Glossaire de l'IA agentique : 12 termes clés expliqués
Les définitions essentielles pour comprendre l'IA agentique en entreprise, sans jargon.
Agent IA
Système d'IA capable d'exécuter une tâche de bout en bout (planifier, agir, vérifier, itérer) de façon autonome, sous cadrage humain. À distinguer du copilote, qui assiste pas à pas.
LLM (Large Language Model)
Modèle de langage entraîné sur de vastes corpus, capable de générer et comprendre du texte. C'est le « moteur » des agents et des chatbots (ex. famille GPT, Claude).
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Architecture qui ancre les réponses d'un LLM sur vos documents : on recherche les passages pertinents, puis le modèle répond à partir de ces sources. Base des chatbots d'entreprise fiables.
Embeddings
Représentations vectorielles d'un texte qui capturent son sens. Deux textes proches sémantiquement ont des vecteurs proches — c'est ce qui permet la recherche vectorielle d'un RAG.
Semantic ranker
Composant qui reclasse les résultats de recherche selon leur pertinence sémantique réelle, au-delà des seuls mots-clés. Améliore nettement la qualité d'un RAG.
Function calling
Capacité d'un agent à déclencher des fonctions/API réelles (consulter un dossier, créer une commande), au-delà de la simple conversation.
MCP (Model Context Protocol)
Protocole standard pour connecter des agents à des sources de données et des outils externes, de façon réutilisable.
AI gateway
Passerelle qui filtre, journalise et sécurise les échanges entre les agents et les API externes — pièce clé de la maîtrise des fuites et de la conformité.
Hallucination
Réponse plausible mais fausse d'un LLM. On la réduit par le RAG (réponses ancrées sur des sources) et la relecture humaine.
Fine-tuning
Réentraînement d'un modèle sur des données spécifiques. Souvent inutile en entreprise : un bon RAG suffit dans la majorité des cas et reste plus simple à maintenir.
Strangler-fig
Stratégie de migration incrémentale : on remplace le legacy lot par lot, sans « big-bang », jusqu'à son retrait complet. Réduit fortement le risque.
Tests de caractérisation
Tests qui capturent le comportement actuel d'un système avant de le modifier — le « contrat » qui garantit la non-régression lors d'une migration.
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