Glossaire
Le vocabulaire de l'IA, des agents et du GEO — expliqué simplement, sans jargon inutile.
AEO (Answer Engine Optimization)
L'AEO optimise un contenu pour les moteurs de réponse et les featured snippets : réponse directe en tête de section, questions en titres, FAQ structurée, données schema.org. L'objectif est de fournir la réponse la plus claire et la plus extractible à une intention précise.
Agent IA
Un agent IA est un système qui ne se contente pas de répondre : il agit. Là où un chatbot renvoie du texte, un agent enchaîne des actions — créer un ticket, prendre un rendez-vous, mettre à jour un CRM — en s'appuyant sur des outils et des garde-fous pour atteindre un objectif.
CRO (optimisation du taux de conversion)
Le CRO regroupe les méthodes pour augmenter la part de visiteurs qui réalisent l'action visée — acheter, réserver, s'inscrire. Cela passe par la vitesse, la clarté du message, la réduction de la friction et des tests, plutôt que par plus de trafic.
Orchestration déterministe
L'orchestration déterministe consiste à faire porter la logique critique par du code prévisible et testé (règles, machines à états), et à n'appeler le modèle de langage qu'aux points de décision flous. On garde le contrôle et la fiabilité là où l'exactitude est non négociable.
Embeddings
Un embedding est une représentation d'un texte (ou d'une image) sous forme de vecteur de nombres, où la proximité entre vecteurs reflète la proximité de sens. C'est ce qui permet à une machine de « comprendre » que deux formulations différentes parlent de la même chose.
Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle de langage existant sur vos propres données pour spécialiser son comportement ou son style. C'est puissant, mais souvent moins pertinent que le RAG : on ne l'utilise que lorsque le prompt et le contexte ne suffisent plus.
GEO (Generative Engine Optimization)
Le GEO consiste à optimiser un contenu pour être cité par les moteurs de réponse IA (ChatGPT, Perplexity, AI Overviews de Google), et non plus seulement pour se classer dans les liens bleus. On structure l'information en réponses directes, sourcées et extractibles.
Hallucination (IA)
Une hallucination désigne une réponse d'un modèle de langage qui semble plausible mais est fausse ou inventée. Le modèle génère du texte statistiquement vraisemblable sans garantie de vérité, ce qui devient dangereux dès qu'il faut assurer l'exactitude d'un fait ou d'une règle.
LLM (grand modèle de langage)
Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses corpus de texte pour prédire le mot suivant. Cette capacité en fait un excellent interpréteur de langage naturel — résumer, classer, rédiger, converser — mais un mauvais garant de faits exacts sans vérification.
MCP (Model Context Protocol)
Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la façon dont un modèle de langage se connecte à des outils, des données et des services externes. Plutôt qu'une intégration sur mesure par outil, il offre une interface commune pour donner des capacités à un agent.
MVP (produit minimum viable)
Un MVP est la version la plus simple d'un produit qui délivre déjà de la valeur et permet de tester une hypothèse auprès de vrais utilisateurs. Il ne s'agit pas d'un produit bâclé, mais d'un périmètre resserré autour du cœur de la proposition.
Prompt engineering
Le prompt engineering est l'art de formuler les instructions données à un modèle de langage pour obtenir des sorties fiables et utiles. Bien plus qu'une astuce, c'est une discipline : structurer la demande, fournir le bon contexte, contraindre le format et anticiper les cas limites.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Le RAG est une technique où le modèle de langage répond en s'appuyant sur des documents récupérés en temps réel, plutôt que sur sa seule mémoire. On recherche les passages pertinents, on les injecte dans le contexte, puis le modèle génère une réponse ancrée dans ces sources.
ROAS (retour sur dépense publicitaire)
Le ROAS mesure le chiffre d'affaires généré pour chaque euro dépensé en publicité. Un ROAS de 4 signifie 4 € de revenus pour 1 € investi. C'est l'indicateur central pour juger la rentabilité d'une campagne — mais il doit se lire avec la marge, pas seul.
Agent vocal (voicebot)
Un agent vocal est un système d'IA qui tient une conversation téléphonique en temps réel : il comprend la parole, décide, et répond avec une voix synthétique. Les architectures modernes en « speech-to-speech » réduisent la latence pour un échange naturel.