Les termes de l'intelligence artificielle expliqués simplement, pour un dirigeant qui veut décider sans jargon. Chaque définition est autonome, exacte et pensée pour un usage concret en entreprise.
Diagnostic des processus d'une entreprise pour repérer où l'intelligence artificielle peut faire gagner du temps ou réduire des coûts. Il aboutit à un plan d'action chiffré, classé par priorité et retour sur investissement. Chez Level Up, l'audit IA dure quelques jours sur site, suivis d'un plan livré sous sept jours.
Opérateur de compétences : organisme qui collecte les contributions formation des entreprises et finance leurs actions de montée en compétences. Une formation IA en PME peut être prise en charge, totalement ou en partie, par l'OPCO de votre secteur (OPCO EP, AKTO, Atlas et autres). Le dossier se monte en amont de la session.
L'AI Act est le règlement européen qui encadre l'usage de l'intelligence artificielle selon son niveau de risque. Il impose notamment une obligation de littératie IA : les équipes qui utilisent ces outils doivent en comprendre les principes, les limites et les risques. Une formation adaptée permet à une PME de répondre à cette exigence.
Large Language Model, ou grand modèle de langage : programme entraîné sur de vastes corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel. ChatGPT, Claude ou Gemini reposent sur des LLM. En PME, ils servent à rédiger, résumer, classer ou répondre à des questions, à condition de cadrer leur usage et la confidentialité des données.
Retrieval Augmented Generation : technique qui relie un modèle de langage à vos propres documents. Au lieu de répondre seulement avec ses connaissances générales, le modèle va d'abord chercher l'information dans votre base interne, puis formule une réponse appuyée sur ces sources. Cela réduit les erreurs et permet d'exploiter la documentation d'une entreprise.
Programme fondé sur un modèle de langage capable d'enchaîner plusieurs étapes pour accomplir une tâche : consulter un outil, déclencher une action, vérifier un résultat. Un agent IA peut, par exemple, traiter une demande client de bout en bout. Sa mise en place demande des règles claires et un contrôle humain sur les actions sensibles.
Exécution automatique de tâches répétitives sans intervention manuelle à chaque étape : tri d'e-mails, saisie de données, génération de documents, relances. L'automatisation peut s'appuyer sur l'intelligence artificielle quand la tâche demande de comprendre du texte ou de décider. Elle constitue souvent le premier levier d'économies identifié lors d'un audit.
Mise en production concrète d'une solution d'intelligence artificielle dans le quotidien d'une entreprise : configuration des outils, connexion aux logiciels existants, tests et formation des équipes. L'implémentation IA transforme une recommandation d'audit en usage réel. Chez Level Up, elle inclut l'accompagnement jusqu'à l'adoption effective par les utilisateurs.
Application précise de l'intelligence artificielle à une tâche métier identifiée, avec un objectif mesurable : réduire le temps de réponse aux clients, automatiser un devis, classer des dossiers. Un bon cas d'usage est délimité, chiffrable et rattaché à un processus existant. L'audit IA sert justement à prioriser les cas d'usage les plus rentables.
Branche de l'intelligence artificielle qui analyse des images ou des vidéos : reconnaître des objets, lire des documents scannés, détecter des anomalies sur une chaîne de production. En PME, la computer vision sert par exemple au contrôle qualité, à l'extraction de données de factures ou à la surveillance d'équipements.
Réponse fausse ou inventée produite avec assurance par un modèle de langage. Le modèle génère un texte plausible mais inexact, par exemple un chiffre ou une référence qui n'existe pas. Limiter les hallucinations passe par des sources vérifiables (technique RAG), des consignes claires et une relecture humaine sur les décisions importantes.
Le Règlement général sur la protection des données encadre le traitement des données personnelles en Europe. Utiliser l'intelligence artificielle suppose de savoir quelles données sont envoyées, où elles sont traitées et combien de temps elles sont conservées. Une PME doit choisir des outils et des configurations compatibles avec ses obligations RGPD.
Configuration dans laquelle les données que vous envoyez à un service d'intelligence artificielle ne sont pas conservées ni réutilisées pour entraîner le modèle. Une fois la réponse rendue, le contenu n'est pas stocké. Pour les sujets sensibles, Level Up privilégie ce mode ainsi que des accords de confidentialité, afin que vos données restent chez vous.
Modèle d'intelligence artificielle installé et exécuté sur les serveurs de l'entreprise, sans envoi de données vers un service externe. Les informations ne quittent pas votre infrastructure. Un modèle local convient aux usages confidentiels ou réglementés. Il demande des ressources matérielles, mais offre un contrôle complet sur les données traitées.
Hébergement des données et des traitements d'intelligence artificielle sur des infrastructures soumises au droit européen, hors de portée des législations extra-européennes. Pour une PME manipulant des informations sensibles, l'hébergement souverain réduit le risque juridique. C'est l'une des options retenues quand la confidentialité ou la conformité l'exige.