Consultant IA
Glossaire de l'IA en production
Des définitions courtes et honnêtes des termes qu'on vous sert dès qu'on vous parle d'IA. Écrites pour un dirigeant ou une équipe qui veut comprendre avant de décider, sans jargon et sans survente.
Brancher l'IA sur vos outils et vos documents
**MCP (Model Context Protocol).** Une prise standard entre une IA et vos logiciels. Au lieu de fabriquer un branchement sur mesure pour chaque outil et chaque modèle, vous branchez chaque outil une fois, puis vous réutilisez cette connexion avec Claude, GPT ou un modèle privé. C'est ce qui permet à un assistant de lire une fiche client ou d'ouvrir un ticket dans vos systèmes existants, sans vous enfermer chez un fournisseur.
**RAG (Retrieval-Augmented Generation).** La technique qui fait répondre un modèle à partir de vos documents, et pas seulement de ce qu'il a appris à l'entraînement. Concrètement, on va d'abord chercher les passages pertinents dans vos contrats, procédures ou historiques, puis on demande au modèle de répondre uniquement sur cette base, avec la source. C'est ce qui divise le risque de réponse inventée et rend chaque réponse vérifiable.
**RAG agentique.** Une version du RAG qui ne se contente pas d'une seule recherche. Sur une question complexe, le système cherche en plusieurs passes, recoupe ce qu'il trouve, reformule sa requête si besoin et vérifie sa réponse avant de vous la rendre. Plus lent qu'un RAG simple, mais bien plus solide quand la bonne réponse se cache dans plusieurs documents.
RAG, RAG agentique et MCP sont les briques que j'assemble dans mes offres LLM & RAG et Agents & orchestration.
Sous le capot de la recherche
**Embeddings (plongements).** La façon dont un texte est transformé en une liste de nombres qui capture son sens. Deux phrases qui parlent de la même chose se retrouvent proches dans cet espace, même sans un mot en commun. C'est ce qui permet de retrouver une information par le sens de la question, pas par une correspondance mot à mot.
**Reranking (reclassement).** Une seconde étape qui remet de l'ordre dans les passages retrouvés. La première recherche ramène vite un lot de candidats plausibles ; le reranker les relit un par un et fait remonter les plus pertinents en tête. Petit ajout, gros effet sur la qualité des réponses, surtout quand le corpus est volumineux.
Faire agir l'IA
**Agent IA (par rapport à un chatbot).** Un chatbot répond, un agent agit. Là où un chatbot se contente de discuter, un agent décompose un objectif en étapes, utilise des outils (recherche, base de données, envoi d'email) et enchaîne les actions jusqu'au résultat. La contrepartie : comme il agit dans vos systèmes, il a besoin de garde-fous et d'un humain sur les actions sensibles.
**Orchestration multi-agents.** Faire travailler ensemble plusieurs agents spécialisés plutôt qu'un seul agent censé tout faire. Un agent recherche, un autre rédige, un troisième vérifie, avec un chef d'orchestre qui répartit et recoupe. Utile quand une tâche est trop large pour un seul agent, à condition de ne pas complexifier pour le plaisir : souvent, un seul agent bien réglé suffit.
Rendre l'IA fiable
**Eval (évaluation).** Un jeu de tests qui mesure si le système répond juste, sur des cas représentatifs de votre métier. Au lieu de juger à l'œil, on chiffre le taux de bonnes réponses avant chaque mise en production et à chaque changement. Sans evals, vous ne déployez pas de l'IA, vous espérez qu'elle marche.
**Garde-fous (guardrails).** Les règles qui encadrent ce que l'IA a le droit de dire et de faire. Filtrer les demandes hors sujet, refuser une question hors de son périmètre, exiger une validation humaine avant une action irréversible, bloquer la fuite de données sensibles. C'est ce qui sépare une démo d'un système qu'on laisse tourner en production.
**Hallucination.** Quand un modèle produit une réponse fausse avec l'aplomb d'une réponse vraie. Ce n'est pas un bug rare, c'est une propriété des modèles de langage : ils prédisent un texte plausible, pas une vérité. On ne l'élimine pas totalement, on la réduit fortement avec du RAG sourcé, des garde-fous et des evals qui la mesurent.
**Observabilité LLM.** Voir ce que fait votre IA une fois en service : chaque question, chaque source utilisée, chaque réponse, son coût et sa latence. Sans ça, un problème passe inaperçu jusqu'à la plainte d'un utilisateur. Avec, vous repérez une dérive, un poste de coût ou une question mal traitée avant qu'elle ne fasse mal.
Evals, garde-fous et observabilité forment le cœur de mon offre Fiabilité & sécurité, appliquée avant chaque mise en production.
Mettre l'IA à l'épreuve
**Red teaming LLM.** Attaquer volontairement votre propre système d'IA pour trouver ses failles avant qu'un tiers ne le fasse. On tente de lui faire dire ce qu'il ne devrait pas, de contourner ses règles, de révéler des données. L'idée n'est pas de prouver qu'il est parfait, mais de savoir où il casse et de corriger avant la mise en service.
**OWASP LLM (Top 10).** Une liste de référence, tenue par la fondation OWASP, des dix risques de sécurité les plus courants sur les applications à base de LLM : injection de prompt, fuite de données, abus de permissions, entre autres. Je m'en sers comme d'une checklist de sécurité, pour ne pas découvrir un trou classique une fois en production.
Garder la main sur vos données
**IA souveraine.** Une IA dont les données et le traitement restent sous votre contrôle et votre juridiction, en général l'UE. En pratique : le modèle tourne sur un cloud européen ou chez vous, vos données ne partent pas nourrir un service tiers, et vous savez où elles sont. C'est un choix d'architecture, pas un label qu'on colle après coup.
**On-prem (sur site).** Faire tourner le modèle et vos données sur vos propres serveurs, ou dans un cloud privé que vous maîtrisez, plutôt que chez un fournisseur externe. Plus d'exigences côté matériel et exploitation, mais un contrôle total et rien qui sort de chez vous. Le bon choix quand la confidentialité ou la réglementation l'imposent.
Le choix cloud UE ou on-prem, je le traite dans mon offre Cloud & on-prem ; le coût des modèles, dans Audit & optimisation.
Adapter le modèle à votre métier
**Prompting.** Guider un modèle existant par des instructions et des exemples bien construits, sans le réentraîner. C'est rapide, peu coûteux, ça se corrige en minutes, et ça suffit dans la grande majorité des cas. C'est presque toujours par là que je commence.
**Fine-tuning (ajustement).** Réentraîner un modèle sur vos propres exemples pour lui imposer un style, un format ou un vocabulaire très spécifiques. Puissant, mais plus lourd et plus cher : il faut des données de qualité, et il faut recommencer à chaque évolution. Je ne le propose que si le prompting et le RAG ont montré leurs limites, pas par réflexe.
C'est quoi MCP, en une phrase ?
MCP est la prise standard qui branche une IA sur vos logiciels : on connecte chaque outil une fois, et ça marche ensuite avec Claude, GPT ou un modèle privé, sans repartir de zéro à chaque fois.
C'est quoi le RAG ?
Le RAG fait répondre l'IA à partir de vos propres documents plutôt que de sa seule mémoire d'entraînement. Le système va chercher les passages utiles dans vos contrats ou procédures, puis répond sur cette base en citant la source. Résultat : des réponses vérifiables et beaucoup moins de réponses inventées.
C'est quoi un agent IA, par rapport à un chatbot ?
Un chatbot discute, un agent agit. L'agent décompose un objectif en étapes, se sert d'outils et enchaîne les actions jusqu'au résultat. C'est plus puissant, mais comme il agit dans vos systèmes, il a besoin de garde-fous et d'un humain sur les actions sensibles.
C'est quoi une eval, et pourquoi c'est important ?
Une eval est un jeu de tests qui mesure, en chiffres, si le système répond juste sur des cas représentatifs de votre métier. Je m'en sers avant chaque mise en production et à chaque changement. Sans eval, on ne déploie pas de l'IA, on espère qu'elle marche.
C'est quoi une IA souveraine ?
Une IA souveraine garde vos données et leur traitement sous votre contrôle et votre juridiction, en général l'UE. En pratique, le modèle tourne sur un cloud européen ou chez vous, et vos données ne partent pas nourrir un service tiers.
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