Glossaire IA générative au travail de A à Z — IA générative au travail

Glossaire IA générative au travail — 127 définitions

Tous les termes définis dans les 28 sections du guide, classés par ordre alphabétique.
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Accroche (hook): Les 2 premières lignes qui décident du clic : demandez-en 10 variantes, gardez la meilleure.
Adaptation d'audience: Le même fond, reformulé par public : direction (enjeux, chiffres), équipe technique (précision), clients (bénéfices, simplicité).
Agent: L'étape suivante : un assistant qui exécute des actions (chercher, créer, notifier) — voir le guide Copilot 365 niveau 5 pour l'écosystème Microsoft.
AI Act: Le règlement européen sur l'IA : pratiques interdites (manipulation, notation sociale…), haut risque (recrutement, crédit, éducation…), obligations de transparence, sanctions substantielles.
Angles imposés: Forcer la variété : « 5 idées low-cost, 5 idées digitales, 5 idées qu'un concurrent ferait ».
Anonymisation: Remplacer tout élément identifiant (noms, montants, lieux, dates précises) par des fictifs — en vérifiant qu'aucun recoupement ne ré-identifie.
Arbre de décision: Votre logigramme personnel : sensibilité de la donnée → outil autorisé → tâche → méthode.
Article 22 RGPD: Le droit de ne pas faire l'objet d'une décision entièrement automatisée à effet significatif (refus de crédit, rejet de candidature…) : l'humain doit rester dans la boucle.
Assistant personnalisé (GPT, Gem…): Un assistant pré-configuré : instructions permanentes + documents de référence + nom — réutilisable et partageable.
Automatisation IA: L'IA insérée dans un flux (Make, Zapier, Power Automate) : ex. chaque demande entrante est résumée et pré-classée automatiquement.
Avocat du diable: « Attaque ce plan comme un concurrent / un client mécontent / un directeur financier » : le stress-test des idées.
Base de connaissances: Les documents joints à l'assistant : il y ancre ses réponses (vos procédures, votre charte éditoriale).
Biais: Distorsions héritées des données d'entraînement : stéréotypes, surreprésentation de certains points de vue, angles culturels.
Biais algorithmique: Distorsion systématique héritée des données : ex. une offre d'emploi générée qui « masculinise » les métiers techniques.
Bibliothèque personnelle: Le fichier où vivent vos modèles et prompts étalons : l'actif qui capitalise vos apprentissages IA.
Brouillon contextuel: Copilot rédige la réponse en tenant compte de tout l'historique du fil — à relire avant envoi, toujours.
Calendrier éditorial: « Propose un mois de posts LinkedIn pour [activité] : 2 posts/semaine, alternant conseil, coulisses, preuve client » : la planification assistée.
Cas gris: Les situations débattues : extrait anonymisé, information déjà publique, structure sans données — à trancher par la charte (5.5).
Catch-up en direct: Pendant la réunion : « Résume ce que j'ai raté » — vos questions à Copilot sont privées.
Celui qui signe vérifie: La responsabilité du contenu appartient à qui le diffuse — « c'est l'IA qui l'a dit » n'est pas une défense.
Charte d'usage IA: Le cadre interne d'une page : outils, données, vérification, transparence, responsabilité — signé et connu de tous.
Charte vivante: Révisée à date fixe (les outils changent vite) et nourrie des cas gris rencontrés par l'équipe.
Chasse à la contradiction: « Quels éléments contredisent cette affirmation ? » : le correcteur du biais de confirmation.
ChatGPT (OpenAI): Le pionnier grand public : polyvalent, écosystème riche (GPTs personnalisés), versions gratuite et payantes, offres entreprise.
Check-list générée: « Check-list complète pour [tâche], groupée par phase, avec les oublis fréquents » : l'IA excelle à l'exhaustivité.
Classification: Le tri préalable : public (diffusable), interne (réservé à l'organisation), confidentiel (accès restreint) — chaque niveau a ses outils autorisés.
Claude (Anthropic): Réputé pour les documents longs, la rédaction nuancée et le code ; utilisé aussi en entreprise via API.
Complaisance (sycophancie): La tendance du modèle à aller dans votre sens : « mon plan est bon, non ? » reçoit un oui. Correctif : demander la critique explicite.
Compréhension minimale: Faire commenter le code ligne par ligne : vous devez pouvoir dire ce qu'il fait, même sans savoir l'écrire.
Consentement: La transcription se voit et s'annonce : une exigence légale et de politesse professionnelle.
Contexte: La situation et l'audience : « PME de 40 salariés, message destiné aux managers, suite à un incident qualité ». Plus il est riche, moins l'IA invente.
Contradictoire: « Quels sont les arguments CONTRE cette thèse ? Qui la conteste ? » : l'antidote au biais de confirmation.
Convergence: Trier avec des critères : « Classe ces idées par impact et facilité, en matrice 2×2 ».
Conversation (fil): Un échange continu avec mémoire du contexte : l'assistant se souvient de ce qui précède DANS le fil, pas entre les fils.
Copilot dans Excel: Insights, formules décrites en français, graphiques itérés — prérequis absolu : données en tableau structuré (Ctrl + L).
Copilot dans PowerPoint: Générer une présentation depuis un document Word stylé (Titre 1/2), ajouter/reorganiser des diapositives, résumer un support.
Copilot dans Word: Rédiger un brouillon, résumer, réécrire — et référencer vos fichiers comme sources avec « / » (ex. « synthèse à partir de /Rapport »).
Croisement de modèles: Poser la même question factuelle à deux assistants : la divergence signale le terrain mouvant.
Date de coupure: La limite temporelle des connaissances du modèle. Les assistants avec recherche web la contournent — en citant alors leurs sources.
Décision individuelle: Recruter, sanctionner, évaluer une personne : l'IA ne décide jamais — c'est aussi une exigence légale (RGPD art. 22, AI Act).
Déclinaison multicanale: Un contenu pilier décliné : post LinkedIn, thread, newsletter, script vidéo courte — chacun aux codes de son canal.
Demande de script cadrée: Préciser : l'environnement (Windows, Excel, navigateur), l'entrée (quels fichiers/données), la sortie attendue, un exemple.
Demande multiple: Plusieurs questions dans un prompt : réponses superficielles à chacune. Correctif : découper, une question par message.
Demande vague: Sans objectif ni angle (« parle-moi de X ») : l'IA produit une encyclopédie tiède. Correctif : préciser tâche + usage prévu.
Description sans données: Donner la STRUCTURE (noms de colonnes, types) sans les valeurs : l'aide sans exposition des chiffres réels.
Divergence: Produire beaucoup d'idées sans juger : « 20 idées, des classiques aux farfelues » — on trie après.
Donnée d'entreprise: Tout ce qui n'est pas public : chiffres internes, clients, projets, organisation — le critère n°1 du choix d'outil.
Donnée personnelle: Tout ce qui identifie une personne (nom, poste précis, salaire, évaluation, santé…) : interdite dans les outils non validés — RGPD (voir 5.4).
Droits sur les productions: Selon les CGU des grands outils, vous pouvez généralement utiliser commercialement ce que vous générez — mais l'originalité protégeable d'une œuvre 100 % IA reste débattue juridiquement.
Exemple étalon: VOTRE meilleur spécimen de la tâche (le mail type parfait, la fiche idéale) : l'investissement qui se réutilise à l'infini.
Explication d'erreur: Coller le message d'erreur complet + le contexte : « que signifie cette erreur et comment la corriger ? » — l'usage le plus sûr.
Explication de formule: Coller une formule (=INDEX(EQUIV(…))…) et demander la décomposition pas à pas : la rétro-ingénierie des fichiers hérités.
Fenêtre de contexte: La « mémoire de travail » de la conversation : au-delà d'une certaine longueur, le modèle perd le début de l'échange.
Few-shot: Fournir un ou plusieurs exemples du résultat attendu dans le prompt : le modèle imite le format démontré.
Fil embourbé: Après trop d'allers-retours contradictoires, les réponses se dégradent : repartez d'un fil neuf avec un prompt consolidé.
Format: La forme de sortie : « 150 mots, 3 paragraphes, ton neutre » ou « tableau à 3 colonnes » — le bloc le plus souvent oublié, le plus rentable.
Formule décrite en français: « Une formule qui affiche Relance si la date dépasse 30 jours et que le statut n'est pas Payé » : nommez les colonnes exactes.
Gabarits d'écrits: Les archétypes du bureau : annonce, relance, refus poli, excuse, demande de délai — chacun mérite son prompt étalon.
Glossaire imposé: Vos termes officiels : « traduis collaborateur par employee, ne traduis pas les noms de produits » — la cohérence terminologique.
Google Gemini: L'équivalent côté Google : intégré à Gmail, Docs et au moteur de recherche ; fort sur le multimédia.
Hallucination: Réponse fausse mais formulée avec aplomb : le risque n°1, traité en détail en 0.4 et 5.2.
Hallucination juridique: Article de code, jurisprudence ou taux inventés : le domaine où l'IA hallucine avec le plus d'assurance — vérification systématique aux sources officielles.
Haut risque: Les usages listés très encadrés — le tri de candidatures et l'évaluation des salariés en font partie : conformité lourde exigée.
IA générative: Famille d'IA qui produit du contenu nouveau (texte, image, code, audio) à partir d'une consigne, au lieu de seulement classer ou prédire.
Imitation de style: Générer « à la manière de » un artiste/auteur vivant : zone à haut risque juridique et réputationnel — à éviter commercialement.
Instructions d'affinage: Les classiques : plus court/long, plus formel/simple, en liste/tableau, autre angle, ajoute/supprime X.
Instructions permanentes: Le cadrage inscrit une fois pour toutes : rôle, ton, règles, limites — l'équivalent d'un prompt RCTF gravé.
Interrogation ciblée: « Que dit ce document sur les coûts ? » : extraire LA réponse sans résumer le tout.
Itération: Affiner la réponse par instructions successives au lieu de reformuler la demande entière.
Itération sur erreur: Le code échoue ? Collez l'erreur : « voici l'erreur obtenue, corrige » — la boucle standard du débogage assisté.
Langage clair: Faire reformuler un texte réglementaire en termes simples : excellent usage — la reformulation se relit contre le texte source.
Le test du destinataire: Avant envoi, relire en se demandant : « si je recevais ce message, comment le prendrais-je ? » — l'IA peut faire ce test pour vous.
Licence Microsoft 365 Copilot: L'intégration complète exige la licence entreprise (distincte de l'abonnement Microsoft 365 classique).
Liste blanche d'outils: Les outils validés par l'organisation, par niveau de données autorisé : le cœur opérationnel de la charte.
LLM (grand modèle de langage): Le moteur des assistants (GPT, Claude, Gemini…) : un réseau de neurones entraîné sur des milliards de textes, qui génère mot à mot la suite la plus probable.
Maîtrise de l'IA (art. 4): L'AI Act demande aux organisations d'assurer un niveau suffisant de compétence IA à leurs équipes — ce guide y contribue.
Matière vécue: Ce que l'IA ne peut pas inventer : votre cas client, votre chiffre, votre avis d'expert — l'ingrédient différenciant.
Microsoft Copilot: L'assistant intégré à Windows et Microsoft 365 : sa force est l'accès (en licence entreprise) à vos fichiers, mails et réunions — voir notre guide Copilot 365.
Mode « Travail »: Le chat Copilot branché sur le Microsoft Graph : VOS mails, fichiers, réunions — jamais au-delà de vos permissions.
Mode « Web »: Le même chat sur les connaissances générales et Internet : pour tout ce qui n'est pas interne.
Modèle (template): Document type à trous — trame de compte rendu, mail type, grille d'évaluation — créé une fois, servi cent fois.
Nouvelle conversation: Le réflexe à chaque nouveau sujet : un fil propre évite que d'anciens contextes polluent les réponses.
Offre « entreprise »: Version d'un assistant avec garanties contractuelles (pas d'entraînement sur vos données, administration) : le critère décisif au travail.
Outil validé: L'outil couvert par un contrat entreprise (Copilot 365, ChatGPT Enterprise…) : la liste relève de l'IT/DPO, pas de l'intuition.
Passage critique: Les sections engageantes (montants, obligations, délais) : à relire en direct, résumé ou pas.
Pièces jointes: La plupart des assistants acceptent documents et images : la base des usages « résume ce fichier ».
Pistes d'analyse: « Voici mes colonnes : [liste]. Quelles analyses pertinentes et quels pièges ? » : l'IA comme directeur d'étude.
Points critiques: Ce qui se vérifie en priorité : chiffres, dates, noms, citations, références légales, affirmations surprenantes.
Premier jet assisté: L'IA produit la structure et la matière ; vous ajustez faits, ton et engagements — le flux standard de l'écrit professionnel.
Premier jet RH: Offre d'emploi, fiche de poste, trame d'entretien, plan d'onboarding : des STRUCTURES types, sans données individuelles.
Préparation de réunion: « Prépare-moi pour ma réunion de [heure] » : contexte, participants, documents, points ouverts — l'usage quotidien n°1.
Prompt: Votre consigne à l'IA. Toute la qualité de la réponse en dépend — c'est l'objet du niveau 1.
Pseudonymisation: Remplacer les noms par des codes (Client A…) : plus faible que l'anonymisation — la structure peut suffire à identifier.
Question orientée: La formulation qui contient la réponse attendue : elle biaise le modèle. Correctif : formuler neutre, ou demander le pour ET le contre.
Question transverse: « Où en est [projet] ? » : la réponse croise des sources que la recherche classique sépare.
Questions en entonnoir: Du large au précis : panorama → acteurs → chiffres → controverses — chaque réponse nourrit la question suivante.
Récap de réunion (Teams): Résumé, décisions, actions attribuées — généré si la transcription était activée (et annoncée).
Recherche connectée: L'assistant effectue de vraies recherches web et cite ses sources — le mode obligatoire pour les faits et l'actualité.
Reformulation dirigée: « Réécris plus diplomate / plus ferme / plus simple » : changer le ton sans changer le fond.
Réglages de confidentialité: Les options du compte : désactiver l'usage de vos conversations pour l'entraînement, gérer l'historique, supprimer des fils.
Règles de données: La traduction simple de la classification : « données clients et RH : uniquement [outil validé] ; jamais dans un outil grand public ».
Relecture anti-biais: Le contrôle ciblé des contenus touchant des personnes : formulations genrées, stéréotypes, exclusions implicites.
Relevé de décisions/actions: Le format réunion : tableau décisions prises / actions / responsables / échéances — demandez-le explicitement.
Résumé de fil (Outlook): Le bandeau « Résumé » d'un long fil : qui a dit quoi, où en est la décision — avec renvois cliquables.
Résumé exécutif: 3-5 phrases pour décideur pressé : la conclusion d'abord, l'essentiel ensuite.
Rétro-traduction: Faire retraduire le résultat vers le français (idéalement dans un fil neuf) : les écarts de sens sautent aux yeux.
RGPD: Le règlement européen sur les données personnelles : s'applique pleinement quand l'IA traite des informations sur des personnes (clients, salariés, candidats).
Rôle: La casquette donnée à l'IA (« Tu es juriste en droit du travail français ») : elle calibre vocabulaire, niveau et angle de la réponse.
Shadow AI: L'usage clandestin d'outils non validés : le vrai risque des interdictions sans alternative — la réponse est un outil validé + une charte.
Structuration: Des notes en vrac au plan : « Organise ces éléments en plan logique à 3 parties avec titres ».
Sur-partage révélé: Un contenu inattendu dans une réponse = un document trop largement partagé en amont : à signaler, pas à exploiter.
Tableau comparatif: Spécifiez les colonnes : « Compare X, Y, Z en tableau : prix, délai, avantages, limites, verdict en une phrase ».
Tâche: L'action demandée, avec un verbe précis : rédige, compare, liste, critique, reformule, propose 3 options.
Test sur cas connus: Toute formule générée se valide sur 2-3 lignes dont vous connaissez le résultat — avant adoption.
Test sur copie: Tout script s'essaie sur des données de test ou une copie — jamais directement sur les fichiers de production.
Ton de marque: Votre style éditorial documenté (ou démontré par exemples) : impératif pour éviter le contenu générique.
Traduction avec registre: « Traduis en anglais professionnel britannique, registre soutenu mais chaleureux » : le ton voyage avec le sens.
Trajet de la donnée: Outil grand public gratuit : possible usage pour l'entraînement (selon réglages) ; offre entreprise : cadre contractuel, pas d'entraînement.
Transfert de style: « Rédige dans le style de ce texte : [échantillon] » : ton, rythme et vocabulaire imités — vos textes gardent votre voix.
Transparence d'usage: Dire quand un contenu est substantiellement généré par IA, selon le contexte et la charte — l'AI Act l'impose pour certains contenus (5.4).
Triangulation: Croiser la synthèse IA avec 2-3 sources primaires consultées en direct : la méthode des analystes.
Validation humaine: Qui relit quoi avant diffusion : le circuit de responsabilité explicite.
Variantes: « Donne 3 versions différentes » : exploiter la variabilité du modèle pour choisir plutôt que subir.
Veille assistée: Une requête type réutilisée périodiquement : « Quoi de neuf ce mois-ci sur [sujet] ? Sources datées et citées ».
Vérification proportionnée: La règle d'or : e-mail interne = relecture rapide ; document engageant = vérification systématique de chaque fait.
Zero-shot: Demander sans exemple (le mode par défaut) : suffisant pour les tâches simples, risqué pour les formats précis.
Zone à risque: Les demandes où l'hallucination est probable et coûteuse : chiffres précis, citations, jurisprudence, références bibliographiques, actualité.