LLM : Large Language Model
Un LLM, ou grand modèle de langage, est une intelligence artificielle entraînée sur d’importantes quantités de données textuelles afin de comprendre et générer du langage naturel.
Les modèles proposés par OpenAI, Anthropic, Google ou DeepSeek appartiennent notamment à cette catégorie. Un LLM peut rédiger, résumer, traduire, analyser des informations, produire du code ou répondre à des questions.
Le LLM constitue souvent le moteur de raisonnement et de génération d’une architecture IA, mais il doit être connecté à d’autres composants pour exploiter les données et les outils propres à l’entreprise.
Modèle multimodal
Une IA est dite multimodale lorsqu’elle peut travailler avec plusieurs types de contenus : texte, image, son, vidéo ou documents.
Cette capacité permet par exemple d’analyser une photographie, d’interpréter un PDF, de retranscrire un enregistrement audio ou d'extraire des informations depuis différents formats.
Prompt
Le prompt désigne l’instruction envoyée à une intelligence artificielle. Il peut s’agir d’une simple question, mais également d’un ensemble très détaillé de consignes définissant le contexte, le rôle de l’IA, le résultat attendu et les règles qu’elle doit respecter.
La qualité des prompts reste importante dans une application professionnelle, même lorsqu’ils sont invisibles pour l’utilisateur final.
Token
Les tokens sont les petites unités de texte utilisées par les modèles d’intelligence artificielle pour traiter les informations. Un mot peut correspondre à un ou plusieurs tokens.
Cette notion est notamment importante pour comprendre la taille du contexte qu’un modèle peut analyser et le coût d’utilisation des API, généralement calculé en fonction du volume de tokens traité.
Fenêtre de contexte
La fenêtre de contexte représente la quantité d’informations qu’un modèle peut prendre en compte lors d’une requête : instructions, historique d’une conversation, documents ou données complémentaires.
Plus cette fenêtre est importante, plus l’IA peut travailler sur des volumes d’informations conséquents. Cela ne signifie cependant pas qu’il soit toujours pertinent de lui transmettre l’intégralité des données disponibles.
API : connecter l’IA aux outils de l’entreprise
Une API permet à différents logiciels de communiquer entre eux.
Dans une architecture IA, elle peut par exemple permettre à une application d’interroger un LLM, mais également de connecter l’intelligence artificielle à un CRM, un ERP, un site internet, une plateforme e-commerce, un outil de réservation ou un logiciel interne.
Les API sont donc essentielles pour faire passer l’IA d’un simple outil conversationnel à une solution réellement intégrée au fonctionnement de l’entreprise.
RAG : Retrieval-Augmented Generation
Le RAG permet à une intelligence artificielle de rechercher des informations dans une base documentaire avant de générer sa réponse.
Plutôt que de s’appuyer uniquement sur les connaissances générales de son modèle, l’IA peut consulter les contenus propres à l’entreprise : documentation, procédures internes, fiches produits, contrats, catalogues ou bases de connaissances.
Un RAG permet ainsi de développer des assistants capables de répondre à partir d’un corpus d’informations maîtrisé et régulièrement actualisé.
Embeddings
Les embeddings sont des représentations mathématiques de contenus permettant à un système informatique d’en comparer le sens.
Deux textes parlant d’un même sujet peuvent ainsi être considérés comme proches même s’ils n’utilisent pas exactement les mêmes mots. Cette recherche sémantique est particulièrement utile dans les architectures RAG.
Base de données vectorielle
Une base vectorielle stocke notamment les embeddings afin de pouvoir retrouver rapidement les informations les plus proches sémantiquement d’une question.
Lorsqu’un utilisateur interroge un système RAG, la base vectorielle peut identifier les passages les plus pertinents avant de les transmettre au LLM pour construire sa réponse.
Agent IA
Un agent IA est un système capable d’utiliser l’intelligence artificielle pour atteindre un objectif en réalisant plusieurs actions successives.
Contrairement à un chatbot qui se contente principalement de répondre, un agent peut par exemple analyser un email, rechercher un client dans un CRM, consulter des données, créer une tâche puis préparer une réponse.
L’agent associe donc les capacités de raisonnement d’un modèle à différents outils auxquels il est autorisé à accéder.
Tool calling ou Function Calling
Le Tool Calling, également appelé Function Calling, permet à un modèle d’IA de déclencher des fonctions ou d’utiliser des outils externes.
L’IA peut ainsi comprendre qu’elle doit rechercher une information dans une base de données, appeler une API, effectuer un calcul ou déclencher une action dans un logiciel plutôt que simplement générer une réponse textuelle.
MCP : Model Context Protocol
Le MCP, pour Model Context Protocol, est un protocole destiné à standardiser la manière dont les applications basées sur l’IA peuvent accéder à des outils, des données et des sources de contexte externes.
Son intérêt est de faciliter les connexions entre les modèles d’intelligence artificielle et l’écosystème numérique de l’entreprise sans devoir concevoir chaque intégration de manière totalement spécifique.
Workflow et automatisation
Un workflow correspond à un enchaînement organisé d’étapes permettant d’exécuter un processus.
L’intelligence artificielle peut être intégrée au milieu de ces automatisations : réception d’une information, analyse par un LLM, classification, décision, appel d’une API, mise à jour d’un logiciel puis notification d’un collaborateur.
L’objectif n’est donc pas nécessairement de rendre l’ensemble autonome, mais d’automatiser intelligemment certaines étapes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.
Human in the Loop
Le principe de Human in the Loop consiste à conserver une validation ou une supervision humaine dans un processus utilisant l’IA.
Une intelligence artificielle peut par exemple préparer une réponse commerciale sans l’envoyer automatiquement : un collaborateur reste chargé de la vérifier et de la valider.
Cette approche est particulièrement importante lorsque les actions réalisées peuvent avoir des conséquences commerciales, financières, juridiques ou organisationnelles.
Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à entraîner davantage un modèle existant à partir d’exemples spécifiques afin d’adapter certains de ses comportements à un besoin particulier.
Il ne faut pas le confondre avec le RAG : le RAG apporte au modèle des informations à consulter, tandis que le fine-tuning agit davantage sur la manière dont le modèle se comporte ou produit ses réponses.
Hallucination
On parle d’hallucination lorsqu’une intelligence artificielle génère une information incorrecte ou inventée tout en la présentant comme plausible.
Une architecture IA professionnelle doit donc prévoir des mécanismes permettant de réduire ce risque : utilisation de sources fiables, RAG, règles précises, vérification des résultats et validation humaine lorsque cela est nécessaire.
Guardrails ou Garde-fous
Les guardrails regroupent les règles et mécanismes destinés à encadrer le comportement d’une intelligence artificielle.
Ils permettent notamment de déterminer les informations auxquelles elle peut accéder, les actions qu’elle est autorisée à réaliser et les situations dans lesquelles une intervention humaine devient obligatoire.
Architecture IA
Une architecture IA désigne finalement l’ensemble des composants nécessaires pour intégrer l’intelligence artificielle dans une application ou un processus d’entreprise.
Elle peut associer un ou plusieurs LLM, des API, un système RAG, une base vectorielle, des agents, des outils métier, des workflows automatisés et des mécanismes de sécurité et de supervision.
C’est précisément cette architecture qui transforme un modèle d’intelligence artificielle généraliste en une solution réellement adaptée aux besoins d’une organisation.
L’IA ne se résume donc pas à ChatGPT
Mettre en place l’intelligence artificielle dans une entreprise ne consiste pas simplement à donner accès à un chatbot aux collaborateurs. Les projets les plus intéressants reposent sur la capacité à connecter les modèles d’IA aux données, logiciels et processus existants.
Le rôle d’une agence spécialisée en développement et intégration IA est alors de déterminer les technologies réellement utiles, de les assembler et de concevoir une architecture fiable, sécurisée et évolutive.
Chez Redmoot, notre approche consiste ainsi à partir des usages et des processus de l’entreprise avant de choisir les modèles et technologies. Nous concevons des architectures capables de connecter l’IA à vos données et outils existants afin d’automatiser les tâches qui peuvent l’être, tout en laissant à l’humain le contrôle des décisions qui le nécessitent.
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