

Framework d'inférence haute performance pour LLM open-source. SkaLean utilise vLLM sur ses GPU souverains pour exécuter des modèles comme Llama 3 ou Mistral avec une latence optimale et un débit élevé. Permet de servir plusieurs requêtes simultanées avec PagedAttention.

Bibliothèque NVIDIA optimisant l'inférence LLM sur GPU. SkaLean l'utilise en production pour des gains de vitesse de 2 à 4x par rapport à l'inférence standard. Requiert des GPU NVIDIA (A100, L4, H100).

Framework NVIDIA pour le fine-tuning de modèles LLM. Permet l'ajustement fin de modèles open-source sur des données métier spécifiques (médical, juridique). Utilisé dans les solutions d'IA souveraines pour adapter les modèles aux besoins sectoriels.

Structure de données permettant la synchronisation d'éditions collaboratives en temps réel sans conflits. SkaLean utilise les CRDT pour la collaboration simultanée dans Studio IA : plusieurs utilisateurs peuvent éditer le même document en temps réel sans écrasement de modifications.

Mécanisme de sécurité PostgreSQL permettant de restreindre l'accès aux lignes d'une table selon l'identité de l'utilisateur. SkaLean utilise RLS pour l'isolation multi-tenant : chaque client ne peut accéder qu'à ses propres données, même si elles sont dans la même base.

Architecture où plusieurs clients (tenants) partagent la même infrastructure tout en ayant leurs données isolées. SkaLean est multi-tenant avec isolation au niveau base de données (RLS) : les clients partagent les ressources GPU et les coûts d'infrastructure, mais leurs données sont strictement séparées.

Architecture de communication entre services basée sur des flux d'événements en temps réel. SkaLean utilise le streaming d'événements pour la communication entre ses modules : authentification, messages, exécutions d'automatisations, interactions agents, etc. Garantit la fiabilité de la livraison des événements.

Protocole de communication bidirectionnelle en temps réel entre un navigateur et un serveur. SkaLean utilise les WebSockets pour le chat IA en temps réel, les notifications de statut des automatisations et la collaboration documentaire en temps réel.

Mécanisme permettant à une application d'envoyer une notification HTTP à une autre application quand un événement se produit. SkaLean expose des webhooks pour tous les événements clés : message reçu, workflow exécuté, agent escalade. Permet l'intégration avec des systèmes tiers.

Principe selon lequel les données d'une organisation doivent rester sous la juridiction légale et le contrôle physique de son pays d'origine. SkaLean garantit la souveraineté en hébergeant données et calculs IA sur des serveurs physiquement situés dans votre pays.

Ensemble de lois encadrant la collecte, l'utilisation et la communication des données personnelles. Impose des obligations incluant la résidence des données, le droit à la portabilité et la notification des incidents. Exemples : RGPD (Europe), LPRPDE (Canada), Loi 09-08 (Maroc).

Règlement Général sur la Protection des Données. Réglementation européenne sur la protection des données personnelles, applicable aussi aux organisations hors UE traitant des données de résidents européens. SkaLean est conforme RGPD pour ses clients européens.

Health Insurance Portability and Accountability Act. Loi américaine sur la protection des données de santé. SkaLean respecte les 17 critères HIPAA pour les clients du secteur médical : contrôle d'accès, audit trail, chiffrement, plan de reprise, accord BAA.

Liste des 10 risques de sécurité les plus critiques spécifiques aux applications basées sur des LLM, publiée par l'Open Web Application Security Project. SkaLean protège contre 9/10 de ces risques : injection de prompt, fuite de données, hallucination, déni de service, etc.

Attaque où un utilisateur malveillant insère des instructions dans un message pour manipuler le comportement d'un LLM (ex: ignorer les règles de sécurité, révéler des informations confidentielles). SkaLean implémente plusieurs couches de protection contre ces attaques.

Données à caractère personnel permettant d'identifier directement ou indirectement un individu : nom, adresse, numéro de sécurité sociale, numéro de carte de crédit, etc. SkaLean détecte et masque automatiquement 15 types de PII avant envoi au LLM.

Standard de chiffrement symétrique utilisé par SkaLean pour les données au repos. AES-256 (Advanced Encryption Standard avec clé 256 bits) est considéré comme incassable avec les technologies actuelles. GCM (Galois/Counter Mode) ajoute l'authentification et l'intégrité des données.

Protocole de sécurité chiffrant les communications réseau. SkaLean utilise TLS 1.3 (la version la plus récente) pour toutes les communications en transit : entre navigateur et serveur, entre services internes, et entre l'infrastructure SkaLean et les API LLM externes.

Mécanisme de vérification d'identité combinant plusieurs facteurs : quelque chose que vous savez (mot de passe), quelque chose que vous avez (téléphone), quelque chose que vous êtes (biométrie). SkaLean supporte TOTP (Google Authenticator) et WebAuthn (clé de sécurité physique).

Mécanisme permettant à un utilisateur de s'authentifier une seule fois pour accéder à plusieurs applications. SkaLean supporte SSO via SAML 2.0 et OpenID Connect, permettant l'intégration avec Active Directory, Okta, Azure AD et autres fournisseurs d'identité.

Séquence structurée d'étapes automatisées exécutées pour accomplir un processus métier. Dans SkaLean Automatisation IA, un workflow est défini visuellement avec des noeuds (étapes) et des connexions (flux de données). Peut inclure des conditions, des boucles et des branchements.

Événement qui initie l'exécution d'un workflow automatisé. Exemples de triggers SkaLean : email reçu, formulaire soumis, heure programmée (cron), webhook entrant, événement CRM, message WhatsApp reçu. Un workflow peut avoir plusieurs triggers.

Étape individuelle dans un workflow d'automatisation. Chaque nœud effectue une action spécifique : extraire des données, appeler une API, conditionner, transformer, envoyer un email, mettre à jour un CRM. Les nœuds sont connectés pour former le flux d'exécution.

Module pré-construit permettant à SkaLean de se connecter à une application tierce sans développement. SkaLean inclut 200+ connecteurs : Salesforce, HubSpot, QuickBooks, Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Shopify, Stripe, Twilio, etc.

Système de planification d'exécution de tâches à des horaires définis. Les expressions cron permettent une planification très précise : "chaque lundi à 9h", "le 1er du mois", "toutes les 15 minutes". SkaLean supporte les triggers cron pour les automatisations périodiques.

Composant central qui execute les workflows d'automatisation en coordonnant les etapes, les conditions et les appels entre services. Le module Automatisation IA de SkaLean inclut un moteur d'orchestration natif avec noeuds IA integres, souverainete des donnees et gestion cle en main.

Mécanisme automatique réessayant l'exécution d'une étape ayant échoué. SkaLean Automatisation IA inclut une gestion native des erreurs avec retry configurable : nombre de tentatives, délai entre tentatives (backoff exponentiel), notification d'échec définitif.

Capacité de l'IA à identifier et extraire des informations structurées depuis des textes non structurés. Exemples : extraire les montants d'une facture PDF, identifier les parties dans un contrat, extraire les médicaments d'une ordonnance. SkaLean utilise des LLM pour cette extraction.

Programme simulant une conversation humaine pour répondre aux questions des utilisateurs. L'Agent IA SkaLean va bien au-delà du chatbot traditionnel : il accède à vos données en temps réel, exécute des actions (réserver, mettre à jour), et s'adapte au contexte de chaque conversation.

Approche de service client intégrant tous les canaux de communication (téléphone, chat web, email, WhatsApp, SMS, réseaux sociaux) dans une expérience cohérente. SkaLean gère 10 canaux depuis un seul panneau de contrôle avec historique unifié des conversations.

API officielle de Meta permettant aux entreprises d'intégrer WhatsApp dans leurs systèmes de communication. SkaLean utilise l'API WhatsApp Business pour déployer des agents IA capables de recevoir et envoyer des messages sur WhatsApp depuis votre numéro professionnel.

Technologie permettant à un agent IA de converser oralement via le téléphone. Combine la reconnaissance vocale (STT), le traitement du langage naturel (NLP) et la synthèse vocale (TTS). SkaLean déploie des agents téléphoniques IA indiscernables d'un humain pour la prise de RDV et le support.

Technologie convertissant du texte en parole synthétique. SkaLean utilise des moteurs TTS de haute qualité pour la voix IA des agents téléphoniques. La qualité des voix modernes est indiscernable d'une voix humaine.

Technologie convertissant la parole en texte. Composant essentiel des agents vocaux SkaLean. La transcription est faite en temps réel (< 500ms) pour permettre une conversation fluide. Supporte le français, l'arabe et plusieurs dialectes régionaux.

Mécanisme par lequel un agent IA détecte automatiquement les situations dépassant ses capacités et transfère la conversation à un agent humain avec le contexte complet. SkaLean configure des règles d'escalade : sujets sensibles, insatisfaction détectée, requêtes complexes.

Message envoyé par l'agent IA à l'initiative du système plutôt qu'en réponse à un utilisateur. Exemples : rappel de rendez-vous, notification de statut de commande, alerte de renouvellement, offre personnalisée. Nécessite le consentement préalable de l'utilisateur (opt-in).

Métrique mesurant la satisfaction des clients après une interaction. Calculé sur une échelle de 1 à 5 ou 1 à 10 via une question simple. SkaLean collecte automatiquement le CSAT après chaque interaction agent IA et présente les tendances dans le tableau de bord.

Boucle Reasoning + Acting permettant à un agent IA de raisonner étape par étape avant d'agir. L'agent réfléchit (Thought), décide d'une action (Act), observe le résultat (Observation), puis réfléchit à nouveau. Permet des raisonnements complexes multi-étapes.

Protocole ouvert d'Anthropic permettant aux agents IA de se connecter de manière sécurisée et standardisée à des sources de données et outils externes (CRM, calendrier, base de données, APIs). SkaLean implémente MCP pour les intégrations temps réel des agents.

Modèle de livraison de l'intelligence artificielle en tant que service cloud ou managé, évitant aux organisations de construire et maintenir leur propre infrastructure IA. SkaLean est un AIaaS souverain : l'infrastructure IA est gérée par SkaLean, les données restent chez le client.

Retour sur investissement calculé comme (gain - coût) / coût × 100. Pour SkaLean, le ROI typique inclut : heures économisées × coût horaire + revenus additionnels générés - abonnement SkaLean. Nos clients constatent des résultats mesurables dès le 2e mois.

Coût total de possession incluant tous les coûts directs et indirects d'un système sur sa durée de vie : licences, infrastructure, intégration, formation, maintenance, support. Le TCO d'une stack fragmentée (5 outils SaaS) est généralement 3x supérieur au coût affiché.

Modèle de distribution logicielle où l'application est hébergée dans le cloud et accessible via un navigateur moyennant un abonnement. ChatGPT, Intercom et HubSpot sont des SaaS. La fragmentation SaaS (5+ outils) est l'un des problèmes que SkaLean résout.

Mode de livraison où le fournisseur configure, déploie et forme sans que le client n'ait à faire de travail technique. SkaLean livre ses solutions clé en main : de la configuration initiale à la formation des équipes, en passant par les intégrations avec les outils existants.

Phase de déploiement limité d'un produit avec un groupe restreint de clients sélectionnés pour valider les performances en conditions réelles. SkaLean lance son pilote bêta au T2 2026 avec 10 organisations sélectionnées.

Organisation comptant généralement entre 1 et 500 employés, avec des ressources techniques et budgétaires limitées comparées aux grandes entreprises. SkaLean cible spécifiquement les PME qui veulent l'IA sans embaucher des data scientists ni investir dans une infrastructure complexe.

Rendez-vous ou réservation non honoré sans annulation préalable. Un problème coûteux dans les secteurs à créneaux (médecine, restauration, coiffure, automobile) : chaque no-show représente un revenu perdu et un créneau immobilisé. Les rappels automatisés SkaLean réduisent les no-shows de 68%.

Capacité d'un système à gérer une charge croissante sans dégradation des performances. Pour les PME, la scalabilité IA signifie pouvoir augmenter le volume de requêtes, d'automatisations ou de canaux sans embaucher en proportion. SkaLean scale automatiquement selon vos besoins.

Modèle multimodal d'OpenAI (2024) combinant compréhension du texte, des images et de l'audio. "o" pour "omni". Excellent pour les tâches complexes de raisonnement, l'analyse de documents et la génération de contenu de haute qualité. Disponible dans SkaLean.

Modèle LLM d'Anthropic réputé pour sa fiabilité, ses réponses équilibrées et sa résistance aux hallucinations. Particulièrement adapté aux tâches juridiques, médicales et analytiques nécessitant précision et cohérence. Disponible dans SkaLean.

Famille de modèles LLM open-source de Meta AI. L'avantage clé : peut être déployé sur vos propres GPU souverains. SkaLean utilise Llama 3 (8B et 70B paramètres) pour l'inférence souveraine locale, permettant un traitement sans aucun transit de données vers des API externes.

Startup française (Paris) développant des LLM open-source performants. Mistral 7B et Mixtral 8x7B sont reconnus pour leur excellent ratio performance/taille. Particulièrement adapté au français. Peut être déployé souverainement sur GPU local dans SkaLean.

Famille de modèles LLM multimodaux de Google DeepMind. Disponible en versions Flash (rapide et économique), Pro (équilibré) et Ultra (très puissant). Gemini Pro est disponible via l'API Google dans SkaLean pour les cas d'usage ne nécessitant pas de souveraineté stricte.

Mécanisme sélectionnant automatiquement le LLM optimal pour chaque requête selon le type de tâche, les contraintes de coût, de souveraineté et de performance. SkaLean implémente un routage intelligent : requêtes simples → modèle rapide/économique, requêtes complexes → modèle puissant.

Sous-domaine de l'IA traitant le langage humain naturel. Inclut la compréhension du texte (NLU), la génération de texte (NLG), la traduction, l'analyse de sentiment, l'extraction d'entités, etc. Les LLM modernes sont la forme la plus avancée du NLP.

Composante du NLP permettant à une machine de comprendre le sens, l'intention et le contexte d'un texte humain. Un agent SkaLean utilise le NLU pour comprendre ce que veut l'utilisateur, même exprimé de façon implicite ou avec des fautes d'orthographe.

Action ou objectif qu'un utilisateur souhaite accomplir, exprimé dans un message. Exemple : "Je veux annuler mon rendez-vous" → intent = annulation_rdv. La reconnaissance d'intention permet à l'agent IA de déclencher le bon flux de réponse.

Information spécifique extraite d'un message : nom de personne, date, numéro, lieu, produit. Dans "Je veux un RDV le 15 mars à 14h", les entités sont : date=15 mars, heure=14h, action=prise_rdv. Les entités permettent à l'agent d'agir avec les données précises.

Identification de la tonalité émotionnelle d'un texte : positif, négatif ou neutre. SkaLean analyse le sentiment des interactions clients pour détecter l'insatisfaction et déclencher automatiquement une escalade vers un agent humain avant que le client ne soit perdu.

Génération d'un résumé concis d'un texte long. Studio IA de SkaLean peut résumer automatiquement des rapports, comptes rendus, contrats ou emails. Particulièrement utile pour les réunions, où la transcription peut être résumée avec les points clés et actions.

Traduction de texte d'une langue à une autre par l'IA. Les LLM modernes (GPT-4o, Claude) sont d'excellents traducteurs pour les langues courantes. SkaLean peut gérer des conversations multilingues et traduire automatiquement les documents indexés.

Technologie convertissant des images de texte (documents scannés, photos) en texte numérique exploitable. SkaLean intègre l'OCR pour indexer des documents scannés, des photos de factures ou des cartes de visite dans la base documentaire de Studio IA.