Ce glossaire traduit les 20 termes d’IA qui reviennent le plus dans les audits que Frayse mène auprès des TPE-PME de La Réunion. Chaque définition tient en 30 secondes, suivie d’une ligne sur ce que le terme change concrètement dans votre entreprise. Il s’adresse aux dirigeants qui entendent parler d’agents IA ou de LLM en réunion sans que personne ne traduise jamais. Lisez ce qui vous manque, ignorez le reste.
Intelligence artificielle
Un logiciel capable d’exécuter des tâches qui demandaient jusqu’ici un jugement humain : lire un document, trier des demandes, rédiger une réponse, repérer une anomalie. Rien de magique. Derrière le mot, des calculs statistiques entraînés sur de très nombreux exemples. Le terme couvre tout, du correcteur d’orthographe à l’agent qui traite vos dossiers, ce qui le rend flou dans une discussion commerciale. Quand un prestataire vous parle d’IA, demandez-lui laquelle.
Ce que ça change pour vous : une partie de vos tâches quotidiennes (devis, relances, comptes rendus) peut désormais être confiée à un logiciel, pas seulement à un salarié.
IA générative
La famille d’IA qui produit du contenu nouveau : texte, image, son, code. ChatGPT, Claude ou Gemini en sont les visages connus. Elle ne récite pas une base de données ; elle génère la réponse la plus plausible à partir de ce qu’elle a appris. C’est sa force pour rédiger un brouillon en quelques secondes. C’est aussi sa faiblesse quand vous lui demandez un fait précis (voir hallucination, plus bas).
Ce que ça change pour vous : vos courriers, annonces et synthèses partent d’un brouillon à corriger, plus jamais d’une page blanche.
LLM (modèle de langage)
Large Language Model, ou grand modèle de langage : le moteur des IA génératives de texte. Il a été entraîné à prédire la suite d’un texte sur des volumes énormes d’écrits, ce qui lui donne une maîtrise surprenante de la langue et du raisonnement courant. GPT, Claude, Llama ou Mistral sont des LLM. Le grand public en voit l’interface ; les entreprises s’y connectent par API pour construire leurs propres outils.
Ce que ça change pour vous : vous n’achetez plus « une IA », vous branchez un moteur existant sur vos données et vos logiciels.
Agent IA
Un programme qui s’appuie sur un LLM pour enchaîner des actions sans intervention : lire un e-mail entrant, en extraire les informations, interroger votre logiciel de gestion, préparer la réponse, la soumettre à validation. Il ne répond pas à une question, il exécute une mission, avec un objectif et des règles. C’est ce que nous construisons en développement IA sur mesure, toujours avec un humain qui valide en bout de chaîne.
Ce que ça change pour vous : des processus entiers tournent seuls, votre équipe ne garde que le contrôle final.
Automatisation
Faire exécuter par un logiciel une suite d’actions répétitives, sans intervention humaine. L’automatisation existait avant l’IA : un export comptable programmé le vendredi en est une. La différence entre les deux tient en une phrase : l’automatisation suit des règles fixes, l’IA gère le langage et l’imprévu. Les projets utiles combinent les deux. C’est le principe de notre mission d’automatisation : un cas d’usage mis en production en 6 semaines.
Ce que ça change pour vous : sur les cas types, comptez 8 heures récupérées par semaine, sans changer de logiciels.
RPA
Robotic Process Automation : des robots logiciels qui reproduisent les clics et les saisies d’un humain à l’écran. Utile quand un vieux logiciel métier n’offre aucune API : le robot recopie les données à votre place, la nuit s’il le faut. Le revers : c’est fragile. L’éditeur modifie une fenêtre, le robot se perd. Nous préférons connecter les outils entre eux quand c’est possible et réserver la RPA aux cas sans autre issue.
Ce que ça change pour vous : même un logiciel vieillissant peut être automatisé, à condition d’accepter une part de maintenance.
Prompt
L’instruction que vous donnez à une IA générative. La qualité de la réponse dépend directement de la qualité de la demande : contexte, format attendu, exemples, limites. Un bon prompt se rédige comme un brief à un stagiaire brillant qui ne connaît rien à votre entreprise. Dans nos missions, les prompts critiques sont écrits, testés puis versionnés comme du code. Pas improvisés dans une fenêtre de chat.
Ce que ça change pour vous : le temps passé à préciser la demande coûte toujours moins cher que le temps passé à corriger la réponse.
Cas d’usage
Une tâche précise de votre entreprise confiée à l’IA, avec un gain mesurable : « transcrire les rendez-vous clients et générer le compte rendu », et non « faire de l’IA ». Un bon cas d’usage se chiffre avant de se lancer. Dans un garage du Sud, notre audit a chiffré quatre gisements, dont la transcription des échanges : 4 620 € par an. Identifier et chiffrer les vôtres, c’est le livrable de l’Audit Flash IA, 999 € HT, rendu sous 7 jours.
Ce que ça change pour vous : vous investissez sur une tâche identifiée avec un retour attendu, pas sur une mode.
POC (proof of concept)
Une maquette qui prouve qu’une idée fonctionne techniquement. Le problème : la plupart des POC ne passent jamais en production. On paie une démo, tout le monde applaudit, puis l’outil s’endort dans un dossier. Notre position est connue : un cas d’usage qui tourne, pas un POC. Chez Alter Immo, à la sixième semaine, l’état des lieux digitalisé tournait sur des dossiers réels. Pas une démo : la production.
Ce que ça change pour vous : exigez de tout prestataire une date de mise en production, pas une date de démonstration.
Machine learning
L’apprentissage automatique : plutôt que de programmer des règles à la main, on montre des exemples au logiciel, qui en déduit les règles lui-même. C’est la technique derrière la détection de fraude, les prévisions de ventes ou le tri automatique de documents. Les LLM en sont une application poussée. Une TPE-PME l’utilise rarement en direct : elle consomme des modèles déjà entraînés, ce qui coûte nettement moins cher.
Ce que ça change pour vous : inutile de recruter un data scientist ; le travail consiste à brancher des modèles existants sur vos données.
OCR
Optical Character Recognition, la reconnaissance de caractères : extraire le texte d’une image ou d’un PDF scanné. L’OCR transforme une facture photographiée en données exploitables, montant, date et fournisseur compris. Couplé à un LLM, il lit aussi les documents mal structurés, tampons et mentions manuscrites incluses. C’est souvent la première brique des automatisations administratives, celle qui supprime la ressaisie.
Ce que ça change pour vous : la pile de bons de livraison ressaisis le soir peut alimenter votre gestion toute seule.
API
Application Programming Interface : la prise électrique d’un logiciel. Elle permet à un autre programme de lire et d’écrire ses données sans passer par l’écran. Votre logiciel de facturation en a probablement une ; c’est elle qui permet de le connecter à une IA ou à un autre outil. Avant de signer un nouvel abonnement logiciel, posez la question de l’API. C’est votre liberté future qui se joue là.
Ce que ça change pour vous : un logiciel avec API s’automatise proprement ; sans API, on retombe sur la RPA et ses fragilités.
Intégration
Le raccordement de deux logiciels pour qu’ils échangent leurs données sans ressaisie : votre CRM qui crée la facture dans votre comptabilité, par exemple. C’est la partie invisible et décisive d’un projet IA. Un modèle brillant qui n’est pas relié à vos outils reste un gadget de démonstration. Dans nos missions, l’intégration pèse souvent plus d’heures que l’IA elle-même. Et c’est normal.
Ce que ça change pour vous : la bonne question à l’achat d’un outil n’est pas « que fait-il ? » mais « se connecte-t-il à ce que j’ai déjà ? ».
Workflow
L’enchaînement des étapes d’un processus, du déclencheur au résultat : une demande arrive, elle est qualifiée, assignée, traitée, archivée. Automatiser commence toujours par dessiner ce chemin noir sur blanc, exceptions comprises, celles que chacun gère « de tête ». C’est l’exercice où un dirigeant découvre que ses équipes ne suivent pas toutes le même chemin. L’écrire, c’est déjà y voir clair.
Ce que ça change pour vous : un workflow écrit, même sans IA, réduit les erreurs ; avec l’IA, il devient exécutable.
Hallucination
Le moment où une IA générative affirme avec aplomb une chose fausse : référence inventée, chiffre sorti de nulle part, article de loi inexistant. Ce n’est pas une panne. C’est la conséquence directe de son fonctionnement : elle produit du plausible, pas du vérifié. La parade tient en deux gestes : brancher l’IA sur vos documents de référence et garder une relecture humaine sur tout ce qui engage l’entreprise.
Ce que ça change pour vous : aucun prix, chiffre ou engagement client généré par IA ne part sans validation humaine.
RGPD et IA
Le règlement européen sur les données personnelles s’applique en entier à vos usages d’IA : ce que vous envoyez à un outil, où il le stocke, qui y accède, combien de temps. Coller un fichier clients dans un chatbot grand public constitue déjà un transfert de données. Le minimum : cadrer les usages par écrit et choisir des outils configurés pour l’entreprise. Notre charte IA montre à quoi ce cadre ressemble.
Ce que ça change pour vous : une règle écrite pour vos équipes, avant le déploiement, évite l’usage sauvage sur les données clients.
Données d’entraînement
Les exemples sur lesquels un modèle d’IA a appris. Deux enjeux vous concernent. La qualité d’abord : un modèle reproduit les biais et les erreurs de ce qu’il a vu. La confidentialité ensuite : certains outils grand public réutilisent ce que vous leur envoyez pour entraîner leurs futurs modèles. Les offres professionnelles permettent de le refuser. C’est un réglage à vérifier avant le déploiement, pas après l’incident.
Ce que ça change pour vous : cherchez la ligne « vos données servent-elles à l’entraînement ? » dans le contrat avant de souscrire.
Cloud vs local
Cloud : vos outils et vos données tournent sur les serveurs d’un fournisseur, accessibles de partout. Local (ou on-premise) : tout reste sur vos machines. Pour une TPE-PME, le cloud gagne presque toujours en coût et en maintenance ; le local se défend pour des données très sensibles ou des obligations réglementaires. À La Réunion, ajoutez un critère que la métropole oublie : la qualité de votre connexion, qui conditionne l’usage au quotidien.
Ce que ça change pour vous : c’est une décision d’audit, prise selon vos données et votre métier, pas une case du catalogue.
Copilot (Microsoft 365)
L’IA que Microsoft intègre dans Word, Excel, Outlook et Teams : résumés de réunions, brouillons d’e-mails, analyses de tableaux. Si vos équipes vivent déjà dans Microsoft 365, c’est souvent le premier pas le moins risqué. L’abonnement seul ne change rien en revanche : sans cas concrets identifiés ni cadre d’usage, Copilot rejoint la liste des licences payées et peu ouvertes.
Ce que ça change pour vous : un gain rapide sur la bureautique, à condition de le déployer sur des tâches précises, pas « pour voir ».
Odoo
Un ERP open source qui réunit ventes, facturation, stocks, comptabilité et RH dans un seul logiciel. C’est l’ERP le plus courant sur l’île dans nos missions. Son intérêt pour l’IA tient à son API ouverte et à sa base de données propre : on y branche agents et automatisations sans rien casser de l’existant. Nos développements sur mesure s’y intègrent en direct, comme avec Microsoft 365.
Ce que ça change pour vous : si votre gestion tourne déjà sous Odoo, vos projets d’automatisation partent avec une longueur d’avance.
Tracez votre route IA
Un mot de cette liste revient dans vos réunions sans que personne ne le traduise ? Amenez-le, on regarde ce qu’il vaut chez vous.
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