Protocole ouvert publié par Google en avril 2025, gouverné depuis par la Linux Foundation, permettant à des agents IA de se découvrir et de coordonner des actions entre eux.
ACP (Agentic Commerce Protocol)
Standard ouvert codéveloppé par OpenAI et Stripe, qui structure les échanges entre un agent IA, un acheteur et un marchand pour conclure un achat.
Agent agentique
Système qui reçoit un objectif, planifie, appelle des outils, observe, corrige et conduit la tâche jusqu’à un état terminal.
Agentic RAG
Architecture combinant raisonnement agentique et recherche documentaire : l’agent décide quoi chercher, où, combien de fois, et évalue la suffisance des preuves.
AP2 (Agent Payments Protocol)
Extension d’A2A publiée par Google, qui représente chaque paiement exécuté par un agent sous la forme de mandats signés cryptographiquement, prouvant l’autorisation de l’utilisateur.
Apertus (EPFL, ETH Zurich, CSCS)
Famille de modèles à poids ouverts et multilingue, développée par un consortium académique suisse (EPFL, ETH Zurich et le Centre national suisse de calcul scientifique). Documentation : apertus.ai et huggingface.co/swiss-ai.
Appel d’outil (tool call)
Invocation structurée d’une fonction externe par l’agent : rechercher un document, lire un calendrier ou créer une opportunité CRM.
Architecture multi-modèles
Architecture capable de mobiliser plusieurs fournisseurs ou familles de modèles sans enfermer la connaissance et les processus de l’entreprise dans un seul moteur.
B
Base de connaissances
Ensemble gouverné de sources validées, attribuées, datées et accessibles selon des droits explicites, utilisé par un ou plusieurs systèmes d’IA.
C
Canal conversationnel
Interface par laquelle l’utilisateur échange avec l’agent : web, WhatsApp, téléphone, e-mail, SMS ou autre messagerie.
ChatGPT et GPT (OpenAI)
ChatGPT est l’application grand public d’OpenAI (États-Unis) ; GPT désigne la famille de modèles qui la fait fonctionner. Documentation : openai.com/index et platform.openai.com/docs.
Chunking (découpage)
Segmentation des documents en fragments cohérents avant vectorisation.
Claude (Anthropic)
Famille de modèles de langage développée par Anthropic (États-Unis), déclinée en Opus, Sonnet et Haiku. Documentation : anthropic.com/news et docs.anthropic.com.
Copilot (Microsoft)
Gamme d’assistants IA intégrés aux produits Microsoft (États-Unis), adossée à la plateforme Azure AI Foundry. Documentation : microsoft.com/copilot et learn.microsoft.com/azure/ai-foundry.
Couche d’intelligence (LLM)
Composant chargé de comprendre, raisonner, planifier, synthétiser et formuler ; il ne remplace ni la base de connaissances, ni la mémoire, ni les autorisations.
D
DeepSeek
Éditeur chinois de modèles à poids ouverts, connu pour les familles V et R et pour son rapport performance-coût. Documentation : api-docs.deepseek.com.
Doubao (ByteDance)
Famille de modèles et assistant grand public développés par ByteDance (Chine), très diffusés sur le marché intérieur chinois. Documentation : volcengine.com.
E
Embedding
Représentation numérique d’un texte permettant la comparaison sémantique.
Escalade (transfert humain)
Passage contrôlé de l’agent à une personne, accompagné de l’identité, de l’historique, des sources consultées et de la prochaine action recommandée.
F
Fidélité (faithfulness)
Mesure de l’adéquation entre la réponse produite et les sources fournies.
G
Garde-fou
Contrôle déterministe encadrant le comportement de l’agent, indépendamment du modèle.
Gemini (Google)
Famille de modèles multimodaux de Google et Google DeepMind (États-Unis), déclinée en versions Pro et Flash. Documentation : blog.google et ai.google.dev.
GLM (Zhipu AI)
Famille de modèles à poids ouverts développée par Zhipu AI (Chine). Documentation : bigmodel.cn et z.ai.
GraphRAG
Variante du RAG exploitant un graphe de connaissance pour relier les entités entre elles.
Grok (xAI)
Famille de modèles développée par xAI (États-Unis), intégrée à la plateforme X et accessible par API. Documentation : x.ai/news et docs.x.ai.
H
Hallucination
Production d’une information plausible et fausse, en l’absence de source.
K
Kimi (Moonshot AI)
Famille de modèles à long contexte développée par Moonshot AI (Chine). Documentation : moonshot.ai et platform.moonshot.ai.
L
Llama (Meta)
Famille de modèles à poids ouverts publiée par Meta (États-Unis), largement utilisée pour les déploiements auto-hébergés. Documentation : ai.meta.com/llama.
LLM
Modèle de langage de grande taille, moteur de compréhension et de génération de texte.
M
MCP (Model Context Protocol)
Standard ouvert de connexion entre systèmes d’IA et outils, gouverné depuis décembre 2025 par l’Agentic AI Foundation.
Mémoire persistante
Conservation du contexte et de l’historique au-delà d’une session.
Mistral AI
Éditeur français de modèles de langage, à poids ouverts et propriétaires, avec l’assistant Le Chat et une API d’agents. Principal acteur européen des modèles de fondation. Documentation : mistral.ai/news et docs.mistral.ai.
Mono-locataire
Architecture dans laquelle chaque client dispose d’une infrastructure et d’une base dédiées.
Multi-sauts (multi-hop)
Raisonnement exigeant plusieurs recherches successives, chacune informée par la précédente.
N
Nova et Bedrock (Amazon)
Nova est la famille de modèles d’Amazon (États-Unis) ; Bedrock est la plateforme AWS qui donne accès à plusieurs familles de modèles. Documentation : aws.amazon.com/bedrock.
O
Opt-in (consentement préalable)
Régime dans lequel une sollicitation commerciale n’est licite qu’après accord explicite et préalable de la personne démarchée, par opposition à l’opt-out, où elle est licite sauf refus exprimé à l’avance.
Orchestration
Couche qui coordonne le raisonnement, les règles, la mémoire, la recherche documentaire, les outils et l’arrêt du processus.
P
Perplexity
Moteur de recherche fondé sur l’IA générative (États-Unis), qui produit des réponses accompagnées de leurs citations. Documentation : perplexity.ai.
Première réponse utile
Premier retour qui fait réellement progresser la demande ; elle se distingue d’un accusé de réception sans valeur opérationnelle.
Q
Qwen (Alibaba Cloud)
Famille de modèles à poids ouverts développée par Alibaba Cloud (Chine), parmi les plus reprises au monde pour l’auto-hébergement. Documentation : qwen.ai et alibabacloud.com.
R
RAG
Retrieval-Augmented Generation : génération de réponses ancrées dans une base documentaire interrogée au moment de la question.
RAG dédié
Base de connaissances et pipeline de recherche isolés pour une entreprise ou une entité, sans mélange de données avec d’autres clients.
Reranking
Reclassement fin des passages candidats par un modèle spécialisé, après la recherche initiale.
Routage de modèles
Sélection par l’orchestrateur du modèle le plus adapté à une tâche selon la langue, la latence, la profondeur de raisonnement, le coût et les contraintes de données.
S
Source d’autorité
Document, système ou propriétaire éditorial reconnu comme référence lorsqu’il existe plusieurs versions d’une information.
Speed-to-lead
Délai entre l’arrivée d’une demande entrante et la première réponse utile.
Supervision humaine
Dispositif de validation ou d’intervention humaine intégré au parcours de l’agent.
T
Token
Unité élémentaire utilisée par un LLM pour traiter l’information. Les API facturent généralement les tokens d’entrée et de sortie ; le volume dépend du contexte transmis, des étapes de raisonnement et de la réponse générée. Le token est une unité importante du coût du LLM, mais pas l’unique coût d’un système agentique.
U
Unité de travail agentique
Tâche discrète accomplie par un agent : décision prise, enregistrement mis à jour, processus déclenché.
W
Web agentique
Évolution émergente d’Internet dans laquelle des agents IA se découvrent, s’authentifient et échangent directement entre eux, au-delà de la simple navigation humaine sur des sites web.
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Zendesk, CX Trends 2026 — cité dans le livre blanc Sacha Omon AI
