Le vocabulaire de l'IA, sans jargon.

Un agent IA est un système capable d'enchaîner des tâches, de consulter des données et d'utiliser des outils dans un périmètre défini. Son autonomie dépend des autorisations et des contrôles prévus.

Un agent peut s'appuyer sur un grand modèle de langage pour planifier des étapes, appeler des outils et proposer un résultat structuré. Tous les assistants conversationnels ne sont pas dépourvus de ces capacités : la distinction porte sur le fonctionnement et le périmètre, pas seulement sur l'interface. GYRUS utilise notamment Dust.tt pour des usages encadrés où la décision finale reste humaine.

Dust.tt est une plateforme française permettant aux entreprises de créer, déployer et gouverner des agents IA connectés à leurs données internes.

Dust permet de créer des assistants partagés et de les relier à des sources autorisées. GYRUS l'utilise dans Agents IA — Déploiement et Agents IA — Adoption, après validation des licences, des accès et du périmètre par le client.

Le human-in-the-loop désigne un cadre où un humain valide les décisions critiques d'un système IA avant exécution. C'est le principe directeur de toutes les missions GYRUS.

Concrètement, on identifie pour chaque processus les interventions et les validations humaines : qui vérifie le résultat, avec quelles sources, et avant quelle action. L'IA propose ; l'humain peut corriger, refuser ou décider. Ce contrôle contribue à la qualité et à la maîtrise des risques, sans garantir à lui seul l'exactitude ou la conformité.

Parallel Intelligence est le principe fondateur de GYRUS : l'IA et l'humain travaillent en parallèle, pas en remplacement. L'IA amplifie les capacités humaines.

Le terme s'inspire des circonvolutions cérébrales (gyrus) — ces plis du cortex où naissent la pensée, la mémoire et le langage. Parallel Intelligence affirme que l'IA n'a de sens qu'au contact d'un cerveau humain qui décide.

Le RAG, ou génération augmentée par la recherche, apporte au modèle des passages retrouvés dans des sources documentaires pour préparer une réponse, en complément de ses connaissances d'entraînement.

Le RAG associe la recherche de passages pertinents à la génération d'une réponse à partir de ces extraits. La recherche peut être sémantique, par mots-clés ou hybride. Les sources peuvent être internes ou publiques, selon les droits définis. Chez GYRUS, le choix des documents, les accès et la vérification humaine sont cadrés avant le déploiement ; des sources citées n'excluent ni les erreurs ni les omissions.

Qualiopi est la certification française qui atteste de la qualité des organismes de formation. Elle est obligatoire pour bénéficier de financements publics et OPCO.

GYRUS opère sous la certification Qualiopi de STRATEGIC pour les actions de formation. Une prise en charge de IA Pratique peut être possible selon les critères de l'OPCO et son accord. Elle n'est jamais automatique.

Un OPCO est un organisme paritaire qui finance la formation professionnelle des salariés des TPE et PME en France. Il existe 11 OPCO selon la branche.

STRATEGIC est certifié Qualiopi pour les actions de formation. Une entreprise peut demander une prise en charge de IA Pratique à son OPCO, sous réserve de ses critères, de son budget disponible et de son accord.

Le prompting est l'art de formuler une instruction à un modèle d'IA pour obtenir un résultat de qualité. Un bon prompt structure le contexte, la tâche, les contraintes et les exemples.

La formation IA Pratique apprend à préciser le contexte, la tâche, les contraintes et le format attendu, puis à vérifier la réponse sur trois tâches choisies avec l'entreprise.

MCP est un protocole ouvert proposé par Anthropic en 2024 qui standardise la façon dont les modèles d'IA se connectent aux outils et aux sources de données externes.

MCP peut simplifier certaines connexions entre une IA et des outils externes. Les développements API ou MCP spécifiques ne sont pas inclus dans les offres publiques GYRUS.

Une hallucination IA est une réponse plausible mais factuellement fausse générée par un modèle. C'est l'une des limites majeures des LLM, à atténuer par le RAG et la validation humaine.

Toutes les formations GYRUS abordent les hallucinations : comment les détecter, comment réduire leur fréquence (RAG, prompts contraints, sources citées), et comment construire un workflow où la validation humaine intervient avant toute décision irréversible.

Le Shadow IA désigne l'usage d'outils d'IA par les salariés sans cadre ni validation de l'entreprise, avec des risques sur la confidentialité des données.

Le Shadow IA est souvent le premier signe d'un besoin réel. GYRUS propose un diagnostic Shadow IA gratuit (/outils/diagnostic-shadow-ia) pour mesurer ces usages, puis aide à les encadrer plutôt qu'à les interdire.

Un assistant IA est un outil conversationnel configuré avec des instructions, des sources et un rôle précis pour aider une personne ou une équipe sur une tâche donnée.

Dans les offres Agents IA — Déploiement et Agents IA — Adoption, les assistants sont créés par les participants eux-mêmes, accompagnés par GYRUS, sur un processus prioritaire de l'entreprise.

Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur de très grands volumes de texte, capable de comprendre et de produire du langage. ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral reposent sur des LLM.

Les LLM sont la base des assistants et agents IA. GYRUS aide à choisir le modèle adapté à chaque tâche et à en connaître les limites, notamment les hallucinations.

Les garde-fous sont les règles et contrôles qui limitent ce qu'un assistant IA peut faire, lire ou répondre, afin d'éviter les erreurs et les fuites de données.

Chez GYRUS, les garde-fous incluent des instructions explicites, des sources autorisées, des permissions par équipe et une validation humaine avant toute action importante.

L'ancrage consiste à obliger un assistant IA à appuyer ses réponses sur des documents identifiés plutôt que sur sa seule mémoire, pour réduire les erreurs.

L'ancrage s'appuie souvent sur le RAG. Il permet de citer la source d'une réponse et de la vérifier, ce qui est central dans l'approche human-in-the-loop de GYRUS.

La gouvernance de l'IA regroupe les règles, rôles et contrôles qui encadrent l'usage de l'IA dans une organisation : outils autorisés, données accessibles, responsabilités.

L'offre Agents IA — Adoption inclut la mise en place de référents internes et de règles d'usage pour que la gouvernance tienne après l'accompagnement.

La maturité IA mesure où en est une organisation dans ses usages de l'IA : pratiques individuelles, outils partagés, processus, gouvernance et compétences.

Le diagnostic de maturité IA gratuit de GYRUS (/outils/diagnostic-maturite-ia) donne un score par dimension et oriente vers l'offre la plus adaptée.

L'adoption de l'IA est le passage d'essais isolés à des usages réguliers, partagés et mesurés dans le travail quotidien des équipes.

C'est l'objet de l'offre Agents IA — Adoption : 90 jours pour installer les usages, former des référents et suivre l'utilisation réelle des assistants.

L'appel d'outils permet à un modèle d'IA de déclencher une action externe : chercher dans une base, lire un fichier, interroger une API.

C'est ce qui distingue un agent IA d'un simple chatbot. Sur Dust.tt, ces outils sont configurés et limités par les permissions définies avec le client.