Annexe D — Glossaire de l'IA marketing (plus de 40 définitions en langage clair)
TL;DR
Définitions en langage clair des termes de marketing IA utilisés tout au long de la série Marketing & AI 2E. Utilisez ce document comme référence lors de vos réunions avec les fournisseurs, de la définition du périmètre des projets ou de la formation des nouveaux membres de l'équipe. Une trentaine de termes couvrent 951 000 à 3 000 conversations en 2026 ; apprenez-les une fois et vous n'aurez plus besoin de demander “ qu'est-ce que cela signifie ? ” lors d'une autre démonstration d'un fournisseur.
Ce que couvre ce guide
Un glossaire alphabétique de tous les termes marketing liés à l'IA que les professionnels du marketing devraient pouvoir définir à la demande. Les définitions sont rédigées pour les marketeurs, pas pour les ingénieurs : concises, pratiques et axées sur l'impact des termes sur les décisions marketing. Conçu pour les responsables marketing qui souhaitent partager une référence unique avec leur équipe et éviter de débattre sans cesse des définitions.
Comment utiliser ce glossaire
Ajoutez cette page à vos favoris ou partagez-la avec votre équipe. Lorsqu'un terme est mentionné en réunion, consultez sa définition ici : les définitions sont suffisamment courtes pour être lues rapidement. Les termes les plus utiles à mémoriser pour un usage quotidien sont : prompt, hallucination, RAG, fenêtre de contexte, agent, IA générative vs. IA prédictive et RGCO.
Glossaire (A–Z)
| Terme | Définition |
|---|---|
| Tests A/B | Comparer deux versions d'une campagne ou d'un élément pour déterminer laquelle est la plus performante sur un critère défini. |
| Agent (Agent IA) | Un système d'IA qui exécute des tâches en plusieurs étapes avec un certain degré d'autonomie, en utilisant des outils et en faisant des choix dans les limites que vous définissez. |
| API | Interface de programmation d'applications (API) : moyen de communication entre les systèmes logiciels. Les outils d'IA exposent des API pour leur intégration à votre infrastructure. |
| Attribution | La méthode d'attribution du crédit aux actions marketing pour une conversion client. |
| Chatbot | Une interface d'IA conversationnelle pour les interactions avec les clients (assistance, ventes, formation). |
| Fenêtre contextuelle | La quantité de texte qu'un modèle d'IA peut traiter simultanément. Des fenêtres plus grandes permettent de traiter davantage de documents ou d'historique de conversations. |
| CRM | Système de gestion de la relation client (CRM) — votre source de référence pour les dossiers et les interactions clients. |
| CTR | Taux de clics (CTR) — clics divisés par les impressions ; un indicateur de performance standard pour les publicités et le contenu. |
| Protection des données | Les pratiques et obligations relatives à la collecte, au stockage et à l'utilisation des données personnelles. |
| Intégrations | Représentations numériques du texte utilisées pour la recherche de similarités et la correspondance sémantique. |
| Loi européenne sur l'IA | Règlement de l'Union européenne classant les systèmes d'IA par niveau de risque et assignant des obligations aux fournisseurs et aux déployeurs. |
| Réglage fin | Poursuivre l'entraînement d'un modèle d'IA de base sur vos propres données afin de l'améliorer pour des cas d'utilisation spécifiques. |
| Données de première partie | Les données que votre entreprise collecte directement lors des interactions avec vos clients ; un atout que vous pouvez maîtriser. |
| IA générative | Une IA qui crée du nouveau contenu (texte, image, audio, vidéo) plutôt que de simplement classifier ou prédire. |
| GÉO | Optimisation des moteurs génératifs — optimisation pour les réponses de recherche générées par l'IA (Présentations de l'IA de Google, Perplexité). |
| garde-corps | Règles qui empêchent le modèle de s'écarter du scénario. |
| Hallucination | Lorsqu'un modèle d'IA produit des informations qui semblent convaincantes mais qui sont incorrectes ou fabriquées. |
| Hyper-personnalisation | Adapter le contenu, les offres et le timing aux besoins de chaque client grâce aux données comportementales et à l'IA. |
| Inférence | Exécuter le modèle pour obtenir un résultat (contrairement à l'entraînement, qui construit le modèle). |
| LLM (Large Language Model) | La catégorie des modèles d'IA qui alimentent des outils comme ChatGPT, Claude et Gemini. |
| LTV | Valeur vie client — revenus totaux prévus générés par un client tout au long de sa relation avec lui. |
| MCP | Protocole de contexte de modèle (MCP) — la norme émergente pour connecter l'IA aux outils et aux données. |
| MMM | Modélisation du mix marketing — analyse statistique de la contribution des canaux aux résultats commerciaux. |
| Multimodal | Un système d'IA capable de traiter du texte, des images, de l'audio et de la vidéo au sein d'un seul flux de travail. |
| NLP | Traitement automatique du langage naturel — le domaine de l'IA qui se concentre sur la compréhension et la génération du langage humain. |
| Personnalisation | Adapter le contenu ou l'expérience à un segment ou à un individu. |
| Analyse prédictive | Utiliser les données historiques pour prévoir les résultats futurs. |
| Rapide | Les instructions que vous donnez à un modèle d'IA pour produire un résultat. |
| Ingénierie rapide | La pratique consistant à concevoir des invites qui produisent des résultats utiles et fiables. |
| CHIFFON | Génération augmentée par la récupération — un modèle dans lequel un modèle d'IA puise dans vos documents pour fonder ses réponses sur vos propres informations. |
| RGCO | Rôle, Objectif, Contexte, Résultat — la structure en quatre parties qui permet d'obtenir systématiquement de meilleurs résultats. |
| ROAS | Retour sur investissement publicitaire — revenus divisés par le coût de la publicité. |
| retour sur investissement | Retour sur investissement — le résultat commercial par rapport au coût. |
| SEM | Marketing des moteurs de recherche — publicité payante sur les moteurs de recherche. |
| référencement | Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) — pratiques visant à améliorer la visibilité dans les résultats de recherche non payants. |
| Analyse des sentiments | Utilisation de l'IA pour classifier le ton émotionnel d'un texte (positif, négatif, neutre). |
| Invite système | Les instructions données à un modèle d'IA qui définissent son rôle, ses contraintes et son comportement pour une session. |
| Jeton | L'unité de traitement des modèles d'IA textuels ; environ 0,75 mot en anglais. |
| UX | Expérience utilisateur — comment les gens interagissent avec votre produit. |
| Base de données vectorielles | Stockage optimisé pour les plongements lexicaux (Pinecone, Weaviate, pgvector). Prend en charge RAG et la recherche sémantique. |
| Données de tiers | Les données que les clients partagent volontairement avec vous (préférences, intentions) par opposition aux données observées à leur sujet. |
Les 7 termes les plus utiles à mémoriser
- Rapide — Chaque interaction avec une IA commence par une seule personne.
- Hallucination — ce qu’il faut surveiller dans chaque résultat.
- CHIFFON — l’architecture qui sous-tend l’IA dans vos documents.
- Fenêtre contextuelle — ce qui limite la quantité d'informations que vous pouvez transmettre au modèle.
- Agent — la prochaine frontière que vous devriez connaître.
- IA générative vs. IA prédictive — la segmentation catégorielle qui filtre chaque proposition de fournisseur.
- RGCO — la structure de prompteur qui améliore constamment la production.
Mesures à prendre cette semaine
- Partagez ce glossaire avec votre équipe sur Slack ou Notion.
- Choisissez trois termes que vous avez entendus mais que vous n'avez jamais vraiment compris ; apprenez-les correctement.
- Utilisez chacun d'eux dans une phrase aujourd'hui, à voix haute ou par écrit.
- N'hésitez pas à vous y référer lors de votre prochaine démonstration auprès d'un fournisseur.
Foire aux questions
Pourquoi seulement 30 termes ?
Car c'est à peu près tout ce dont vous avez besoin. Au-delà, ces termes deviennent du jargon technique sans rapport avec la plupart des décisions marketing.
Quelle est la différence entre un LLM et un chatbot ?
Le LLM est le moteur. Le chatbot est l'interface qui permet de dialoguer avec les utilisateurs. ChatGPT est un chatbot utilisant un LLM (GPT-4 ou GPT-5).
RAG ou réglage fin — lequel dois-je apprendre en premier ?
RAG. Il couvre la plupart des cas d'utilisation marketing et sa mise à jour est plus rapide que le réglage fin.
Quelle est la différence entre les données de zéro partie et les données de première partie ?
Les données « zéro partie » sont fournies volontairement (préférences, réponses aux questionnaires d’adéquation). Les données « première partie » constituent la catégorie plus large qui inclut à la fois les données fournies volontairement et les données observées issues de vos propres interactions.
AGI sera-t-il disponible en 2026 ?
Non. L'IA spécialisée et utile continue d'être développée. L'IA générale reste un objectif de recherche ; si un fournisseur la commercialise, considérez cela comme un argument marketing, et non comme une capacité réelle.
À propos de l'agence Riman : Nous traduisons le vocabulaire de l'IA en décisions marketing pour les équipes. Réservez une formation sur le glossaire.