70 termes de l'IA, expliqués simplement.

Accumulation de décisions non documentées, de contournements, d'habitudes et d'exceptions qui ralentissent progressivement l'organisation. Comme une dette financière, elle produit des intérêts : chaque projet, chaque recrutement, chaque outil coûte un peu plus cher que le précédent. Ce qui n'est pas structuré ne s'automatise pas durablement.

Situation dans laquelle une partie critique du fonctionnement repose sur la mémoire, l'expérience ou la disponibilité d'un nombre limité de personnes. Le test est simple : que se passe-t-il si cette personne s'absente trois semaines ? Tant qu'un savoir n'est pas structuré et transmis, l'organisation ne le possède pas : elle l'emprunte.

Concentration excessive des décisions, validations, connaissances ou responsabilités sur un point limité du système : tout finit par attendre le même bureau. Cas particulier : le goulot du fondateur, fréquent dans les PME. Le débit d'une organisation se mesure à son passage le plus étroit.

Structures cachées qui organisent réellement le fonctionnement d'une entreprise : flux, dépendances, règles implicites, circuits de validation, savoirs détenus, données critiques. Aucun organigramme ne les montre ; elles ne se révèlent qu'en cartographiant le fonctionnement réel. C'est là que se logent les fragilités, et c'est donc là que DELTEA travaille.

Ensemble coordonné composé d'humains, de données, d'outils, d'agents IA, d'automatisations, de règles métier, de gouvernance, de preuves, de décisions et de transmission. Les outils y sont choisis selon le besoin, la sensibilité des données et les possibilités de reprise ; aucun logiciel ne définit à lui seul le système. Un agent seul est un outil. Un système agentique est une organisation augmentée. C'est la différence entre ajouter de l'IA et être structuré pour elle.

Discipline qui permet d'identifier, qualifier, classifier, protéger, transmettre et exploiter les données sans perdre la maîtrise. Elle couvre aussi l'emplacement et le traitement des données, les droits d'accès, leur durée de conservation, les sauvegardes et la capacité à les exporter ou à changer de fournisseur. Une promesse de non-conservation par un service externe exige une preuve pour le service réellement utilisé. Les données sont la mémoire de l'organisation : non gouvernées, elles se dispersent, se contredisent et s'exposent. Aucune IA fiable ne se construit sur une mémoire désordonnée.

Composant de l'architecture qui permet l'appropriation, l'autonomie, la transmission et l'adoption durable. Ce n'est pas une option de fin de projet : c'est une pièce du système, au même titre que les données ou les outils. Un système incompris ne sera jamais adopté.

Toute fragilité invisible produit une déformation visible : retards, reprises, tensions, dépendances qui s'installent. C'est le principe de lecture DELTEA : partir des effets observables pour remonter à la cause structurelle. DELTEA ne montre pas seulement le problème. DELTEA montre ses effets sur la structure.

Actifs intellectuels qui rendent visibles les architectures invisibles : cartes des flux, des dépendances, des savoirs et des risques. Elles servent à diagnostiquer, révéler, expliquer, prioriser, transmettre et décider. Une décision structurelle se prend sur une carte, pas sur une impression.

Étape où un modèle déjà entraîné est utilisé pour produire une réponse ou une prédiction à partir d'une nouvelle entrée. Pour une IA de rédaction, c'est le calcul qui produit la réponse à votre demande. Le lieu de cette étape compte : avoir ses documents en local ne signifie pas que le modèle qui les traite fonctionne lui aussi en local.

Ensemble de techniques qui permettent à un logiciel de réaliser des tâches comme reconnaître des informations, produire du texte ou proposer une réponse à partir de données. Ses résultats peuvent être incomplets ou erronés. Dans une organisation, il faut donc préciser la tâche, les données autorisées et les vérifications humaines, plutôt que lui attribuer une compréhension ou une fiabilité générale.

Logiciel qui utilise un modèle d'IA pour choisir des étapes et éventuellement appeler des outils afin d'atteindre un objectif donné. Il peut, par exemple, chercher un document puis préparer une réponse. Ses possibilités dépendent des outils, des droits et des règles qui lui sont accordés. Un agent n'est pas autonome par nature : son périmètre d'action et les validations humaines doivent être définis.

Principe fondateur DELTEA : on clarifie les règles, les données et les responsabilités avant de bâtir la moindre automatisation. Automatiser un fonctionnement confus ne le corrige pas : cela accélère le désordre.

Pertes que personne ne facture et qu'aucun tableau de bord n'affiche : temps perdu, doublons, reprises, rustines, contournements. Pris un par un, ils semblent anodins ; cumulés, ils pèsent lourd. Ils sont le symptôme visible de la dette organisationnelle.

Suite ordonnée d'étapes suivie par une équipe, un outil ou une automatisation : qui fait quoi, dans quel ordre, avec quelles données, qui valide. Le formaliser rend visible ce qui ne vivait que dans les têtes. C'est le préalable de toute automatisation sérieuse.

Interface de programmation (Application Programming Interface) qui permet à deux logiciels de se parler sans intervention humaine, comme une prise standardisée entre outils. Elle transmet une donnée, déclenche une action, connecte des briques métier. C'est le tissu invisible de tout système automatisé.

Model Context Protocol : standard ouvert, initié par Anthropic fin 2024, qui permet à un agent IA de se connecter à des outils et des données de façon structurée et encadrée. Une prise universelle entre l'IA et le système d'information : les connexions sont organisées, pas improvisées.

Solution IA dont l'accès, les données et les traitements sont contrôlés plus strictement qu'un outil grand public : hébergement choisi, comptes cloisonnés, données non réutilisées pour l'entraînement des modèles. Entre l'outil public et l'IA locale, c'est le niveau intermédiaire de maîtrise.

Usage de l'IA encadré par des règles claires : quelles données, quels risques, quelles limites, qui valide, qui répond des résultats. Le principe est simple : l'IA assiste, l'humain reste responsable. Aucune décision engageante n'est déléguée sans contrôle.

Approche qui choisit la solution la plus simple et proportionnée au besoin : une règle claire ou une automatisation basique suffit parfois là où on vendrait un grand modèle. Moins de coûts, moins de risques, moins de dépendance. La sophistication n'est pas un objectif, c'est un dernier recours.

Ensemble des règles, responsabilités et contrôles qui encadrent les usages de l'IA : ce qui peut être partagé, qui valide, quels outils sont autorisés, comment les risques sont limités. Sans gouvernance, chaque collaborateur improvise sa propre politique IA.

Niveau de préparation réel d'une organisation face à l'IA : état des process, des données, des compétences et de la gouvernance. DELTEA le mesure sur une échelle de 0 à 5, de l'usage improvisé d'outils isolés au système agentique coordonné. Connaître son palier évite d'acheter la solution d'un palier qu'on n'a pas atteint : chaque niveau se construit sur le précédent.

Système ou processus dont le fonctionnement interne reste opaque : personne ne peut expliquer pourquoi il produit tel résultat plutôt qu'un autre. Le risque grandit avec l'IA quand un modèle décide sans que sa logique soit documentée ou vérifiable. DELTEA refuse la boîte noire par principe : ce qui n'est pas écrit ne se délègue pas.

Zero Data Retention signifie absence de conservation des demandes et réponses par un service d'IA, dans les conditions prévues pour l'offre et le mode d'accès utilisés. Cet engagement se vérifie sur le service précis, ses journaux, ses options et ses sous-traitants. Ne pas entraîner un modèle sur vos données et ne pas les conserver sont deux engagements différents ; le sigle ne prouve pas une garantie pour toute une chaîne de traitement.

Certification française relative à l'hébergement de données de santé à caractère personnel pour les activités entrant dans son champ. Elle porte sur un hébergeur et des activités déterminées, pas sur un logiciel ou une architecture entière par simple association. Avant un usage concerné, il faut vérifier le certificat, son périmètre et les services de la chaîne : stockage, sauvegardes et traitements. Une IA locale ou un service ZDR ne constitue pas, à lui seul, une preuve HDS.

Toute information permettant d'identifier une personne, directement (nom, email) ou indirectement (par recoupement). Leur usage est encadré par le RGPD : finalité définie, durée de conservation, accès limités, droits des personnes respectés.

Informations sur l'état de santé physique ou mental d'une personne. Le RGPD les classe parmi les données les plus protégées : traitement interdit par principe, sauf exceptions strictes. Elles ne sont jamais confiées à une IA sans cadre juridique et technique adapté.

Informations liées aux salariés et candidats : rémunérations, évaluations, carrières, situations personnelles. Doublement sensibles : ce sont des données personnelles et des sujets à fort enjeu humain. Leur usage avec l'IA doit rester limité, documenté et contrôlé.

Capacité d'une organisation à connaître et maîtriser la source, les copies, les accès, les lieux de traitement, le droit applicable, la conservation et la reprise de ses données. Un hébergement local ou français peut y contribuer ; il ne suffit pas à lui seul à démontrer une souveraineté complète.

Respect des règles applicables : RGPD, Règlement IA européen, contrats, secret professionnel, politiques internes. Dans un projet IA, elle se traite dès la conception, pas après coup. Un cadre clair protège ; il ne promet jamais de garantie juridique automatique.

Règlement Général sur la Protection des Données, applicable dans l'Union européenne depuis 2018. Il encadre la collecte et l'usage des données personnelles : finalité, base légale, durée de conservation, droits des personnes. Tout projet IA qui touche des données personnelles est concerné.

Règlement européen (UE 2024/1689), premier cadre juridique au monde dédié à l'IA. Il classe les systèmes selon leur niveau de risque et impose transparence, supervision humaine et littératie IA des utilisateurs. Sanctions jusqu'à 35 M€ ou 7 % du chiffre d'affaires mondial.

Documentation de ce qu'un système fait et de qui en répond : choix effectués, accès, traitements, règles d'usage, limites. Quand un résultat pose question, elle permet de remonter le fil. C'est elle qui rend un système IA auditable et défendable.

Traitement qui rend l'identification d'une personne impossible en pratique, de manière irréversible, en tenant compte des moyens raisonnablement utilisables pour la retrouver. Retirer un nom ou masquer un champ ne suffit pas si des recoupements permettent encore d'identifier la personne. L'efficacité doit être évaluée et surveillée dans le temps ; la pseudonymisation, elle, conserve des données personnelles.

Limitation des accès selon la sensibilité des données : tous les outils, agents IA et collaborateurs n'accèdent pas aux mêmes informations. Principe directeur : chacun accède au nécessaire, rien de plus. C'est la digue qui contient une erreur ou une fuite.

Droits qui protègent contenus, méthodes, documents, marques et créations. Avec l'IA, deux questions se posent : ce qu'on confie au modèle (vos documents peuvent-ils servir à l'entraîner ?) et ce qui en sort (un contenu généré par IA n'est pas automatiquement protégeable). Les deux se cadrent par contrat et par usage.

Obligation légale de ne pas divulguer les informations confiées dans le cadre d'un métier réglementé (santé, droit, chiffre...). Saisir ces informations dans un outil IA grand public peut constituer une divulgation. D'où l'exigence d'environnements maîtrisés.

Professions soumises à des obligations renforcées de confidentialité et de responsabilité : santé, droit, finance, expertise comptable, notariat... L'IA peut y rendre de grands services, mais uniquement dans un cadre adapté : environnement maîtrisé, données protégées, validation humaine.

Instruction donnée à une IA pour obtenir une réponse ou déclencher une tâche. Un bon prompt précise le contexte, la demande, les limites et le format attendu. La qualité de la réponse dépend d'abord de la qualité de la question.

Instruction qui embarque des informations sensibles, personnelles ou stratégiques dans un outil qui ne devrait pas les recevoir. Exemple courant : coller un contrat client dans un assistant grand public. La parade : anonymiser, ou utiliser un environnement maîtrisé.

Chaîne d'étapes qui récupère, transforme et transmet des données entre plusieurs outils, comme une chaîne logistique de l'information. Non documenté, il produit des erreurs que personne ne sait expliquer ; documenté, il rend le système compréhensible et réparable.

Usage d'outils IA par des collaborateurs sans validation ni cadre de l'organisation, comme le « shadow IT » pour les logiciels non autorisés. Le risque : des données sensibles saisies dans un outil grand public à l'insu de la direction, sans traçabilité ni contrôle. La gouvernance IA vise à ramener ces usages dans un cadre connu plutôt qu'à les interdire sans solution de remplacement.

Apprentissage qui rend les équipes capables d'utiliser les systèmes déployés, d'en connaître les limites et de garder les bons réflexes. Elle réduit la dépendance au prestataire. Un système que personne ne sait faire vivre est déjà en train de mourir.

Accompagnement qui maintient, ajuste, documente et sécurise les systèmes après leur livraison. Un système vivant évolue : les outils changent, les usages dérivent, les règles bougent. Sans copilotage, une automatisation devient incomprise, inutilisée, puis risquée.

Espace de données organisé pour être fiable, exploitable et maintenable : informations rangées, nommées, qualifiées, à jour. C'est le socle commun des équipes, des automatisations et des agents IA. Une IA branchée sur des données désordonnées produit du désordre avec assurance.

Principe (human in the loop) selon lequel une personne garde la validation sur les usages sensibles et les décisions engageantes. L'IA prépare, propose, accélère ; l'humain tranche. C'est la ligne de partage qui rend l'IA utilisable dans les contextes à responsabilité.

Capacité d'un dirigeant ou d'une équipe à comprendre ce que l'IA sait faire, ce qu'elle ne doit pas faire, et les risques à surveiller, sans nécessairement savoir la coder. Elle précède toute décision éclairée sur l'IA. Le Règlement IA européen (AI Act) en fait une obligation pour les utilisateurs depuis février 2025.

Espace de travail qui réunit des documents, des projets et des bases de données présentées en tableaux ou autres vues. Il peut être utilisé avec un hébergement géré ou installé sur ses propres serveurs. L'auto-hébergement permet de choisir où installer le service, mais ne garantit pas à lui seul la confidentialité de tous les traitements : les accès, les connexions et les services d'IA éventuels restent à vérifier.

Façon d'écrire un document dans un simple fichier texte en utilisant quelques signes pour indiquer les titres, les listes, les liens ou le gras. Un fichier Markdown porte généralement l'extension .md et reste lisible même sans l'application qui l'a créé. Cela facilite la reprise des notes avec d'autres outils ; certaines extensions de mise en forme peuvent varier selon les applications.

Outil qui combine documents, bases de données et espaces de travail partagés. DELTEA l'a utilisé pour son ancien environnement documentaire ; les pages sources sont gelées depuis la migration du périmètre concerné vers Obsidian. Il peut rester pertinent dans d'autres contextes, sans être la référence interne actuelle.

Base de données visuelle, à mi-chemin entre le tableur et la base relationnelle : la souplesse du premier, la rigueur de la seconde. Utile pour organiser des informations métier, suivre des opérations et préparer des automatisations maintenables.

Outil d'automatisation qui connecte des services et orchestre des workflows. Auto-hébergeable : selon les connecteurs et les services utilisés, les données peuvent rester dans un périmètre choisi ou en sortir. Documenter les flux et le maintien avant de l'adopter.

Outil d'automatisation visuel qui relie des applications et exécute des scénarios sans code. Pertinent quand les étapes sont claires et les volumes raisonnables. Sa facilité est aussi son risque : des scénarios accumulés sans documentation deviennent ingérables.

Solution isolée dédiée à une tâche précise : rédiger, résumer, rechercher, classer. Utile, mais isolée : elle ne connaît ni vos process, ni vos règles, ni vos responsabilités. Un outil ne fait pas un système.

Ensemble cohérent qui fait fonctionner l'IA dans le réel : process, données, règles, outils, responsabilités et documentation. La différence avec l'outil isolé : le système survit au départ d'une personne, à la panne d'un service, au changement d'un modèle.

Ensemble des outils choisis pour répondre à un besoin. DELTEA assume une stack documentaire interne centrée sur Obsidian et des fichiers Markdown locaux. Chez un client, le choix vient après le diagnostic des usages, de la sensibilité des données et des exigences de souveraineté, de maintien et de réversibilité ; aucun logiciel n'est imposé par principe.

Outil de travail assisté par l'IA qui permet d'utiliser différents modèles compatibles, locaux ou proposés par un service externe. Les ressources accessibles, les actions autorisées et les validations doivent être cadrées. Choisir OpenCode ne garantit pas que les traitements restent locaux : cela dépend du modèle, des connexions et de la configuration retenus.