Ressources transversales · Référence
Une page unique pour partager mon approche de déploiement IA, le vocabulaire technique du parcours et les schémas associés à chaque module.
Démarche
Une trame simple pour faire entrer l'IA dans une organisation : d'abord la culture, ensuite les outils, enfin l'exécution disciplinée.
Avant tout projet ou outil, ancrer l'IA dans le quotidien. On ne transforme pas une organisation par décret, mais par l'usage.
Chaque collaborateur doit expérimenter, manipuler, s'approprier l'IA dans ses tâches de tous les jours. Pas de culture IA = pas de transformation possible.
Concrètement : doter les collaborateurs d'outils pour commencer à manipuler, et apprendre par leurs collègues.
Une fois la culture installée, équiper les équipes avec des outils adaptés à leur réalité métier et cartographier les processus sur lesquels l'IA peut apporter une vraie valeur.
C'est le moment du diagnostic concret : où sont les frictions, les pertes de temps, les erreurs récurrentes ?
Déployer progressivement, processus par processus. À chaque étape, une règle simple :
Lexique
Les mots de la formation, expliqués en une phrase et regroupés par famille. Ce sont les mêmes définitions que dans les bulles au fil des pages.
Une IA qui fabrique du contenu nouveau (texte, image, son), au lieu de seulement trier ou prévoir.
Le « moteur » d'une IA comme ChatGPT : un programme qui a lu d'énormes quantités de textes et qui écrit en devinant, mot après mot, la suite la plus probable.
Un petit morceau de mot (3 ou 4 lettres en moyenne). L'IA lit, compte et facture le texte en tokens.
Quand l'IA invente une information fausse et l'affirme avec assurance, parce qu'elle produit ce qui « sonne juste », pas ce qui est vérifié.
Une erreur qui va toujours dans le même sens : l'IA reproduit les déséquilibres des textes dont elle a appris.
Le réglage du hasard dans la réponse : basse, l'IA donne la réponse la plus attendue ; haute, elle varie et invente davantage.
Le temps d'attente avant d'obtenir la réponse.
Les très grands modèles, plus capables et plus chers, face aux petits, rapides et bon marché.
Un programme avec lequel on discute par écrit, comme ChatGPT ou l'assistant d'un site web.
Une conversation avec une IA : une question entre, une réponse sort. Elle n'agit pas sur vos outils.
Une façon de fabriquer un programme : au lieu d'écrire ses règles, on lui montre des milliers d'exemples, et il apprend seul.
La phase où le modèle apprend, en lisant d'énormes quantités de textes ; elle a lieu avant qu'on s'en serve.
Un des milliards de petits réglages d'un modèle, ajustés pendant son apprentissage : ensemble, ils forment ce qu'il « sait ».
Le moment où le modèle travaille pour vous : chaque réponse qu'il produit est une inférence.
La date à laquelle s'arrête ce que le modèle a appris : il ignore ce qui s'est passé ensuite.
Déterministe : la même demande donne toujours le même résultat, comme une règle ; probabiliste : le résultat peut varier, comme la réponse d'une IA.
Le découpage d'un texte en petits morceaux de mots, avant que le modèle le lise.
Se dit d'une IA qui traite plusieurs sortes de contenus : le texte, mais aussi l'image, le son ou la vidéo.
Deux réglages qui limitent le choix du mot suivant aux plus probables ; leur effet ressemble à celui de la température.
Un logiciel ou une IA dont le code est publié : chacun peut l'examiner, l'installer chez soi et l'adapter.
Compléter l'apprentissage d'une IA avec ses propres exemples, pour la spécialiser.
Des personnes notent les réponses de l'IA pour l'améliorer ; elle finit par refléter leurs préférences.
La consigne que vous écrivez à l'IA : votre question, vos instructions et ce que vous lui donnez à lire.
Les règles permanentes données à l'IA par ceux qui l'ont installée, avant même votre première question : son rôle, son ton, ses interdits.
L'expert que l'IA incarne (« tu es un commercial B2B ») : il fixe le ton et le vocabulaire.
Donner quelques exemples du résultat voulu, pour guider la réponse par l'exemple.
Poser sa question directement, sans donner d'exemple à l'IA.
Demander à l'IA de détailler son raisonnement, étape par étape, avant de conclure.
La forme imposée à la réponse : longueur, structure, tableau, email prêt à coller…
Un élément qui change à chaque usage, noté [entre crochets] pour le remplir vite.
Un prompt réutilisable, rangé pour ne pas avoir à le réécrire.
L'endroit où vous rangez, nommez et tenez à jour vos fiches prompt réutilisables.
Un réglage de l'outil : l'IA prend le temps de réfléchir avant de répondre ; utile pour calculer, comparer, décider.
Une fonction de l'outil : l'IA lit des pages à jour sur internet avant de répondre, et cite ses sources.
Des consignes écrites une fois dans les réglages de l'outil, et appliquées à toutes vos conversations.
Un espace de l'outil qui regroupe les consignes et les documents d'un même dossier.
Ce que l'outil retient d'une conversation à l'autre, quand vous l'y autorisez ; vous pouvez la consulter et l'effacer.
Demander à l'IA d'écrire ou d'améliorer un prompt à votre place.
Construire la réponse en plusieurs messages, chacun s'appuyant sur la réponse précédente.
Reposer la question sous un autre point de vue, pour obtenir une réponse moins générale.
Montrer à l'IA ce qu'on veut, et aussi ce qu'on ne veut pas.
Poser plusieurs fois la même question, par des chemins différents, et retenir la réponse qui revient.
Retravailler un prompt par essais successifs, en changeant une seule chose à la fois.
Tout ce que l'IA a sous les yeux au moment de répondre : votre demande, la conversation, les documents fournis. Ce qui n'y est pas, elle ne le voit pas.
Donner à l'IA le document entier à chaque question, sans tri préalable. Convient aux documents courts.
La traduction d'un texte en une liste de nombres qui résume son sens : deux textes au sens proche ont des nombres proches.
La mémoire qui range ces listes de nombres et retrouve très vite les passages dont le sens est le plus proche d'une question.
Un morceau de document (un paragraphe, une page), découpé pour que l'IA retrouve vite le bon passage.
Dans un très long texte, l'IA retient bien le début et la fin, moins bien le milieu.
L'art de choisir ce qu'on donne à lire à l'IA : le bon document, la bonne consigne, rien de trop.
La liste de nombres qui représente le sens d'un texte.
Une technique qui va chercher les bons passages dans vos documents et les donne à l'IA juste avant qu'elle réponde.
L'étape où le système choisit, dans vos documents, les passages utiles pour répondre.
La référence du passage utilisé pour répondre : elle permet de vérifier.
Chercher ce qui veut dire la même chose, et pas seulement ce qui contient les mêmes mots.
Préparer des documents pour la recherche : les découper, coder leur sens et les ranger dans la base.
Une note, entre 0 et 1, qui dit à quel point deux textes ont un sens proche.
Combiner les deux méthodes : choisir d'abord les bons documents, puis en donner un à lire en entier.
L'ensemble des documents sur lesquels on fait travailler l'IA.
Une IA qui ne se contente pas de répondre : elle peut agir seule avec des outils (envoyer un mail, remplir un tableau, chercher un fichier).
Un agent dédié à une fonction (RH, commercial…), relié à vos outils.
La capacité d'une IA à se servir d'un outil extérieur (agenda, messagerie, base de données) pour agir, et pas seulement répondre.
La façon de travailler d'un agent : il réfléchit, agit, regarde le résultat, puis recommence jusqu'à avoir fini.
Jusqu'où l'agent décide seul, sans demander de validation.
Une « prise universelle » (standard de 2024) pour brancher une IA sur vos outils : agenda, fichiers, logiciel métier.
Plusieurs agents spécialisés (recherche, rédaction, contrôle) qui travaillent ensemble, coordonnés par un agent « chef d'équipe ».
L'application dans laquelle vit l'agent : c'est elle qui lui donne accès aux outils et qui contrôle ce qu'il a le droit de faire.
Le fait de coordonner plusieurs étapes ou plusieurs agents pour qu'ils s'enchaînent dans le bon ordre.
La « prise » qui permet à deux logiciels d'échanger des informations automatiquement, sans passer par l'écran.
La demande, écrite dans un format précis, par laquelle l'agent réclame l'usage d'un outil.
Un format d'écriture très strict, fait de cases nommées, que les logiciels utilisent pour s'échanger des informations.
Le mot de passe qui autorise un logiciel à se servir d'un autre ; on la garde secrète.
Le serveur MCP est le petit programme qui présente un outil à l'IA ; le client MCP est la pièce de l'application qui lui parle.
Le nombre maximum de demandes acceptées par minute ou par jour ; au-delà, elles sont refusées.
La vérification de l'identité de celui qui demande un accès, qu'il s'agisse d'une personne ou d'un logiciel.
Séquentiel : les tâches se font l'une après l'autre ; parallèle : elles se font en même temps.
Construire un automatisme en assemblant des blocs à l'écran, sans écrire de programme.
Un enchaînement d'étapes automatiques : « quand ceci arrive, faire cela, puis cela ».
L'événement qui démarre l'automatisme : un email reçu, un formulaire rempli, une heure précise.
Une étape qui fait une seule chose : lire, créer, envoyer…
Relier la sortie d'une étape à l'entrée de la suivante : « le nom saisi dans le formulaire va dans la colonne Nom du tableau ».
Un signal envoyé automatiquement d'un logiciel à un autre dès qu'un événement se produit (« une commande vient d'arriver »).
Un aiguillage : « si… alors… sinon… ».
Une étape exécutée. C'est l'unité que facturent Make et Zapier.
Une tâche répétitive, faite surtout de texte, et qui supporte une relecture.
Le logiciel qui centralise vos clients et vos affaires en cours.
Une suite d'étapes automatiques, où le résultat de l'une sert de point de départ à la suivante.
Une personne ou une entreprise qui a montré de l'intérêt pour ce que vous vendez : un client possible.
Le logiciel qui range, classe et retrouve les documents d'une organisation.
Ce qu'un fournisseur s'engage à garantir par contrat : un délai, un temps de fonctionnement.
Une demande d'assistance enregistrée et numérotée, pour qu'on puisse la suivre jusqu'à sa résolution.
Une limite qui empêche l'IA de faire ou de dire quelque chose de risqué sans contrôle : filtre, validation, feu vert d'un humain.
Un humain valide avant que ça parte. Indispensable au début, et pour toute décision sensible.
La capacité à voir et comprendre ce que fait l'outil, grâce aux traces qu'il laisse.
L'enregistrement d'une interaction : question, réponse, coût, date, sources.
Un chiffre suivi dans le temps pour décider : heures gagnées, délai, taux d'erreur, coût.
La relecture d'un échantillon de réponses sur des critères clairs, pour noter la qualité.
La dégradation lente et silencieuse de la qualité ou du coût au fil du temps.
Ce que rapporte un projet comparé à ce qu'il coûte. Ici : le temps gagné, valorisé, moins le prix de l'outil.
Une tâche concrète et délimitée où l'IA apporte un gain mesurable. Le point de départ de tout projet.
Un cas à forte valeur et facile à mettre en place : la première victoire, rapide et visible.
La facilité à réaliser un cas : données disponibles, tâche bien délimitée, résultat vérifiable.
Pouvoir retrouver après coup ce qui a été fait, par qui, et à partir de quelles sources.
La façon dont les briques sont assemblées : un chat seul, des documents à lire, un agent, ou plusieurs agents.
Passer la main à une personne quand le cas dépasse ce que l'IA sait, ou a le droit, de traiter.
Un chiffre qu'on suit dans le temps pour savoir si l'on atteint son objectif.
Revenir à la situation d'avant, quand une modification a mal tourné.
Un ordre caché dans un texte que l'IA va lire, pour lui faire faire autre chose que ce que vous lui avez demandé.
« Évasion » en anglais : tenter de faire sauter les règles de sécurité d'une IA avec une formulation rusée.
Règle de sécurité : ne donner à un outil que les accès dont il a vraiment besoin pour sa tâche, et rien de plus.
Empiler plusieurs protections différentes, pour que si l'une cède, les suivantes tiennent encore.
Le règlement européen qui protège les données personnelles : ce qu'on a le droit de collecter, de garder et de partager sur quelqu'un.
Toute information qui permet de reconnaître une personne, directement (nom, photo) ou en recoupant (adresse, poste, numéro de dossier).
Retirer d'un texte tout ce qui permet de reconnaître une personne : nom, adresse, numéro, détails trop précis.
Le règlement européen sur l'IA (2024) : il range les usages de l'IA par niveau de risque et fixe des obligations pour chacun.
Une image, une vidéo ou une voix truquée par IA pour faire croire qu'une personne a dit ou fait quelque chose.
Des logiciels et des fichiers hébergés chez un fournisseur et accessibles par Internet, plutôt que sur vos propres machines.
Installé sur vos propres serveurs, chez vous, plutôt que chez un fournisseur en ligne.
Un message piégé qui se fait passer pour quelqu'un de confiance.
Un logiciel malveillant qui bloque vos fichiers et réclame une rançon.
Un code demandé en plus du mot de passe.
3 copies, sur 2 supports différents, dont 1 hors site et déconnectée.
Plan de continuité et plan de reprise d'activité : comment continuer à travailler pendant un incident, puis comment redémarrer.
Garder la maîtrise de ses données et de ses outils : savoir où ils sont hébergés, et sous quelle loi.
Un logiciel qu'on utilise en ligne, par abonnement, sans rien installer chez soi.
L'ensemble des actions humaines qui font accepter et adopter un nouvel outil ou une nouvelle façon de travailler.
Le document partagé qui dit ce qui est permis, encadré ou interdit avec l'IA dans l'organisation.
La personne désignée comme point de contact : elle répond aux questions, diffuse les bonnes pratiques, fait remonter les besoins.
La familiarisation progressive de l'équipe avec l'IA : comprendre ce qu'elle sait faire et ce qu'elle ne sait pas faire.
L'usage réel et durable de l'outil par l'équipe : mesurable, pas supposé.
Un premier essai en petit, pour vérifier qu'une idée marche avant d'y consacrer du temps et de l'argent.
Un essai en conditions réelles, avec peu d'utilisateurs, avant d'ouvrir l'outil à tous.
Se dit d'un outil réellement en service, utilisé tous les jours par de vrais utilisateurs.
Le plan des étapes à venir, avec leurs dates : ce qu'on fait d'abord, ce qu'on fait ensuite.
Les premières semaines d'une personne dans l'organisation, et tout ce qu'on prépare pour qu'elle trouve ses marques.
Bibliothèque visuelle
Pour chaque module du parcours, le schéma de référence à projeter en formation. Cliquez sur la vignette pour rejoindre le module ou téléchargez le SVG.
Comment un modèle découpe un texte en tokens et quel volume tient dans une fenêtre.
Les blocs qui composent le contexte d'exécution : consigne, historique, documents, requête.
Quand toute la documentation tient dans la fenêtre, on peut court-circuiter un pipeline RAG.
Documents, indexation, retrieval et génération augmentée : le flux de bout en bout.
Pourquoi la recherche vectorielle retrouve des passages pertinents avec un vocabulaire différent.
Le flux linéaire du chat opposé à la boucle itérative d'un agent orienté résultat.
Réflexion, action, observation, décision — le cycle d'un agent jusqu'à l'atteinte de l'objectif.
Le bus de connexion entre plusieurs agents IA et plusieurs outils métier.
Un manager coordonne recherche, analyse et rédaction pour livrer un résultat robuste.
Du besoin utilisateur au livrable envoyé : l'enchaînement complet d'un cas d'usage.
Choisir entre chat, Full Context, RAG, agent, multi-agent ou hybride selon le besoin.
Modes assisté, semi-autonome et autonome avec leurs implications opérationnelles.
FAQ décisionnelle
Définir politique de confidentialité, anonymisation et zones interdites.
Fixer des seuils par processus, avec test de non-régression régulier.
Attribuer clairement les rôles : sponsor, owner opérationnel, référent IA.
Vous pouvez maintenant présenter les principes, illustrer avec les schémas, animer un atelier et conclure par une démarche actionnable.