用語集 · glossaire
Glossaire

L’IA et le digital en entreprise, 60 termes expliqués simplement

Un vocabulaire commun pour dirigeants, managers, étudiants et curieux : chaque terme en deux phrases, sans jargon, avec le cours ou le guide pour aller plus loin.

Ouverture prochaine. Les Bachelors de Spécialité et les Mastères NEODIGITA ouvriront leurs inscriptions après le dépôt de la déclaration d’enseignement à distance ; cette page est descriptive (programme, débouchés). Laissez votre e-mail pour être prévenu(e) de l’ouverture. Les cours DIGIT (9 €) et le diagnostic gratuit sont disponibles dès maintenant.
Sommaire

Les 60 termes

Agent IA · AI Act · Analytics · API · Automatisation · Business intelligence · Certification d’établissement · Charte d’utilisation de l’IA · Cloud · Community management · Content marketing · Copywriting · CRM · Data · Data analyst · Data scientist · Deepfake · Double authentification · E-commerce · Edtech / digital learning · ERP · Fenêtre de contexte · Fine-tuning · Fintech · GEO · Gouvernance des données · Growth · Hallucination · Hameçonnage · IA générative · Illectronisme · Intelligence artificielle · KPI · LLM · LMS · Machine learning · Maîtrise de l’IA · Marketplace · Maturité digitale · MCP · No-code · Prompt · Prompt engineering · Qualité des données · RAG · RGPD · SaaS · SEA · SEO · SIRH · SQL · Système d’IA à haut risque · Tableau de bord · Tableur · Taux de conversion · Teach-back · Token · Transformation digitale · Tunnel de vente · Tuteur IA

Intelligence artificielle

Intelligence artificielle

Intelligence artificielle (IA)

Ensemble de techniques permettant à une machine d’accomplir des tâches qui demandent habituellement l’intelligence humaine : comprendre un texte, reconnaître une image, décider, générer du contenu. En entreprise, le terme recouvre surtout aujourd’hui les IA génératives et les agents.

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IA générative

IA capable de produire du contenu nouveau (texte, image, son, code) à partir d’une consigne. ChatGPT, Claude, Gemini et Copilot en sont les formes les plus répandues au bureau.

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LLM (grand modèle de langage)

Modèle statistique entraîné sur d’immenses corpus de textes, qui prédit la suite la plus probable d’une séquence de mots. C’est le moteur des assistants conversationnels ; il ne « sait » pas, il calcule des probabilités, d’où la nécessité de vérifier.

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Prompt

Consigne donnée à une IA générative. Un bon prompt ressemble à un bon brief : contexte, rôle, format attendu, exemples, puis itération.

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Prompt engineering

Méthode d’écriture et de test des prompts pour obtenir des résultats fiables et réutilisables ; compétence de base des salariés qui travaillent avec l’IA.

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Hallucination

Réponse fausse produite par une IA avec la même assurance qu’une réponse juste : chiffre inventé, source inexistante, citation fabriquée. Se prévient par la vérification systématique.

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Agent IA

IA qui exécute une tâche de bout en bout (lire, décider, agir dans des outils) plutôt que de seulement répondre. Exige des garde-fous : validation humaine aux étapes sensibles, journalisation.

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MCP (Model Context Protocol)

Protocole ouvert qui permet à un agent IA de se connecter à des outils et des données (messagerie, CRM, fichiers) de façon standardisée.

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RAG (génération augmentée par recherche)

Technique qui fait chercher à l’IA des documents pertinents (les vôtres, par exemple) avant de répondre, pour ancrer la réponse dans des sources réelles et réduire les hallucinations.

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Fine-tuning

Réentraînement partiel d’un modèle sur des données spécifiques pour l’adapter à un domaine ou un style. Souvent inutile pour une PME : un bon prompt et le RAG suffisent.

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Token

Unité de texte (fragment de mot) que manipule un modèle de langage ; la facturation et les limites de longueur des IA se comptent en tokens.

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Fenêtre de contexte

Quantité maximale de texte qu’une IA peut prendre en compte en une fois (documents fournis + conversation). Au-delà, elle « oublie ».

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Machine learning (apprentissage automatique)

Famille de méthodes où un programme apprend des régularités à partir de données plutôt que de règles écrites à la main : prévision, classement, détection d’anomalies.

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Teach-back

Méthode pédagogique où l’apprenant explique la notion à quelqu’un d’autre — chez NEODIGITA, à l’IA, qui joue l’étudiant qui ne comprend pas. Ancre durablement l’apprentissage.

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Tuteur IA

IA qui explique, corrige, relance et fait reformuler un apprenant à toute heure ; chez NEODIGITA, complété par des jurys humains.

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Données et pilotage

Données et pilotage

Data (donnée)

Toute information enregistrée et exploitable : ventes, stocks, clients, temps passé. La donnée n’a de valeur que lorsqu’elle répond à une question de décision.

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Business intelligence (BI)

Ensemble des outils et méthodes qui transforment des données brutes en tableaux de bord et analyses pour décider. Power BI, Tableau, Looker en sont des exemples.

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Tableau de bord

Vue synthétique des indicateurs clés, mise à jour automatiquement, conçue pour répondre à une question précise plutôt que pour tout montrer.

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KPI (indicateur clé de performance)

Mesure choisie pour suivre un objectif : chiffre d’affaires par canal, coût d’acquisition, délai de réponse client. Un bon KPI déclenche une action quand il bouge.

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Data analyst

Professionnel qui collecte, nettoie, analyse et restitue des données pour éclairer les décisions ; passe l’essentiel de son temps à fiabiliser les données.

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Data scientist

Profil plus technique qui construit des modèles prédictifs et statistiques ; complémentaire du data analyst.

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SQL

Langage standard pour interroger une base de données : sélectionner, filtrer, agréger. Quelques dizaines d’heures suffisent pour être utile.

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Tableur (Excel, Google Sheets)

Outil de base de la donnée en entreprise ; bien construit (tableaux croisés, formules fiables), il suffit à beaucoup de PME avant de passer à la BI.

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Qualité des données

Exactitude, complétude, fraîcheur et cohérence des données ; premier chantier de toute transformation digitale, souvent 60 % du travail.

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Gouvernance des données

Règles définissant qui possède, qui accède, qui modifie chaque donnée, et dans quel but ; indispensable avec le RGPD et l’IA.

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Marketing et commerce digital

Marketing et commerce digital

SEO (référencement naturel)

Ensemble des techniques qui rendent un site visible dans les résultats non payants des moteurs de recherche : contenu, technique, popularité.

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SEA (référencement payant)

Publicité sur les moteurs de recherche (Google Ads) : on paie au clic pour apparaître sur des requêtes choisies.

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GEO (optimisation pour les moteurs génératifs)

Pratiques qui rendent un contenu compréhensible et citable par les IA de réponse (ChatGPT, Perplexity, aperçus IA de Google) : sources, structure claire, faits vérifiables, fichiers llms.txt.

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Growth (growth marketing)

Méthode d’expérimentations rapides et mesurées sur tout le parcours client (acquisition, activation, rétention, revenu, recommandation).

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Tunnel de vente

Parcours qui mène un visiteur d’un premier contact à l’achat, étape par étape, chacune mesurée.

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CRM (gestion de la relation client)

Outil qui centralise contacts, échanges et opportunités commerciales ; base de toute prospection assistée par IA.

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Copywriting

Art d’écrire pour faire agir : titres, pages de vente, e-mails. L’IA produit des brouillons ; l’humain choisit et relit.

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Content marketing

Stratégie qui attire des clients par des contenus utiles (articles, vidéos, guides) plutôt que par la publicité seule.

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Community management

Animation d’une communauté sur les réseaux sociaux avec un objectif mesuré : notoriété, leads, recrutement.

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E-commerce

Vente en ligne : boutique propre (Shopify, WooCommerce), marketplaces, logistique, paiement, service client.

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Marketplace

Plateforme tierce (Amazon, plateformes de seconde main) où un vendeur expose ses produits contre commission.

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Analytics (GA4)

Mesure d’audience et de conversion d’un site ; GA4 est l’outil gratuit de Google.

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Taux de conversion

Part des visiteurs qui accomplissent l’action visée (achat, demande de devis). L’indicateur central du marketing digital.

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Outils, automatisation, transformation

Outils, automatisation, transformation

Transformation digitale

Passage des processus d’une organisation vers des outils numériques et des données exploitées, avec des équipes formées. Ce n’est pas un site web : c’est une façon de travailler.

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No-code

Outils permettant de créer applications, sites et automatisations sans programmer (Airtable, Notion, Make, Zapier, Power Apps).

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Automatisation

Exécution sans intervention humaine de tâches répétitives (relances, saisies, transferts) via des connecteurs ou des agents ; se teste et se journalise.

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API

Interface qui permet à deux logiciels d’échanger des données ; c’est ce que les outils no-code et les agents utilisent en coulisses.

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Cloud

Services informatiques (stockage, calcul, logiciels) fournis à distance par des datacenters, payés à l’usage.

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SaaS (logiciel en tant que service)

Logiciel utilisé en ligne par abonnement, sans installation ; la majorité des outils d’entreprise aujourd’hui.

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SIRH

Système d’information des ressources humaines : paie, absences, onboarding, entretiens, formation, dans un outil unique ; l’IA en devient la couche d’assistance.

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ERP

Progiciel de gestion intégré qui relie ventes, achats, stocks, comptabilité dans une même base.

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Fintech

Services financiers rendus par des technologies numériques : paiement en ligne, banque digitale, financement participatif, actifs numériques.

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Edtech / digital learning

Formation conçue et délivrée avec des outils numériques : plateforme, vidéos, quiz, tutorat par IA, mesure de l’apprentissage.

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LMS

Plateforme d’apprentissage en ligne qui héberge les cours, suit la progression et délivre les évaluations.

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Maturité digitale

Niveau d’appropriation du numérique et de l’IA par une organisation, mesurable par un diagnostic ; sert à prioriser les chantiers.

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Sécurité, droit, conformité

Sécurité, droit, conformité

AI Act (règlement européen sur l’IA)

Règlement (UE) 2024/1689 qui encadre l’IA par niveau de risque ; son article 4 impose depuis le 2 février 2025 la maîtrise de l’IA par le personnel des organisations qui l’utilisent.

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Maîtrise de l’IA (AI literacy)

Niveau de compréhension suffisant des outils d’IA (fonctionnement, limites, risques) exigé du personnel par l’article 4 de l’AI Act.

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Système d’IA à haut risque

Catégorie de l’AI Act soumise à des obligations renforcées : notamment recrutement et évaluation des salariés, accès au crédit, éducation.

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Charte d’utilisation de l’IA

Règle écrite interne fixant outils autorisés, données interdites, vérification, décisions humaines, transparence et formation.

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RGPD

Règlement général sur la protection des données : encadre la collecte et l’usage des données personnelles ; s’applique pleinement aux usages de l’IA.

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Hameçonnage (phishing)

Fraude par message imitant un expéditeur de confiance pour voler identifiants ou paiements ; première cause d’incident en PME.

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Double authentification

Second facteur (code, application, clé) exigé en plus du mot de passe ; bloque l’essentiel des intrusions.

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Deepfake

Image, voix ou vidéo synthétique imitant une personne réelle ; l’AI Act impose de signaler certains contenus générés.

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Illectronisme

Difficulté ou incapacité à utiliser les outils numériques du quotidien ; concerne 34 % des 16-74 ans en France (INSEE).

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Certification d’établissement

Certificat ou diplôme délivré par une école en son nom propre, hors registre national (RNCP) et hors CPF ; c’est le statut des diplômes NEODIGITA, annoncé avant toute inscription.

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Transparence. Les enseignements de NEODIGITA sont produits et dispensés par des systèmes d’intelligence artificielle sous supervision éditoriale du Groupe École de Commerce de Lyon ; les jurys de diplôme sont composés d’humains. Toute décision défavorable d’admission ou d’évaluation fait l’objet d’une validation humaine, et vous pouvez en demander la révision par un humain.