Glossaire IA & Data
Termes clés utilisés dans nos articles.
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A
- AI-EMS
- Système de management énergétique piloté par IA via données temps réel.
- A/B test
- Expérimentation contrôlée comparant deux variantes pour mesurer laquelle performe le mieux sur une métrique cible.
- ACID
- Garanties transactionnelles : Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité.
- Atomicity
- Atomicité : une transaction applique tout ou rien (pas de mise à jour partielle).
- API
- Interface/contrat pour accéder à un service via du code.
B
- BMS
- BMS/GTB : supervision et pilotage des équipements d’un bâtiment (CVC, éclairage…).
- BMS/SCADA
- Plateformes de supervision pour monitorer et piloter des systèmes bâtiment/industriels.
- BACnet
- Protocole standard de communication pour l’automatisation des bâtiments.
- Brand Safety
- Protection de la marque dans les campagnes d’influence pour éviter les associations à des contenus, créateurs ou placements à risque.
- BLEU
- Bilingual Evaluation Understudy : métrique comparant un texte généré à un texte de référence.
- Bare metal
- Serveur physique sans couche OS (pas de virtualisation/hyperviseur).
C
- Computer Vision
- Techniques pour interpréter images/vidéos et extraire des signaux structurés.
- Cost-To-Serve
- Coût total nécessaire pour servir un client, un segment ou un canal de bout en bout.
- CRM
- Customer Relationship Management : outils et processus pour gérer la relation client et le pipeline commercial.
- Concept drift
- Dérive de concept : la relation entre features et cible change dans le temps.
- Consistency
- Cohérence : respect des contraintes et intégrité des données après transaction.
- CDC
- Capture et diffusion des changements (insert/update/delete) d’une source de données.
D
- Data Lakehouse
- Stockage open lake + performances SQL et gouvernance type warehouse.
- Drift
- Dérive : évolution des données/relations dans le temps qui dégrade le modèle.
- Durability
- Durabilité : les changements persistent malgré les pannes.
- DAG
- Graphe orienté acyclique décrivant les dépendances d’un process/pipeline.
- Data Quality
- Qualité : exactitude, complétude, cohérence et fraîcheur pour l’usage visé.
E
- Embeddings
- Vecteurs denses encodant le sens pour recherche sémantique et ML.
- ETL
- Pipeline Extract, Transform, Load : on transforme avant de charger la cible.
- ELT
- Pipeline Extract, Load, Transform : on transforme dans la plateforme cible.
- EDI (ingestion)
- Electronic Data Interchange : échange de données informatisé ; en ingestion, il alimente les systèmes avec des documents B2B standardisés (commandes, factures, avis d’expédition).
- ERP
- Enterprise Resource Planning : logiciel intégré pour piloter les processus clés de l’entreprise.
- Edge computing
- Edge : architecture informatique qui traite les données localement, à proximité des appareils ou des capteurs qui les génèrent; contrairement aux modèles traditionnels basés sur le cloud avec serveurs distants.
- Encryption
- Chiffrement : protection cryptographique des données au repos/en transit.
F
- Fine tuning
- Spécialisation d’un modèle pré-entraîné avec des données de votre domaine.
- Feature Store
- Référentiel central de features, versionnées et servies pour train et prod.
- FDD
- Fault Detection and Diagnostics : détection des défauts et aide au diagnostic des causes probables.
- Feature drift
- Dérive des features : entrées différentes du train (shift, manquantes/nouvelles).
G
- genAI
- IA générative : produit texte, images, code ou audio à partir de prompts.
- GDPR
- RGPD : ensemble de règles européennes sur la protection des données personnelles.
I
- Inference
- Exécution d’un modèle entraîné sur de nouvelles entrées pour produire une sortie.
- IoT
- Internet of Things : Internet des Objets, capteurs/objets connectés qui collectent et échangent des données.
- IDP/OCR
- De l'anglais "Intelligent Document Processing / Optical Character Recognition" : traitement intelligent de documents pour extraire et structurer automatiquement les données.
- Immutable
- Immuable : ne se modifie pas ; chaque opération crée une nouvelle version (ex. Spark).
- Isolation
- Transactions concurrentes sans interférences (comme exécutées en série).
- IAM
- Gestion des identités, authentification et autorisations.
K
- KPI
- Key Performance Indicators : indicateurs clé de performance mesurant l’avancement vers un objectif (par exemple : Taux d'abandon, trafic web, ROI...).
L
- LLM
- Grand modèle de langage entraîné sur de vastes textes pour comprendre et générer.
- Lineage
- Traçabilité de bout en bout : origine, transformations et destinations des données.
M
- ML
- Machine Learning : apprend à partir des données pour prédire, classer ou recommander.
- Machine Learning
- Approche IA où le modèle apprend depuis les données, sans règles codées à la main.
- MLOps
- Pratiques/outils pour déployer, surveiller et industrialiser le ML en production.
- Modbus
- Protocole industriel pour échanger des données entre contrôleurs et équipements.
- MMM
- Marketing Mix Modeling : méthode qui mesure la contribution de chaque canal marketing aux ventes ou conversions.
- MAE
- Mean Absolute Error : moyenne des écarts absolus entre prédictions et valeurs réelles.
N
- NLP
- Techniques pour traiter, comprendre et générer du langage naturel.
O
- Observability
- Observabilité : comprendre le système via logs, métriques et traces.
P
- PII
- Données permettant d’identifier une personne (directement ou indirectement).
R
- RAG
- Génération augmentée par recherche : le LLM s’appuie sur des documents retrouvés.
- ROI
- Return on Investment : ratio qui mesure le gain ou la perte généré par rapport au coût de l’investissement.
- REST API
- API REST : API HTTP centrée sur des ressources (GET/POST/PUT/DELETE).
- RBAC
- Contrôle d’accès basé sur des rôles (plutôt que par individu).
S
- SCADA
- Supervision/commande à distance d’installations industrielles.
- SI
- Système d’information : applications, données, infra et processus supportant le métier.
- Smart Bidding
- Stratégies d’enchères automatiques qui optimisent les enchères en temps réel selon un KPI cible.
- Skew
- Écart de distributions (features/labels) entre entraînement et production.
- SLA
- Engagements contractuels de service (disponibilité, latence, support…).
T
- TMS (ingestion)
- Transport Management System : système de gestion du transport ; en ingestion, il alimente la plateforme data avec les événements d’expédition, de tournées et de transporteurs.
- Time series
- Série temporelle : données indexées par le temps (capteurs, compteurs, logs).
- Tokenization
- Consiste à remplacer une donnée sensible par un jeton, mappé dans un coffre.
W
- WMS (ingestion)
- Warehouse Management System : système de gestion d’entrepôt ; en ingestion, il alimente la plateforme data avec les événements de stock, de picking et de préparation de commandes.