Les termes techniques de nos articles, en mots simples, et pourquoi chacun compte.
Un logiciel qui s’appuie sur un modèle d’IA pour mener une tâche étape par étape : il lit, décide de la suite et utilise vos outils pour la faire.
Un agent peut reprendre un travail qu’une personne fait aujourd’hui à la main, comme trier des demandes ou mettre à jour des fiches. Ses droits d’accès, fixés à l’avance, décident de ce qu’il peut faire seul et de ce qui attend la validation d’une personne.
Une interface de programmation : la façon dont un logiciel parle à un système, pour lui demander des données ou lui dire de faire quelque chose.
Quand un outil a une API, d’autres logiciels peuvent travailler avec lui sans que personne recopie les données à la main. C’est la première chose à vérifier avant de connecter un outil à un autre, ou à un agent IA.
L’endroit où un logiciel range ses informations de façon organisée, pour les retrouver, les trier et les mettre à jour vite.
Un tableur utilisé comme base de données commence à lâcher quand plusieurs personnes le modifient en même temps et qu’un seul mauvais copier-coller peut écraser le travail de tout le monde.
Des serveurs et du stockage loués à un fournisseur comme Amazon, Google, Microsoft ou Cloudflare, et utilisés par internet.
Vous payez ce que vous consommez, et le fournisseur fait tourner les machines. Les grands fournisseurs vous laissent choisir la région où vos données sont stockées, et certains clients posent la question.
Un compte qu’un outil attribue à un autre logiciel plutôt qu’à une personne. Quiconque l’utilise voit tout ce que ce compte voit.
Les agents IA et les intégrations tournent en général sur un compte de service. Il ne doit recevoir que les accès dont sa tâche a besoin, un responsable nommé, et la même revue que n’importe quel autre compte.
Gestion de la relation client : l’outil qui rassemble vos clients, vos prospects et chaque échange avec eux, comme HubSpot ou Salesforce.
Quand l’équipe le tient à jour, chacun voit où en est une affaire sans avoir à demander. C’est aussi là qu’un agent IA trouve l’historique d’un client avant de lui écrire.
Les règles qui décident qui, ou quel logiciel, peut voir, modifier ou supprimer quoi dans un système.
Pour un agent IA, un découpage simple suffit : ce qu’il peut lire, ce qu’il peut modifier, et ce qui demande d’abord la validation d’une personne.
Échange de données informatisé : une façon standard pour des entreprises de s’envoyer commandes, factures et bons de livraison directement d’un système à l’autre.
Certaines grandes enseignes et certains distributeurs l’exigent de leurs fournisseurs. Il remplace la commande qui arrive par mail et qu’on ressaisit de l’autre côté.
Une façon pour un logiciel de comparer des textes par leur sens, pour trouver le bon passage même quand les mots diffèrent.
Ils permettent à un agent IA de chercher dans vos documents par le sens plutôt que par mots-clés exacts. Le RAG s’appuie en général sur eux.
Un endroit unique qui rassemble les données de tous les outils d’une entreprise pour les analyser et en tirer des rapports, comme BigQuery ou Snowflake.
Il répond aux questions qui traversent plusieurs outils, comme les ventes rapprochées du stock et de la marge, auxquelles aucun outil ne répond seul.
Une entreprise conçue autour d’agents IA : ils font une grande partie de son travail, et ses équipes les pilotent et répondent des résultats.
Progiciel de gestion intégré : le logiciel central qui gère commandes, stock, achats et comptabilité au même endroit, comme SAP, Odoo ou Microsoft Dynamics.
Dans une entreprise qui en a un, il contient les chiffres sur lesquels tout le monde s’appuie. Y connecter les autres outils et les agents IA met fin à la double saisie.
Quand un modèle d’IA affirme avec assurance quelque chose de faux, parce qu’il écrit la réponse la plus plausible plutôt qu’un fait vérifié.
C’est pourquoi un agent doit répondre à partir de vos propres documents en les citant, et pourquoi un résultat important est vérifié avant d’être envoyé.
Tout ce qui entoure un agent IA et fixe sa façon de travailler : ce qu’il peut faire seul, ce qui attend la validation d’une personne, ce qu’il sait, comment son travail est vérifié et ce qui est journalisé.
Le même modèle d’IA peut travailler dans n’importe quelle entreprise. Le harness le fait travailler comme la vôtre : ce sont les règles que vous donneriez à une nouvelle recrue, écrites pour être suivies à chaque fois.
Une connexion qui permet à deux outils d’échanger des données ou de déclencher des actions l’un chez l’autre, automatiquement.
Quand une entreprise tourne sur plusieurs outils, des personnes recopient les données de l’un à l’autre. Chaque intégration supprime une de ces étapes.
Un registre de qui a fait quoi dans un système, et quand.
Il répond à « qui a changé ça ? » après coup, pour les personnes comme pour les agents IA. Clients et auditeurs peuvent demander à le consulter.
Grand modèle de langage : le type de modèle d’IA derrière ChatGPT ou Claude, entraîné sur de grandes quantités de texte pour lire et écrire.
Seul, il ne connaît que ce qu’il a appris pendant son entraînement. Connecté à vos outils et à vos documents, il peut répondre et agir à partir des informations de votre entreprise.
Construire des logiciels avec des outils visuels et des blocs prêts à l’emploi, et écrire du code là où les blocs s’arrêtent, sur des plateformes comme Retool.
Il convient aux outils internes dont une équipe a besoin vite, comme un écran de validation ou une vue du stock.
Le Model Context Protocol : le standard ouvert qui permet à n’importe quel agent, Claude, ChatGPT ou celui que vous avez construit, d’utiliser les outils d’une entreprise.
Avec un serveur MCP, un outil fonctionne avec l’assistant que votre équipe préfère, sans connexion à part pour chacun.
Construire des logiciels en assemblant des blocs visuels, sur des plateformes comme Airtable ou Zapier.
Une équipe peut mettre en place elle-même des outils et des automatisations simples. Le no-code atteint ses limites quand la logique, le volume ou les exigences de sécurité augmentent.
Le standard derrière les boutons « Se connecter avec Google » : il permet à une application d’utiliser votre compte dans une autre sans jamais voir votre mot de passe.
Quand un outil d’IA demande à se connecter à votre messagerie ou à vos fichiers, c’est en général par ce moyen : vous validez ce à quoi il peut accéder, et vous pouvez retirer cet accès à tout moment.
Reconnaissance optique de caractères : un logiciel qui lit le texte d’un document scanné ou d’une photo, comme une facture ou un bon de livraison, et le transforme en données.
L’OCR met fin à la ressaisie des documents papier. Associé à un modèle d’IA, il sait aussi dire quel chiffre est le total et lequel est la TVA.
L’instruction ou la question que vous écrivez à un modèle d’IA.
Du contexte, un exemple et le format attendu donnent de meilleures réponses qu’une demande d’une ligne. Un prompt qu’une équipe réutilise souvent peut devenir une skill.
Génération augmentée par récupération : l’agent cherche d’abord dans vos fichiers et vos données, puis répond à partir de ce qu’il a trouvé, en le citant.
Les réponses d’un assistant s’appuient ainsi sur vos propres procédures et fiches produits plutôt que sur des connaissances générales. Cela réduit les hallucinations, et chaque réponse peut être vérifiée à sa source.
Le Règlement général sur la protection des données : la loi européenne qui encadre la façon dont les organisations collectent, conservent et utilisent les données personnelles.
Il s’applique aux entreprises qui traitent des données personnelles de personnes situées dans l’UE, clients et salariés compris. Avant qu’un outil d’IA lise des données personnelles, vous devez savoir où elles vont et qui peut les voir.
Logiciel en tant que service : un logiciel que vous louez sur abonnement et utilisez dans un navigateur, comme Slack, HubSpot ou Notion.
Rien à installer, et les mises à jour arrivent toutes seules. Vos données sont chez l’éditeur : avant de signer, vérifiez comment les récupérer, par export ou par API.
Un ensemble d’instructions prêt à l’emploi, parfois accompagné de fichiers, qui apprend à un assistant IA à faire une tâche comme votre entreprise la fait.
Une skill transforme un savoir-faire qui vit dans la tête d’une personne en étapes que l’assistant de chaque collègue suit de la même façon.
Authentification unique : un seul identifiant d’entreprise qui ouvre tous vos outils de travail.
Quand quelqu’un part, désactiver un seul compte coupe ses accès partout. Certains outils ne le proposent que dans leurs offres supérieures : mieux vaut vérifier avant d’acheter.
Garder automatiquement les mêmes informations identiques dans deux outils ou plus, pour qu’elles ne soient saisies qu’une fois.
Sans elle, la même commande ou le même client est saisi deux fois, et les copies finissent par diverger. Une synchronisation décide aussi quel outil fait référence quand deux copies diffèrent.
Un écran qui montre d’un coup d’œil les chiffres clés d’une entreprise, mis à jour à partir de ses données.
Un bon tableau de bord remplace le rapport de la semaine que quelqu’un monte à la main dans un tableur. Mieux vaut savoir d’où viennent ses chiffres avant de s’y fier.
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