Tous les termes qui comptent.

ChatGPT

Assistant IA conversationnel d'OpenAI, lancé fin 2022. Le plus connu du grand public, propulsé par les modèles GPT.

Aussi connu sous : OpenAI, GPT

Claude

Assistant IA d'Anthropic, réputé pour son raisonnement, sa rédaction longue et son usage agentique (Skills, MCP, Claude Code).

Aussi connu sous : Anthropic

Copilot

Assistant IA de Microsoft intégré à Windows, Office 365 et GitHub. S'appuie principalement sur les modèles d'OpenAI.

Aussi connu sous : Microsoft Copilot, GitHub Copilot

DeepSeek

Laboratoire chinois d'IA open-weight, connu pour ses modèles de raisonnement performants à très faible coût.

Gemini

Famille de modèles multimodaux de Google, intégrée à Workspace, Android et la recherche. Successeur de Bard.

Aussi connu sous : Google, Bard

Grok

Assistant IA de xAI (Elon Musk), intégré à X, au ton plus provocateur et connecté au flux temps réel du réseau.

Aussi connu sous : xAI

Llama

Famille de modèles open-weight de Meta, parmi les plus téléchargés au monde, base de nombreux modèles dérivés.

Aussi connu sous : Meta

Mistral (Vibe)

Laboratoire français d'IA. Ses modèles open-weight et son assistant Vibe (ex-« Le Chat », renommé fin mai 2026) sont la référence souveraine européenne.

Aussi connu sous : Vibe, Le Chat, Mistral AI

Ollama

Outil open-source pour faire tourner des LLM (Llama, Mistral, DeepSeek...) en local sur sa propre machine, sans cloud.

Perplexity

Moteur de réponse IA qui combine recherche web en temps réel et génération, avec citation des sources. Référence de l'AEO.

A/B testing assisté par IA

Génération automatique de variantes (copy, design) et analyse statistique accélérée par modèle prédictif.

AEO (Answer Engine Optimization)

Optimisation pour les moteurs de réponse (Perplexity, You.com) qui renvoient une réponse directe plutôt qu'une liste de liens.

Agent autonome

Agent qui boucle sur observe → décide → agit jusqu'à atteindre un état cible, sans demander de validation à chaque étape.

Agent IA

Système qui exécute plusieurs étapes de raisonnement et d'action pour atteindre un objectif, sans supervision continue.

Aussi connu sous : AI agent

Agent-to-agent (A2A)

Communication directe entre agents IA via un protocole standardisé pour collaborer sur une tâche.

AI SEO

Optimisation d'un contenu pour les moteurs de recherche traditionnels assistée par IA (clusters, briefs, rédaction, audit).

Analytics prédictif

Modèles qui anticipent un comportement futur (churn, conversion, LTV) à partir des données historiques.

API (contexte IA)

Interface programmatique pour appeler un modèle d'IA depuis votre propre application.

Artifact (Claude)

Contenu interactif (code, document, app) généré par Claude et affiché dans un panneau séparé pour itération.

Automatisation no-code / low-code IA

Plateformes (n8n, Make, Zapier) qui permettent d'orchestrer des workflows incluant des appels IA sans coder.

Biais algorithmique

Tendance d'un modèle à produire des réponses systématiquement biaisées à cause de données d'entraînement déséquilibrées.

Chain-of-thought (chaîne de pensée)

Technique de prompting où l'on demande au LLM de raisonner étape par étape avant de donner sa réponse finale.

Chatbot IA / Assistant conversationnel

Agent capable de tenir une conversation en langage naturel pour qualifier, supporter, vendre ou onboarder.

Citation IA

Mention nominative de votre marque ou de votre contenu dans la réponse générée par un LLM. KPI central du GEO.

Aussi connu sous : AI citation

Claude Code

Outil officiel d'Anthropic qui transforme Claude en assistant de coding agentique opérant dans le terminal et l'IDE.

Cold outreach IA

Personnalisation à l'échelle de messages outbound : une IA lit chaque profil et compose un message contextuel unique.

Computer use

Capacité d'un LLM à contrôler un ordinateur via mouvements de souris, clics et frappes au clavier.

Context engineering

Discipline consistant à structurer, hiérarchiser et compresser le contexte fourni à un LLM pour optimiser la qualité des réponses.

Copilote IA

Assistant intégré à un outil métier (IDE, CRM, suite bureautique) qui suggère et exécute des actions en temps réel.

Customer journey augmenté par IA

Cartographie et activation du parcours client où chaque étape est instrumentée par un modèle décisionnel.

Données structurées (JSON-LD) pour l'IA

Balisage sémantique de pages web (schema.org) que les LLM et search engines exploitent pour citer correctement.

Embedding

Représentation vectorielle d'un texte (ou autre donnée) qui capture son sens sous forme de chiffres, base de la recherche sémantique.

Enrichissement de données

Ajout d'attributs supplémentaires (firmographics, intent signals, scoring) à une base de contacts ou de comptes.

Aussi connu sous : data enrichment

Fenêtre de contexte

Volume maximal de tokens (input + output) qu'un LLM peut traiter en une seule requête.

Aussi connu sous : context window

Fine-tuning

Réentraînement d'un modèle pré-existant sur un dataset spécifique pour spécialiser ses réponses sur un domaine métier.

Garde-fou IA (guardrails)

Mécanisme qui bloque ou redirige les requêtes problématiques avant qu'elles n'atteignent le modèle ou avant que sa réponse soit servie.

GEO (Generative Engine Optimization)

Optimisation pour apparaître dans les réponses générées par les LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Google AI Overviews).

Growth hacking IA

Tactiques d'acquisition et d'activation accélérées par l'IA : génération de variantes, automatisation des tests, scoring rapide.

Growth loop

Mécanisme d'acquisition auto-entretenu où l'output d'un cycle alimente l'input du suivant (e.g. UGC → SEO → trafic → UGC).

Hallucination IA

Réponse d'un LLM qui semble plausible mais est factuellement fausse ou inventée.

Human-in-the-loop

Pattern où un humain valide ou corrige les décisions critiques d'un agent IA avant exécution.

IA agentique (agentic AI)

Catégorie d'IA caractérisée par la capacité à planifier, choisir des outils et exécuter de manière autonome.

IA générative

Famille de modèles d'IA qui produisent du contenu original (texte, image, code, audio) plutôt que classifier ou prédire.

IA générative pour le contenu

Production assistée d'articles, emails, posts sociaux, scripts à partir de briefs structurés.

IA open source vs propriétaire

Modèles dont les poids sont publiquement accessibles (Llama, Mistral, DeepSeek) versus modèles fermés accessibles via API uniquement (Claude, GPT, Gemini).

IA souveraine

Modèles, infrastructures et données entièrement contrôlés par un État ou une organisation pour des raisons stratégiques et de conformité.

Aussi connu sous : sovereign AI

Inférence

Phase d'exécution d'un modèle entraîné : on lui pose une question, il répond. À distinguer de l'entraînement.

Intelligence artificielle

Système informatique capable d'exécuter des tâches qui requièrent habituellement de l'intelligence humaine : raisonnement, apprentissage, perception, prise de décision.

Aussi connu sous : IA

Lead scoring IA

Notation automatique des leads sur leur probabilité de conversion via un modèle entraîné sur l'historique CRM.

LLMO (LLM Optimization)

Synonyme courant de GEO : pratiques pour maximiser la citation et la mention de votre marque dans les outputs de LLM.

Machine learning

Branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données plutôt que d'être programmés explicitement.

Marketing automation IA

Orchestration de campagnes multicanal pilotée par des LLM qui adaptent contenu, segmentation et timing en temps réel.

MCP (Model Context Protocol)

Standard ouvert publié par Anthropic en 2024 qui permet à Claude de se connecter à des outils externes (CRM, bases de données, APIs).

Mémoire persistante IA

Système permettant à un agent IA de se souvenir d'informations entre les sessions et les conversations.

Model routing

Mécanisme qui choisit dynamiquement quel LLM appeler selon le coût, la latence ou la complexité de la tâche.

Modèle de langage (LLM)

Système d'IA entraîné sur d'immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel. Exemples : Claude, GPT, Gemini, Llama.

Aussi connu sous : LLM

Modèle de raisonnement

LLM optimisé pour des chaînes de raisonnement longues et auto-correctives (o1, Claude Opus 4 thinking).

Aussi connu sous : reasoning model

Modèle multimodal

Modèle capable de traiter et générer plusieurs types de média : texte, image, audio, vidéo.

North Star Metric

Indicateur unique qui capture la valeur livrée par un produit et guide les décisions de croissance.

Orchestration multi-agents

Coordination de plusieurs agents IA distincts qui se passent le contexte et se relaient sur une mission.

Outbound automation

Orchestration end-to-end de campagnes de cold outreach : recherche, enrichissement, séquencement, qualification.

Personnalisation IA

Adaptation du contenu, des recommandations et de l'UX à chaque utilisateur via des modèles prédictifs.

Product-led growth (PLG)

Stratégie où le produit lui-même est le principal moteur d'acquisition, conversion et expansion.

Prompt

Instruction ou message envoyé à un LLM pour déclencher une réponse.

Prompt chaining

Décomposition d'une tâche complexe en plusieurs prompts séquentiels, où la sortie de l'un nourrit l'entrée du suivant.

Prompt engineering

Discipline consistant à concevoir, tester et itérer des prompts pour obtenir des réponses fiables et utiles d'un LLM.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Architecture où le LLM consulte d'abord une base de connaissances externe avant de générer sa réponse, pour ancrer ses outputs dans des données vérifiables.

Réseau de neurones

Architecture inspirée du cerveau biologique, composée de couches de neurones interconnectés, à la base des LLM modernes.

Scoring prédictif

Notation IA qui combine plusieurs signaux pour prédire un événement (achat, churn, fraude).

Share of Model

Pourcentage du temps où un LLM cite ou recommande votre marque pour une catégorie de requêtes donnée. Équivalent IA du Share of Voice.

Skill (Claude skill)

Module .md qui ajoute des compétences spécialisées à Claude : instructions, exemples, ressources, scripts.

Sous-agent (sub-agent)

Agent spécialisé invoqué par un agent principal pour une sous-tâche (recherche, code, validation).

System prompt

Instructions cachées qui définissent le rôle, le ton et les règles d'un assistant IA avant la conversation utilisateur.

Température

Paramètre qui contrôle l'aléatoire des réponses d'un LLM : 0 = déterministe, 1 = créatif.

Token / Tokenisation

Unité élémentaire qu'un LLM lit (souvent 3–4 caractères ou un mot court). La tokenisation découpe le texte en tokens avant traitement.

Tool use

Capacité d'un LLM à invoquer des fonctions externes (API, base, calcul, scraping) pendant son raisonnement.

Transformer

Architecture neuronale (2017) avec mécanisme d'attention qui a permis l'explosion des LLM modernes (GPT, Claude, Gemini).

Vibe coding

Pratique consistant à piloter un assistant IA par l'intention plutôt que par la syntaxe, en décrivant ce qu'on veut sans coder soi-même.

Web scraping IA

Extraction automatisée de données du web où un LLM interprète des pages non structurées pour produire des datasets propres.

Workflow agentique

Chaîne d'actions automatisées où des agents IA collaborent ou se relaient pour accomplir un processus métier.

Zero-shot / Few-shot learning

Capacité d'un LLM à résoudre une tâche sans (zero-shot) ou avec quelques exemples (few-shot) dans le prompt.