Lexique IA : les termes principaux pour la science et la recherche

03/11/2026

L’intelligence artificielle s’intègre déjà dans de nombreuses pratiques scientifiques : veille scientifique, analyse de données quantitative et qualitative, rédaction d’articles scientifiques, programmation, communication, l’analyse d’images ou automatisation de certaines tâches via des assistants spécialisés. Mais le vocabulaire utilisé pour parler de ces technologies reste souvent flou.

Pour les chercheurs et scientifiques, comprendre ces notions n’est pas seulement une question de vocabulaire technique. C’est une première étape pour évaluer les outils, identifier les cas d’usage pertinents et mieux comprendre leurs limites méthodologiques, éthiques et scientifiques.

C’est pourquoi nous vous proposons un lexique IA des principales notions à connaître en sciences et en recherche, structurée en 5 parties :

Les différentes formes de l’Intelligence Artificielle :

Intelligence Artificielle ▪ IA Analytique ▪ IA Prédictive ▪ IA Générative ▪ IA Multimodale ▪ IA Générale

Les bases fondamentales des systèmes d’IA :

Machine Learning ▪ Deep Learning ▪ NLP ▪ LLM ▪ Token

Les outils d’interaction :

Chatbot ▪ Assistant IA ▪ Agent IA

Les techniques d’adaptation et de connexion des systèmes d’IA :

Prompt Engineering ▪ RAG ▪ Fine-Tuning ▪ MCP

Les risques à connaître :

Hallucination IA ▪ Biais Algorithmique ▪ Shadow IA

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Les différentes formes de l’Intelligence Artificielle

De l’analyse de données à la génération de contenus, l’intelligence artificielle recouvre des usages très variés. Découvrez les principales formes d’IA, ce qu’elles permettent de faire dans la recherche et les perspectives qu’elles ouvrent pour les pratiques scientifiques de demain.

# Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle, ou IA, désigne un ensemble de méthodes et de systèmes capables d’exécuter des tâches qui mobilisent habituellement certaines capacités cognitives humaines : classer, prédire, reconnaître des formes, analyser un texte, générer du contenu ou aider à la décision. Il ne s’agit pas d’une technologie unique, mais d’une famille d’approches très différentes, des modèles statistiques spécialisés aux systèmes génératifs.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Dans un contexte scientifique, l’IA doit toujours être évaluée en fonction de son usage réel :

Quelles données utilise-t-elle ?
Quel résultat produit-elle ?
Comment ce résultat est-il vérifié ?
Peut-il être reproduit, expliqué ou documenté ?

Limite ou point de vigilance
L’IA peut assister certaines étapes du travail scientifique, mais elle ne constitue pas une preuve en soi. La qualité de ses résultats dépend du cadrage, des données, des consignes, du modèle utilisé et de la validation.

# IA Analytique

L’IA analytique désigne l’usage de l’intelligence artificielle pour analyser, structurer et interpréter des données existantes. Elle ne cherche pas à produire un contenu nouveau, mais à en extraire une information utile.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Explorer un jeu de données, repérer des tendances, segmenter des observations, détecter des anomalies ou identifier des relations entre variables. Elle s’applique aux données quantitatives comme aux données textuelles, visuelles ou issues d’instruments de mesure.

Limite ou point de vigilance
L’IA analytique ne remplace pas l’analyse scientifique. Elle aide à traiter et organiser l’information, mais l’interprétation reste dépendante du protocole, du cadre méthodologique, de la qualité des données et du jugement du chercheur. Un résultat produit algorithmiquement n’est pas automatiquement un résultat scientifiquement valide.

# IA Prédictive

L’IA prédictive regroupe les modèles conçus pour estimer un résultat futur, probable ou non encore observé à partir de données existantes. Elle est généralement considérée comme une branche de l’IA analytique : toute IA prédictive est analytique, mais l’inverse n’est pas systématiquement vrai.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
L’IA prédictive peut intervenir dans des domaines variés : prévision de séries temporelles, modélisation de phénomènes biologiques, estimation de risques en santé, prédiction de propriétés chimiques, anticipation de résultats expérimentaux ou aide à la décision dans des systèmes complexes.

Limite ou point de vigilance
Une prédiction n’est pas une explication. Un modèle peut identifier des corrélations utiles sans établir de relation causale. Sa validité dépend de la qualité des données d’entraînement, de la représentativité de l’échantillon, du choix des variables, de la stabilité du phénomène étudié et d’une évaluation sur des données indépendantes.

# IA Générative

L’IA générative désigne une famille de modèles capables de produire de nouveaux contenus à partir d’une consigne ou d’un contexte : texte, image, code, audio, vidéo, résumé ou traduction. Les grands modèles de langage (LLM) en sont l’exemple le plus connu lorsqu’ils produisent des réponses textuelles.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Reformuler un passage, préparer un plan, résumer un document, générer ou déboguer du code, faciliter une traduction, produire une première version de support pédagogique ou explorer un sujet. Dans certains domaines, des modèles génératifs proposent aussi des structures moléculaires, des séquences ou des scénarios à tester.

Limite ou point de vigilance
Générer n’est pas prouver. Une IA générative produit des contenus plausibles à partir de régularités apprises : elle ne garantit ni la véracité d’une affirmation, ni la validité d’une référence, ni la qualité d’un raisonnement. Les contenus générés doivent être relus, vérifiés, sourcés et replacés dans un cadre méthodologique explicite.

# IA Multimodale

L’IA multimodale désigne des systèmes capables de traiter plusieurs types d’informations, ou modalités : texte, image, audio, vidéo, tableaux, graphiques ou documents complexes. Il s’agit moins d’une famille distincte que d’une capacité qui peut s’appliquer à l’IA analytique comme à l’IA générative.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Cette capacité ouvre des perspectives intéressantes : analyse d’images expérimentales, lecture assistée de graphiques, exploration de documents scientifiques mêlant texte et figures, aide à la description de figures ou traitement combiné de données textuelles et visuelles.

Limite ou point de vigilance
Un modèle multimodal peut mal interpréter une image, confondre des éléments visuels, ignorer le contexte expérimental ou produire une description convaincante mais fausse. Il assiste l’analyse, sans remplacer l’expertise disciplinaire ni la validation par des méthodes reconnues.

# IA Générale

L’intelligence artificielle générale (AGI) ou encore Super-Intelligence désigne l’hypothèse d’un système capable d’apprendre, de raisonner et de transférer ses connaissances entre une grande variété de tâches et de domaines, sans être conçu pour un usage précis. Aujourd’hui encore théorique, elle pourrait constituer une rupture majeure en s’adaptant à des problèmes nouveaux et en mobilisant ses capacités à une échelle, une vitesse et une polyvalence potentiellement supérieures à celles des humains dans de nombreux domaines.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
L’IA générale nourrit les réflexions sur l’automatisation de tâches complexes, la découverte scientifique et la résolution de problèmes interdisciplinaires. Elle pourrait un jour accompagner les chercheurs dans des travaux nécessitant davantage d’adaptation et de raisonnement.

Limite ou point de vigilance
Il n’existe pas de définition ni de méthode d’évaluation faisant consensus. Les systèmes actuels, même très polyvalents, ne sont pas considérés comme des IA générales. Les annonces présentant une technologie comme une AGI doivent donc être examinées avec prudence.

Les bases fondamentales des systèmes d’IA

Ces notions décrivent les principales bases qui permettent aux systèmes d’IA d’apprendre à partir de données, de traiter le langage et de produire des résultats. Les comprendre aide à mieux évaluer leurs possibilités dans la recherche.

# Machine Learning

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet à un système d’apprendre à partir de données. Plutôt que de suivre des règles écrites à l’avance, le modèle identifie des régularités dans un jeu de données pour produire des prédictions, des classifications ou des recommandations. Il constitue le socle technique de la plupart des IA présentées plus haut, qu’elles soient analytiques, prédictives ou génératives.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Classer des images, détecter des anomalies, analyser des séries temporelles, prédire un résultat expérimental, segmenter des observations ou explorer de grands volumes de données. C’est aujourd’hui l’une des formes d’IA les plus anciennement installées dans les pratiques scientifiques, bien avant l’arrivée des outils génératifs.

Limite ou point de vigilance
Un modèle performant sur un jeu de test peut se révéler peu fiable dans un autre contexte. Son usage suppose donc un travail explicite sur la qualité et la représentativité des données, le choix des variables, le surapprentissage et les conditions de généralisation. Un bon score sur des données d’évaluation ne suffit pas à valider un modèle pour un usage scientifique.

# Deep Learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-famille du machine learning fondée sur des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de traitement. Il est particulièrement adapté aux données complexes : images, langage, sons, signaux, séquences ou grands corpus documentaires.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Reconnaissance et segmentation d’images scientifiques, traitement automatique du langage, analyse de signaux, prédiction de structures biologiques ou exploitation de grands corpus. La plupart des modèles génératifs et des grands modèles de langage actuels reposent sur ces approches.

Limite ou point de vigilance
Le deep learning exige généralement d’importants volumes de données et des ressources de calcul élevées, ce qui pose des questions de coût et d’empreinte environnementale. Son fonctionnement interne est par ailleurs difficile à interpréter, avec des conséquences directes en matière de transparence, de reproductibilité et de confiance dans les résultats publiés.

# NLP

Le NLP, pour Natural Language Processing, ou traitement automatique du langage naturel, regroupe les méthodes permettant à un système informatique d’analyser, transformer ou générer du langage humain.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Analyser des corpus d’articles, extraire des concepts, classer des documents, repérer des entités nommées, coder des verbatims d’entretiens, résumer des textes ou assister la veille bibliographique. Il est particulièrement utile dans les disciplines où la littérature, les archives et les données textuelles occupent une place centrale.

Limite ou point de vigilance
Le NLP ne se réduit pas à l’IA générative. De nombreuses méthodes antérieures aux LLM restent plus adaptées à certaines tâches, notamment lorsque la reproductibilité, la transparence ou le contrôle du traitement sont prioritaires. Choisir un LLM par défaut pour une tâche de classification ou d’extraction peut conduire à un résultat moins fiable et moins documentable qu’une méthode classique.

# LLM

Un LLM, ou Large Language Model est un modèle de Deep Learning entraîné sur de très vastes corpus de textes. Il peut générer, reformuler, traduire, synthétiser ou structurer du langage, produire du code, analyser des documents ou être intégré dans des outils spécialisés. Son principe de base repose sur la prédiction de séquences de tokens, c’est-à-dire de mots ou de fragments de mots.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Explorer un sujet, reformuler un texte, préparer une synthèse, générer un plan d’article, assister la programmation, traduire ou adapter un contenu à un public non spécialiste. Les LLM constituent la brique technique sur laquelle reposent la plupart des usages d’IA générative présentés plus haut.

Limite ou point de vigilance
La fluidité d’une réponse ne dit rien de son exactitude. Un LLM peut produire un texte structuré et convaincant sans que les faits, les références ou les raisonnements soient exacts. Il ne doit jamais servir de source unique de vérité : les références bibliographiques, les données chiffrées et les conclusions doivent être vérifiées dans des sources primaires.

# Token

Un token est une unité de texte utilisée par un modèle de langage pour analyser et générer du contenu. Il peut correspondre à un mot, à une partie de mot, à un signe de ponctuation ou à un espace selon le modèle et la langue. Avant de traiter une consigne ou un document, le modèle transforme le texte en une suite de tokens.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Comprendre les tokens permet de mieux saisir le fonctionnement et les limites des LLM. Le nombre de tokens détermine notamment la quantité de texte qu’un modèle peut prendre en compte dans une requête, ce qui est important pour analyser un article long, interroger un corpus ou concevoir un système RAG. Les tokens influencent également le coût et parfois la rapidité du traitement.

Limite ou point de vigilance
Un token ne correspond pas nécessairement à un mot. Son nombre varie selon la langue, le modèle et la structure du texte. Il mesure la quantité de texte traitée, mais ne renseigne ni sur sa qualité ni sur sa complexité scientifique.

Les outils d’interaction

Les termes suivants désignent différentes façons d’interagir avec un système d’intelligence artificielle. Ces appellations variant selon les éditeurs, nous les utilisons ici comme des repères pratiques, notamment selon le degré d’autonomie confié au système.

# Chatbot

Un chatbot est une interface conversationnelle permettant d’échanger avec un système informatique sous forme de questions et de réponses. Les plus anciens reposent sur des scénarios prédéfinis, les plus récents s’appuient sur des modèles de langage capables de produire des réponses ouvertes.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Orienter vers des ressources, répondre aux questions fréquentes d’une plateforme ou d’une infrastructure, aider à naviguer dans une documentation interne, fournir une première assistance sur un logiciel ou une procédure. C’est un usage de support plus que de production scientifique.

Limite ou point de vigilance
Un chatbot répond, mais ne comprend pas le contexte de la question. Les réponses peuvent être trop générales, incomplètes ou non vérifiées. Plus le sujet est technique ou sensible, plus il est nécessaire de connaître précisément son périmètre, ses sources et sa date de mise à jour.

# Assistant IA

Un assistant IA est une IA enrichie avec les données et documents apportés par l’utilisateur, et pré-promptée. Il est donc dédié à une tâche donnée (rédiger, reformuler, résumer, organiser des idées, générer du code, transformer un document, structurer une analyse) et expert sur cette tâche. Il va plus loin qu’un simple échange de questions et réponses, tout en gardant l’humain au centre : c’est l’utilisateur qui décide, étape par étape.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Pour un chercheur ou un doctorant, un assistant IA peut servir de soutien dans des tâches chronophages : clarifier une problématique, préparer un plan d’article, reformuler un résumé, créer une grille d’entretien, expliquer un script ou adapter un contenu à un public non spécialiste.

Limite ou point de vigilance
Un assistant IA accélère la production sans garantir la pertinence scientifique du résultat. Son efficacité dépend de la qualité de ce qui l’alimente (instructions, documents fournis) et du cadrage de chaque demande. Une relecture experte et une vérification systématique des éléments factuels restent indispensables. Le gain de temps apparent peut se transformer en perte si la relecture est négligée.

# Agent IA

Un agent IA est un système capable d’enchaîner plusieurs actions pour atteindre un objectif. Là où un assistant attend une consigne à chaque étape, un agent peut utiliser des outils, interroger des bases, organiser une séquence de tâches, produire des fichiers ou déclencher des actions dans un environnement numérique.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Interroger un corpus documentaire, extraire et structurer des informations, produire une synthèse ou un rapport, automatiser une veille récurrente ou orchestrer certaines étapes d’un workflow d’analyse. C’est le niveau où l’IA cesse d’être un outil ponctuel pour s’intégrer dans un processus.

Limite ou point de vigilance
Cette autonomie reste toutefois relative et doit être encadrée. Plus un agent enchaîne d’actions, plus le risque d’erreurs cumulatives augmente. Il devient alors essentiel de documenter les étapes, contrôler les sources, limiter les droits d’accès et définir clairement ce qui relève de l’automatisation, de l’assistance et de la validation humaine.

Les techniques d’adaptation et de connexion des systèmes d’IA

Ces notions décrivent différentes façons de guider, spécialiser ou connecter un système d’IA. Elles n’agissent pas au même niveau et répondent à des besoins différents.

# Prompt Engineering

Le prompt engineering désigne la conception, la formulation et l’amélioration des instructions données à un modèle d’IA générative. Un prompt peut prendre la forme d’une question simple ou d’une consigne structurée précisant le contexte, l’objectif, le format attendu, le niveau de détail et les critères de qualité.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Dans un cadre scientifique, le prompt engineering est utile pour obtenir des réponses plus pertinentes et plus exploitables. Par exemple, un chercheur peut demander à l’IA de reformuler une hypothèse, de comparer deux approches méthodologiques, de proposer un plan de revue de littérature ou d’identifier les limites potentielles d’un protocole.

Limite ou point de vigilance
Une consigne bien formulée ne garantit pas une réponse exacte. La qualité du résultat dépend également du modèle utilisé, des données disponibles, du contexte fourni, des outils connectés et de la méthode de vérification. Il faut aussi éviter d’insérer dans un prompt des données confidentielles ou sensibles sans avoir vérifié les conditions de traitement de l’outil.

# RAG

Le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, est une architecture qui combine la recherche d’informations dans une base documentaire vectorielle et la génération d’une réponse par un modèle de langage. Le système récupère d’abord des passages pertinents dans un corpus, puis les transmet au modèle pour produire une réponse contextualisée.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Interroger une base d’articles, retrouver des informations dans des publications, synthétiser un corpus, explorer une documentation interne ou construire un assistant spécialisé dans un domaine scientifique. Le RAG peut notamment permettre de relier plus directement une réponse aux documents utilisés pour la produire.

Limite ou point de vigilance
Le RAG ne supprime pas les erreurs ni les hallucinations. Une réponse peut rester fragile si le corpus est incomplet, obsolète ou mal structuré, si les mauvais passages sont récupérés ou si le modèle interprète mal les sources. La qualité du résultat dépend donc de l’indexation, de la recherche documentaire, du corpus utilisé et de la fidélité de la réponse générée.

# Fine-Tuning

Le fine-tuning désigne l’adaptation d’un modèle d’IA existant à une tâche, un domaine ou un format particulier à partir de données spécifiques. Plutôt que d’entraîner un modèle depuis zéro, on ajuste un modèle déjà entraîné sur un corpus ciblé.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Spécialiser un modèle pour une tâche de classification, un type de document, un vocabulaire disciplinaire ou un format de réponse particulier. Le fine-tuning peut être utile lorsque les modèles généralistes ne répondent pas suffisamment bien à un besoin précis et que l’organisation dispose de données d’entraînement suffisamment nombreuses et qualifiées.

Limite ou point de vigilance
Le fine-tuning modifie le comportement du modèle, mais ne constitue pas une méthode fiable pour lui transmettre des connaissances à jour ou garantir la traçabilité de ses réponses. Pour interroger régulièrement un corpus documentaire évolutif, le RAG est souvent plus adapté. Le fine-tuning exige par ailleurs une attention particulière à la qualité des données, aux droits d’usage, à la confidentialité, aux biais et à l’évaluation du modèle obtenu.

À retenir :
Le RAG connecte un modèle à des sources externes, tandis que le fine-tuning adapte le modèle à partir de données d’entraînement complémentaires. Ces deux approches peuvent être combinées, mais elles répondent à des besoins différents.

# MCP

Le MCP, pour Model Context Protocol, est un protocole qui permet à une application d’IA de se connecter de manière structurée à des outils, des données et des ressources externes. Il peut notamment faciliter l’accès à des bases de données, des documents, des logiciels, des API ou des outils métier.

À quoi cela peut servir dans la recherche ?
Connecter un assistant IA à un corpus interne, une base bibliographique, un outil d’analyse, un environnement de programmation ou un workflow de laboratoire. Le système peut alors récupérer des informations ou utiliser certaines fonctions sans que l’utilisateur ait à effectuer manuellement chaque étape.

Limite ou point de vigilance
Le MCP ne rend pas automatiquement un modèle plus fiable, plus intelligent ou plus autonome. La sécurité et la qualité du système dépendent des outils connectés, des droits accordés, des données accessibles et des contrôles mis en place. Un déploiement sérieux suppose de limiter les permissions, protéger les données sensibles, journaliser les actions et contrôler les résultats produits.

Les risques à connaître

Les risques liés à l’intelligence artificielle ne se limitent pas aux erreurs produites par les modèles. Un système peut aussi reproduire des biais ou être utilisé sans cadre clair dans une organisation. Les notions suivantes permettent de mieux comprendre ces risques et les moyens de les limiter.

# Hallucination IA

Une hallucination IA désigne une réponse produite par un système d’intelligence artificielle qui semble cohérente, mais qui contient des informations fausses, inventées, imprécises ou invérifiables. Le terme concerne principalement les modèles génératifs.

Comment cela peut se manifester dans la recherche ?
Une hallucination peut prendre la forme d’une référence bibliographique inexistante, d’une mauvaise attribution, d’une définition approximative, d’une interprétation erronée ou d’un chiffre non sourcé. Le risque est particulièrement important lorsque l’IA est utilisée pour une revue de littérature, une méthode, un protocole ou une conclusion scientifique.

Comment limiter le risque ?
Les références, les chiffres, les citations et les raisonnements produits doivent être vérifiés à partir de sources fiables, idéalement primaires. Une IA générative peut aider à explorer, structurer ou reformuler une information, mais elle ne constitue pas une source scientifique en soi.

# Biais algorithmique

Un biais algorithmique désigne une distorsion systématique dans les résultats produits ou influencés par un système d’intelligence artificielle. Il peut provenir des données, du modèle, des critères d’optimisation ou du contexte d’utilisation.

Comment cela peut se manifester dans la recherche ?
Un modèle entraîné sur des données peu représentatives peut être moins performant pour certaines populations, certaines langues, certaines disciplines ou certains types de données. Il peut également reproduire des déséquilibres présents dans la littérature scientifique ou les bases utilisées pour son entraînement.

Comment limiter le risque ?
Il faut documenter les données, évaluer les performances sur des sous-groupes pertinents, comparer les résultats avec d’autres méthodes et tester le modèle sur des données indépendantes. La supervision humaine reste nécessaire, mais elle doit s’accompagner d’une évaluation méthodologique rigoureuse.

# Shadow IA

Le Shadow IA, ou Shadow AI, désigne l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle dans une organisation sans validation, visibilité ou encadrement officiel. Il ne s’agit pas nécessairement d’un usage malveillant : il apparaît souvent lorsqu’une équipe cherche à répondre rapidement à un besoin sans disposer d’outils ou de règles adaptés.

Comment cela peut se manifester dans la recherche ?
Un chercheur ou une équipe peut utiliser un outil externe pour résumer un article, analyser des données, corriger un texte ou générer du code sans vérifier ses conditions de traitement. Le risque est particulièrement élevé lorsque des résultats non publiés, des données personnelles, des protocoles, du code ou des informations confidentielles sont transmis.

Comment limiter le risque ?
L’organisation doit recenser les usages, définir une politique claire, identifier les outils autorisés et classer les données selon leur sensibilité. La formation des équipes et la possibilité de tester de nouveaux usages dans un cadre contrôlé permettent de limiter les risques sans bloquer les initiatives utiles.

Comprendre le vocabulaire de base de l’intelligence artificielle constitue un premier socle pour suivre ses évolutions rapides et en décrypter l’actualité avec discernement. Ces repères permettent de mieux comprendre les possibilités et les limites de l’IA, de développer une culture commune et d’utiliser ces outils à bon escient. Cette culture constitue le point de départ d’une appropriation de l’IA utile, fiable et adaptée aux pratiques de recherche.

Aller plus loin dans l’intégration de l’IA

À partir de ces repères, l’étape suivante consiste à transformer la compréhension de l’IA en usages concrets. Cela suppose de choisir les bons outils, d’identifier les cas d’usage pertinents et de définir un cadre adapté aux besoins et aux contraintes de chaque organisation.

C’est précisément dans cette logique que RITME accompagne depuis plus de 35 ans les acteurs de la recherche scientifique, avec un catalogue de logiciels métiers, des formations et des services d’accompagnement adaptés aux environnements scientifiques.

C’est dans cette continuité que s’inscrit EFFISCIANCE notre offre d’accompagnement IA pensée par des scientifiques, pour des scientifiques, autour de trois briques complémentaires :

Conseil : pour clarifier les cas d’usage, identifier les bons outils et poser un cadre à la fois réaliste, sécurisé et adapté à vos enjeux scientifiques.
Formation : pour développer les compétences de vos équipes et ancrer des usages concrets de l’IA générative dans les pratiques scientifiques du quotidien.
Intégration : pour transformer des cas d’usage identifiés en solutions concrètes, que ce soient des assistants spécialisés, des agents IA ou des automatisations de processus scientifiques.

Pour structurer cette démarche, nous avons développé un Parcours IA complet et modulaire. De l’initiation à la formation, en passant par l’identification des cas d’usage et l’intégration d’assistants ou d’agents, il s’adapte au niveau de maturité, aux objectifs et aux contraintes de chaque organisation.

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