Comprendre l'IA#
- Intelligence artificielle (IA)
- Ensemble de techniques qui permettent à une machine d'accomplir des tâches associées à l'intelligence humaine : comprendre le langage, reconnaître des images, prévoir, résumer ou produire du contenu.
- IA générative
- IA capable de produire du texte, des images, du son ou du code à partir d'une demande écrite en langage courant. Les assistants conversationnels en sont l'exemple le plus connu.
- Modèle de langage (LLM)
- Modèle entraîné sur de très grands volumes de textes pour prédire la suite la plus probable d'un texte. C'est le moteur des assistants conversationnels ; il ne vérifie pas, à lui seul, que ce qu'il écrit est vrai.
- Prompt (requête)
- Instruction écrite donnée à un outil d'IA générative. Une requête précise (contexte, objectif, format attendu) donne en général un meilleur résultat.
- Hallucination
- Réponse fausse ou inventée qu'une IA présente avec assurance : un chiffre, une source ou une citation qui n'existe pas. Toute information importante doit être vérifiée.
- Agent IA
- Système d'IA capable d'enchaîner plusieurs actions pour atteindre un objectif : chercher une information, utiliser un logiciel, rédiger, puis rendre compte du résultat.
- Génération augmentée par recherche (RAG)
- Technique qui fait d'abord chercher l'IA dans des documents choisis (une base interne, par exemple) avant de répondre, pour qu'elle s'appuie sur des sources identifiées.
- Données d'entraînement
- Données utilisées pour construire un modèle d'IA. Selon l'outil et ses conditions d'utilisation, ce que vous saisissez peut aussi servir à améliorer le modèle.
- Modèle ouvert
- Modèle d'IA dont les paramètres (les « poids ») sont publiés, ce qui permet de le faire fonctionner sur ses propres serveurs ou chez l'hébergeur de son choix.
Le cadre européen et français#
- AI Act (règlement européen sur l'IA)
- Règlement (UE) 2024/1689, entré en vigueur le 1er août 2024. Il encadre les systèmes d'IA selon leur niveau de risque et s'applique par étapes. Ce qu'il demande en matière de formation.
- Maîtrise de l'IA (AI literacy)
- Compétences et connaissances qui permettent d'utiliser l'IA en connaissance de cause : comprendre ses limites, vérifier un résultat, protéger les données. L'article 4 de l'AI Act demande aux organisations d'en assurer un niveau suffisant à leur personnel depuis le 2 février 2025.
- Fournisseur (au sens de l'AI Act)
- Personne ou organisation qui développe un système d'IA, ou le fait développer, et le met sur le marché ou en service sous son propre nom.
- Déployeur (au sens de l'AI Act)
- Personne ou organisation qui utilise un système d'IA sous sa propre autorité dans le cadre d'une activité professionnelle. Une entreprise dont les équipes utilisent un assistant d'IA est, en règle générale, un déployeur.
- RGPD
- Règlement général sur la protection des données (règlement (UE) 2016/679), applicable depuis le 25 mai 2018. Il s'applique dès qu'un outil d'IA traite des données personnelles.
- RNCP et Répertoire spécifique
- Répertoires tenus par France compétences, où sont enregistrées les certifications professionnelles. Une formation doit y être inscrite pour être finançable par le CPF. Financer une formation à l'IA.
Souveraineté et sécurité#
- IA souveraine
- IA dont on garde la maîtrise : sur ses données (où elles sont hébergées), sur le droit qui s'applique et sur les compétences pour s'en servir. IA souveraine : de quoi parle-t-on ?
- CLOUD Act
- Loi américaine de 2018 qui permet aux autorités des États-Unis de demander des données aux fournisseurs américains, même lorsqu'elles sont stockées hors du territoire américain.
- SecNumCloud
- Qualification délivrée par l'ANSSI aux offres de cloud qui répondent à des exigences élevées de sécurité, notamment de protection face aux lois extra-européennes.
- IA hors cadre (shadow AI)
- Usage d'outils d'IA par des salariés ou des agents sans validation de leur organisation, souvent avec des outils grand public et des données internes.
Dans les organisations#
- Référent IA
- Personne qui accompagne son organisation dans l'usage de l'IA : elle forme ses collègues, repère les cas d'usage utiles et rappelle les règles sur les données. Devenir référent IA.
- Charte d'usage de l'IA
- Document interne qui fixe les outils d'IA autorisés, les données qu'on peut y saisir et les bonnes pratiques à suivre.
Passer de la théorie à la pratique
Les formations de NIKITA, chef de file d'ANIA, mettent ces notions en pratique sur les tâches réelles de vos équipes.