Petit lexique de l’IA pour les pros du BTP (sans jargon inutile)

Petit lexique de l’intelligence artificielle pour les professionnels du BTP

L’intelligence artificielle s’invite progressivement dans le quotidien des entreprises du bâtiment. Automatisation, analyse de texte, synthèse de données, outils conversationnels : les promesses sont nombreuses, mais les mots employés peuvent rapidement sembler flous, voire confus.

Voici un lexique volontairement simple, sans simplisme, pour mieux comprendre les termes que vous croisez de plus en plus souvent.

Intelligence artificielle (IA)

Terme générique désignant des systèmes informatiques capables de simuler certaines fonctions cognitives humaines, comme la reconnaissance, la classification, l’analyse ou la prédiction.
L’intelligence artificielle n’est pas une technologie unique, mais un ensemble de méthodes et d’outils regroupés sous cette appellation.

IA faible et IA forte

• IA faible : c’est celle que nous utilisons au quotidien. Elle exécute des tâches bien définies (par exemple : lire un PDF, proposer un résumé, identifier des éléments techniques). Elle n’a pas de compréhension globale ni d’autonomie réelle.
• IA forte : concept théorique d’une intelligence artificielle capable de comprendre, raisonner et s’adapter de façon générale, comme un être humain. Elle n’existe pas encore à l’état opérationnel.

Modèle de langage (LLM - Large Language Model)

Modèle d’intelligence artificielle entraîné sur un volume massif de textes pour comprendre et générer du langage naturel. Il peut répondre à des questions, rédiger des textes, résumer des documents, etc.
Exemples : ChatGPT, Claude, Mistral.

Prompt

Instruction ou question formulée par l’utilisateur pour demander une action à une IA.
Un prompt peut être simple (“résume ce document”) ou complexe (“recherche tous les produits techniques dans ce CCTP et classe-les dans un tableau Excel”).
La qualité du prompt influence directement la qualité de la réponse.

Embeddings

Représentation mathématique d’un contenu textuel (ou visuel) utilisée pour comparer, classer ou regrouper les données de façon intelligente.
C’est ce qui permet à une IA de “comprendre” qu’un produit est proche d’un autre, même si les mots utilisés sont différents.

OCR (Reconnaissance optique de caractères)

Technologie permettant de convertir une image ou un PDF scanné en texte exploitable.
Indispensable pour traiter des CCTP non-natifs ou des plans numérisés.
L’OCR permet d’intégrer ces contenus dans une chaîne de traitement automatisée.

Fine-tuning

Technique consistant à réentraîner un modèle d’IA sur des données spécifiques pour l’adapter à un usage métier ou sectoriel.
Par exemple, un modèle générique peut être affiné pour mieux comprendre le vocabulaire technique du BTP.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Technique qui combine la puissance d’un moteur de recherche avec celle d’un modèle de langage.
L’IA ne répond pas uniquement avec ce qu’elle a appris, mais va d’abord interroger une base documentaire ciblée, puis rédiger une réponse à partir des informations trouvées.

Chaîne d’outils (ou chaîne de traitement)

Organisation d’un processus automatisé en plusieurs étapes coordonnées.
Exemple : un système qui lit un document PDF (OCR), extrait les éléments techniques (moteur d’analyse), les classe (moteur de tri) et les résume (modèle de langage).
L’intérêt est de combiner plusieurs briques simples pour automatiser une tâche complexe.

Analyse sémantique

Capacité d’un système à analyser le sens d’un texte au-delà des mots-clés.
Permet, par exemple, de détecter que plusieurs formulations désignent en réalité un même produit technique, même si les termes utilisés sont différents.

Base vectorielle

Base de données conçue pour stocker des éléments représentés sous forme vectorielle (c’est-à-dire compréhensibles par une IA).
Elle permet d’effectuer des recherches très rapides et pertinentes dans de grands volumes de documents techniques ou commerciaux.

Agent IA

Système d’intelligence artificielle autonome, capable d’enchaîner plusieurs actions selon un objectif défini.
Un agent peut par exemple analyser un appel d’offres, extraire les données clés, interroger une base de produits, puis rédiger une synthèse.
Cette technologie est encore en développement mais ouvre la voie à des usages métiers très avancés.

Conclusion

Comprendre les termes fondamentaux de l’intelligence artificielle est un préalable indispensable pour évaluer les outils, dialoguer avec les prestataires ou lancer des expérimentations internes.

Il ne s’agit pas de devenir expert, mais simplement de maîtriser un vocabulaire de base pour prendre de bonnes décisions et rester acteur face aux évolutions technologiques.

Ce lexique pourra évoluer au fil des usages concrets dans le BTP. Vous pouvez bien entendu le partager à vos équipes.

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