Alors que l’intelligence artificielle transforme les industries et redéfinit les modes de fonctionnement des organisations, il devient essentiel de parler un langage commun. Le Lexique de l’adopteur d’IA est un glossaire soigneusement élaboré à l’intention des leaders d’affaires, innovateurs et décideurs qui participeront à ALL IN 2025. Que vous développiez, adoptiez ou déployiez des solutions d’IA à grande échelle, ce guide vise à clarifier les termes et concepts clés qui propulsent la transformation de l’IA au Canada et ailleurs dans le monde.
Adopteurs d’IA
Entreprises qui utilisent des solutions d’IA pour améliorer leurs services ou opérations principales.
Dérive de modèle (Model Drift)
Perte progressive de performance d’un modèle d’IA due à l’évolution des données du monde réel par rapport à celles de l’entraînement initial.
Données synthétiques
Données générées artificiellement, imitant des données réelles, souvent utilisées pour l’entraînement des modèles lorsque les données d’origine sont sensibles, rares ou biaisées.
Explicabilité (XAI)
Capacité d’un système d’IA à justifier ou expliquer ses décisions de manière compréhensible pour les humains — essentielle pour la confiance et la conformité réglementaire.
Fournisseurs d’IA
Organisations dont le cœur d’activité est le développement, la commercialisation ou l’activation de produits, services ou infrastructures basés sur l’IA.
Grands modèles de langage (Large Language Models – LLMs)
Modèles d’IA entraînés sur d’immenses volumes de texte pour comprendre et générer du langage humain.
Gouvernance de l’IA
Cadres, politiques et mécanismes de supervision qui encadrent l’usage et le développement responsable de l’IA au sein d’une organisation.
IA conçue au Canada
Systèmes, produits et services d’IA développés par des entreprises canadiennes, destinés à des marchés nationaux et internationaux.
IA en périphérie (Edge AI)
Traitement des données par l’IA directement sur les appareils locaux (capteurs, téléphones, robots, etc.) plutôt que dans le cloud, pour favoriser la réactivité et la confidentialité.
IA en tant que service (AI-as-a-Service – AIaaS)
Services d’IA offerts sur le cloud, accessibles à la demande, permettant aux entreprises d’utiliser des outils avancés sans développement interne.
IA générative (GenAI)
Type d’IA capable de créer du contenu original (texte, image, vidéo, musique) à partir de grands modèles de langage ou de réseaux neuronaux avancés.
IA responsable
Approche du développement de l’IA qui vise à en maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques sociaux, éthiques et environnementaux.
IA sur mesure
Systèmes d’IA conçus spécifiquement pour une entreprise, afin de soutenir ou remplacer certaines fonctions métiers avec précision.
Intégration de l’IA
Processus d’incorporation de solutions d’IA dans les systèmes, processus ou fonctions d’affaires existants.
Intelligence artificielle pour les entreprises
Application de technologies d’IA pour optimiser les fonctions d’entreprise : marketing, logistique, finances, expérience client, etc.
Modèles de fondation
Modèles d’IA très larges, entraînés sur des données généralistes, et capables d’être adaptés à de multiples usages spécifiques.
Préparation à l’IA (AI Readiness)
Niveau de préparation stratégique, culturelle, technique et humaine d’une organisation à adopter et déployer efficacement l’IA.
Prévisions
Analyses à court terme fondées sur les données actuelles, visant à prédire des résultats probables.
Produits d’IA génériques
Outils d’IA standards, prêts à être déployés rapidement pour répondre à des besoins courants comme l’automatisation, l’analyse ou le service client.
Projections
Analyses à long terme explorant plusieurs scénarios hypothétiques afin de mieux évaluer les évolutions possibles.
Réduction des biais
Méthodes visant à détecter et limiter les biais involontaires dans les modèles d’IA, afin de garantir l’équité entre les groupes d’utilisateurs.
Réglementation de l’IA
Lois, normes et cadres institutionnels qui encadrent l’utilisation et l’impact de l’IA pour garantir la sécurité, la confiance et l’équité.
Retour sur investissement de l’IA
Mesure de la valeur ou des bénéfices générés par des projets IA en comparaison à leurs coûts.
Supervision humaine (Human-in-the-Loop – HITL)
Modèle dans lequel les humains participent activement aux décisions prises par l’IA, souvent utilisé dans des contextes sensibles ou critiques.
