Les termes essentiels de l'IA et de la visibilité générative, définis simplement. Chaque définition va à l'essentiel — et renvoie vers nos guides complets quand vous voulez creuser.
Un agent IA est un programme autonome qui perçoit son environnement, raisonne et exécute des actions pour atteindre un objectif, sans intervention humaine à chaque étape. Contrairement à un chatbot, il enchaîne des tâches complexes : consulter des outils, prendre des décisions et agir.
Les AI Overviews sont les réponses générées par l'IA de Google, affichées au-dessus des résultats de recherche classiques. Elles synthétisent plusieurs sources en une réponse directe, avec des liens de citation — ce qui transforme les règles de la visibilité en ligne.
Le fine-tuning est le ré-entraînement d'un modèle d'IA pré-entraîné sur des données spécifiques à un domaine ou une entreprise, afin de spécialiser ses réponses. Il ajuste les paramètres du modèle, contrairement au prompt engineering qui ne modifie que les instructions.
Le GEO (Generative Engine Optimization) est l'optimisation d'un contenu pour être cité par les moteurs de réponse IA — ChatGPT, Perplexity, AI Overviews. Là où le SEO vise le classement dans les liens bleus, le GEO vise la citation dans les réponses générées.
Une hallucination désigne une information fausse ou inventée produite par un modèle d'IA avec un ton assuré : chiffre inexistant, source fictive, fait erroné. C'est un risque structurel des LLM, qui se maîtrise par le RAG, les sources vérifiables et la relecture humaine.
Un LLM (grand modèle de langage) est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte pour comprendre et générer du langage naturel. GPT, Claude ou Gemini sont des LLM : ils alimentent les chatbots, agents IA et outils de génération de contenu.
Le machine learning (apprentissage automatique) est une branche de l'IA où un programme apprend à partir de données au lieu d'être explicitement programmé. Le système identifie des motifs dans les exemples fournis et améliore ses prédictions avec l'expérience.
Le MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert, créé par Anthropic, qui standardise la connexion entre un modèle d'IA et des outils externes : bases de données, API, applications métier. Il joue le rôle de « port USB-C » de l'IA pour brancher un agent à vos systèmes.
Le prompt engineering est l'art de formuler des instructions précises à un modèle d'IA pour obtenir des résultats fiables et exploitables. Structure, contexte, exemples et contraintes : la qualité du prompt détermine directement la qualité de la réponse.
Le RAG (génération augmentée par récupération) est une technique qui connecte un modèle d'IA à une base de connaissances externe : le modèle récupère les documents pertinents avant de générer sa réponse. Résultat : des réponses ancrées dans vos données, avec moins d'hallucinations.
Un token est l'unité de texte élémentaire traitée par un modèle d'IA : un mot court, une partie de mot ou un signe de ponctuation. En français, 1 000 tokens représentent environ 750 mots. Les API d'IA facturent au token, en entrée comme en sortie.
Un workflow est une séquence automatisée d'étapes qui relie vos outils entre eux : un déclencheur (email reçu, formulaire soumis) lance des actions en chaîne (créer une fiche CRM, notifier l'équipe, générer un document). C'est la brique de base de l'automatisation.
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