Glossaire raisonné
Ce glossaire rassemble certaines notions utilisées dans nos travaux et publications. Il reflète la diversité de nos approches autour de l’intelligence artificielle appliquée, de l’analyse média et de la structuration de la donnée textuelle. Chaque terme renvoie à une dimension spécifique de notre savoir-faire technologique ou méthodologique synthétisé dans la rubrique A propos. Pour une illustration des usages, vous pouvez parcourir nos Chroniques.
I. Socle technologique
Environnements souverains
Infrastructures techniques conçues pour garantir le contrôle, la confidentialité et la traçabilité des traitements.
Chez Data Observer, ils reposent sur des composants open source — tels que Django, OpenSearch ou Magistral — qui assurent une maîtrise complète du déploiement, du code et des données. Cette souveraineté est aussi matérielle : nos solutions s’appuient sur un cloud interne conçu et opéré par Data Observer, garantissant la sécurité et l’indépendance de nos environnements d’analyse.
Cette approche permet d’orchestrer des modèles de langage, des moteurs neuronaux et nos solutions SaaS dans des contextes sécurisés, explicables et interopérables, sans dépendance à des services externes.
Data Science avancée
Approche computationnelle du sens combinant analyse statistique, modélisation relationnelle et calcul sémantique. Elle permet d’identifier des relations implicites entre entités, de pondérer les signaux informationnels et de produire des indicateurs fiables pour l’aide à la décision. Chez Data Observer, elle relie la rigueur quantitative à la lecture qualitative de la donnée textuelle.
Moteur de recherche neuronal
Infrastructure de recherche sémantique exploitant des représentations vectorielles du langage (embeddings). Ces moteurs ne comparent plus des mots, mais des proximités de sens, permettant de relier des contenus distincts par leur forme mais proches par leur signification. Ils constituent le cœur des architectures d’analyse et de veille de Data Observer.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Architecture combinant recherche neuronale et génération de texte. Elle s’appuie sur un moteur de recherche vectoriel capable d’identifier, dans un corpus, les passages les plus pertinents à partir d’une requête sémantique.
Ces éléments sont ensuite transmis au modèle de langage, qui s’en sert pour produire une réponse contextualisée et sourcée.
Chez Data Observer, le RAG constitue une brique essentielle de nos chaînes d’analyse : il relie la recherche sémantique (moteurs neuronaux) à la production de synthèses contextualisées.
II. Chaînes et architectures
Approche agentique
Modèle d’organisation fondé sur la collaboration d’agents logiciels autonomes — IA spécialisées, scripts, API ou modèles de langage. Chaque agent accomplit une fonction propre : collecte, tri, raisonnement ou restitution, tout en interagissant avec les autres selon des règles explicites.
Chez Data Observer, cette approche permet de composer des systèmes distribués où le LLM agit comme médiateur entre la donnée, les outils d’analyse et l’expertise humaine (chronique : Un LLM ne raisonne pas il raconte le raisonnement).
Chaîne de traitement hybride
Architecture combinant composants symboliques (règles, bases, algorithmes déterministes) et composants neuronaux (LLM, embeddings, modèles statistiques). Elle associe la précision du calcul formel à la souplesse de l’interprétation linguistique pour assurer cohérence et scalabilité.
Chez Data Observer, ces chaînes relient des modes d’analyse complémentaires, de la reconnaissance sémantique à la modélisation relationnelle, pour restituer la complexité des corpus textuels.
Orchestration de LLM
Ensemble de méthodes permettant de coordonner plusieurs modèles de langage (LLM) selon des rôles précis — extraction, synthèse, classification, interprétation, etc. L’orchestration garantit la cohérence des traitements et la maîtrise des sources mobilisées. Elle permet de transformer les modèles en véritables agents spécialisés intégrés dans nos chaînes de traitement.
III. Domaines d’application
Analyse média augmentée
Nouvelle génération d’analyse médiatique combinant expertise humaine et intelligence artificielle. Les LLM y accélèrent la lecture et la structuration des corpus, tandis que les analystes conservent l’interprétation fine et le discernement contextuel. Cette approche renforce la capacité à identifier les dynamiques narratives et les signaux faibles dans l’espace médiatique (chronique Non l’analyse media n’est pas un « vieux machin »).
Veille sémantique
Système de surveillance et d’analyse continue des flux d’information reposant sur la reconnaissance de thématiques, d’acteurs et de tonalités. Elle s’appuie sur des moteurs neuronaux et des modèles linguistiques pour repérer les évolutions lexicales et les changements de discours. La veille sémantique constitue la base de nos observatoires thématiques et sectoriels.
IV. Nouveaux paradigmes
À l’heure où le référencement classique cède la place à l’indexation conversationnelle, deux nouveaux champs émergent : le GEO et le LLMO
GEO (Generative Engine Optimization)
Nouvelle approche de l’optimisation de la visibilité à l’ère des moteurs génératifs. Elle ne vise plus à positionner un contenu dans un index de recherche, mais à le rendre mobilisable par les modèles de langage intégrés dans des assistants conversationnels.
Le GEO combine structuration sémantique, contextualisation des sources et cohérence discursive pour influencer la manière dont l’IA restitue une information ou cite une entité.
LLMO (Large Language Model Optimization)
Ensemble de pratiques et de méthodologies destinées à améliorer la compréhension et la valorisation d’un contenu par les modèles de langage. Le LLMO étend le principe du SEO aux environnements où les réponses sont générées par des modèles neuronaux, sans affichage de lien ni hiérarchie classique.
Il repose sur l’analyse de la traçabilité, des corpus d’entraînement et de la compatibilité linguistique entre les textes publiés et les représentations internes des modèles.
Remarque sur ce glossaire : certains termes utilisés ici ont une durée de vie assez limitée… D’autres apparaissent régulièrement… Nous essaieront de le tenir à jour (dernière mise à jour : octobre 2025).