Glossaire raisonné
Ce glossaire a pour vocation d’expliciter le vocabulaire technique que nous employons dans nos projets, nos documents contractuels et nos échanges. Il reflète la diversité de nos approches autour de l’intelligence artificielle générative appliquée, de l’analyse média et de la structuration de la donnée textuelle. Il traduit notre volonté de rendre nos choix technologiques et méthodologiques lisibles et partageables.
Chaque terme renvoie à une dimension spécifique de notre approche et de notre savoir-faire synthétisés dans la rubrique A propos et dans l’illustration des usages que nous présentons dans nos Chroniques.
#Analyse média augmentée #Approche agentique #Chaîne de traitement hybride #Data cleaning #Data Science avancée #Environnements souverains #Espace vectoriel du langage #Fine-tuning #GEO #LLMO #Moteur de recherche neuronal #Orchestration de LLM #RAG #Veille sémantique
I. Socle technologique
Environnements souverains
Infrastructures techniques conçues pour garantir le contrôle, la confidentialité et la traçabilité des traitements.
Chez Data Observer, nos environnements reposent sur des composants open source éprouvés, tels que Django, OpenSearch ou Magistral, qui assurent une maîtrise complète du déploiement, du code et des données. Cette souveraineté est également matérielle et opérationnelle : nos environnements sont déployés sur un cloud privé, conçu et opéré par Data Observer, hébergé exclusivement en France sur des serveurs dédiés redondants. Chaque instance est isolée et supervisée par nos équipes internes, garantissant ainsi la sécurité, la traçabilité et l’indépendance de nos environnements d’analyse. Cette architecture nous permet : d’éviter toute dépendance à des services cloud externes non européens ainsi que d’assurer à nos clients la réversibilité complète de leurs données et modèles (export possible à tout moment en formats ouverts).
« Data Cleaning »
Le Data Cleaning (ou nettoyage de données) désigne l’ensemble des opérations consistant à corriger, normaliser, dédupliquer ou enrichir des données afin de les rendre exploitables.
C’est la première étape – souvent invisible – de toute démarche d’analyse ou de traitement algorithmique.
Chez Data Observer, il constitue une étape clé du socle technologique : rendre les données intelligibles avant qu’elles ne deviennent artificielles.
Nos chaînes de nettoyage combinent règles métier, détection de similarités et traitement linguistique (LLM local) pour fiabiliser les bases internes ou CRM clients.
Ce travail, réalisé sur des environnements cloisonnés et souverains, garantit la cohérence, la traçabilité et la sécurité des données avant leur exploitation algorithmique.
« 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 associe 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.
Espace vectoriel du langage
Représentation mathématique dans laquelle chaque mot, phrase ou document est transformé en vecteur, c’est-à-dire un point dans un espace multidimensionnel. Les proximités géométriques entre ces points traduisent des proximités de sens plutôt que de forme.
Chez Data Observer, ils constituent la base des moteurs de recherche neuronaux et des architectures de génération augmentée (RAG) pour effectuer des calculs sémantiques : retrouver, comparer ou relier des contenus selon leur signification.
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, analyse 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 robustesse, cohérence et passage à l’échelle.
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 (voir aussi : Socle technologique / Data Cleaning, préparation et fiabilisation des données en amont des chaînes hybrides).
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.
Chez Data Observer, elle permet de transformer les modèles en véritables agents spécialisés intégrés dans nos chaînes de traitement, où chaque étape reste contrôlée, traçable et souveraine.
Fine-tuning
Procédure d’ajustement d’un modèle de langage existant sur un corpus spécifique, afin d’en modifier partiellement les poids neuronaux pour l’adapter à un usage donné. Le fine-tuning permet d’améliorer la précision d’un modèle sur des tâches particulières (terminologie métier, style rédactionnel, classification interne, etc.), mais au prix d’une perte de contrôle et d’une dépendance technique accrue.
Chez Data Observer, nous considérons le fine-tuning comme un outil ponctuel : utile pour des contextes fermés et reproductibles, mais risqué lorsqu’il brouille la traçabilité des sources ou la cohérence du modèle.
Nous privilégions l’orchestration et la contextualisation, une maîtrise de l’environnement plutôt qu’une modification du modèle.
Typologie fonctionnelle des IA génératives
Les appellations IA générative, LLM ou chatbot recouvrent des réalités techniques distinctes. Pour éviter toute confusion, il est nécessaire de distinguer quatre niveaux complémentaires :
Le modèle de langage (LLM) : moteur probabiliste entraîné sur de vastes corpus textuels pour prédire et générer du texte. Il constitue le cœur du calcul linguistique.
Le chatbot : interface conversationnelle adossée à un LLM, dotée d’un cadre d’échange, d’une mémoire et de garde-fous. Il représente la dimension interactive de la technologie.
L’agent d’IA : couche d’orchestration capable de structurer, planifier et déléguer des tâches à d’autres modèles ou outils. Il coordonne la coopération entre modules spécialisés (en accédant par exemple à des sources externes : bases documentaires, moteurs de recherche, environnements de calcul) afin d’enrichir ou de vérifier les réponses produites. Cette ouverture contrôlée distingue l’agent du LLM « fermé » limité à sa mémoire interne.
L’IA générative : terme global désignant l’ensemble des systèmes produisant des contenus recomposés (texte, image, son, vidéo) à partir de données existantes.
Chez Data Observer, ces distinctions structurent notre approche de l’orchestration de LLM et de l’approche agentique : elles garantissent la maîtrise des niveaux d’abstraction, de responsabilité et de traçabilité dans nos chaînes de traitement.
III. Domaines d’application
Analyse média augmentée
Nouvelle génération d’analyse médiatique combinant expertise humaine et intelligence artificielle générative. 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.
Enrichissement scientifique automatisé
Processus d’analyse et de structuration de corpus scientifiques combinant traitement automatique du langage, extraction d’entités et classification sémantique.
Les LLM y servent à interpréter les textes et à relier les éléments implicites, tandis que des algorithmes de type NLP assurent l’extraction rigoureuse des concepts.
Les entités identifiées sont ensuite alignées sur des référentiels internationaux par des chaînes hybrides mêlant raisonnement linguistique, API spécialisées et validation contextuelle.
Chez Data Observer, ce pipeline permet d’enrichir automatiquement des bases bibliographiques , de générer des métadonnées fiables et de faciliter le repérage thématique de vastes corpus.
Cartographie des connaissances
Approche d’exploration et de hiérarchisation sémantique appliquée à de grands ensembles de publications et de données.
En croisant les résultats de nos chaînes d’enrichissement avec des graphes relationnels, nous produisons des cartes dynamiques de spécialités, d’auteurs et de thématiques émergentes.
Ces cartographies facilitent la veille, la détection de signaux faibles et la mise en évidence de proximités interdisciplinaires.
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’étude de la traçabilité, des corpus d’entraînement et de la compatibilité linguistique entre les textes publiés et les représentations internes des modèles.
Une démarche ouverte et évolutive : ce glossaire est vivant, il s’enrichit à mesure que nos projets évoluent, que les termes changent… Il n’a pas d’autres prétentions que de partager une grammaire commune entre ingénieurs, analystes et clients (dernière mise à jour : octobre 2025).