Glossaire
Définitions des termes utilisés dans le cadre de transformation IA et sa méthodologie.
Échelles et niveaux de maturité
Échelle organisationnelle (Niveaux 1–3) – Échelle de maturité IA qui s'applique à l'ensemble de l'organisation – ingénierie, marketing, ventes, finance, service client. Voir le cadre de référence.
Niveau 1 – IA-assisté – L'IA est un outil que les individus choisissent d'utiliser. Mêmes structures, mêmes processus, mêmes rôles. Voir le cadre de référence.
Niveau 2 – IA-intégré – L'IA est intégrée dans les workflows et systèmes. Certains processus sont reconçus autour des capacités IA. Voir le cadre de référence.
Niveau 3 – IA-natif – La conception organisationnelle assume l'IA comme ressource de premier plan. Les rôles sont définis par le jugement et la direction, pas l'exécution. Voir le cadre de référence.
Échelle d'ingénierie (Échelons 0–5) – Échelle de maturité plus granulaire, spécifique à l'ingénierie logicielle. Va de l'autocomplétion à l'usine autonome. Voir le cadre de référence.
Échelon 0 – Autocomplétion – L'humain code, l'IA suggère des complétions. Voir le cadre de référence.
Échelon 1 – Stagiaire – L'humain assigne des tâches scopées, l'IA écrit le code, l'humain révise tout. Voir le cadre de référence.
Échelon 2 – Développeur junior – L'humain supervise des changements multi-fichiers. Voir le cadre de référence.
Échelon 3 – Gestionnaire – L'humain dirige, révise au niveau fonctionnalité/PR. Voir le cadre de référence.
Échelon 4 – Chef de produit – L'humain écrit la spécification, vérifie les résultats. Les tests vérifient le code, pas l'humain. Voir le cadre de référence.
Échelon 5 – Usine autonome (dark factory) – La spécification entre, le logiciel sort. L'humain ne touche pas au code. Voir le Lab IA.
Paliers
Paliers de leadership (1–3) – Échelle de maturité des dirigeants. L'organisation ne peut pas dépasser le palier de son leadership. Voir le cadre de référence.
Palier 1 – IA-favorable – Le leader endosse publiquement l'IA et l'utilise personnellement, mais ne pousse pas l'adoption. Voir le cadre de référence.
Palier 2 – IA-opérationnel – Le leader fixe des attentes par rôle, demande « comment l'IA a aidé ? », finance l'automatisation avant l'embauche. Voir le cadre de référence.
Palier 3 – IA-stratégique – Le leader redéfinit la conception organisationnelle, réécrit les rôles et indicateurs clés. Voir le cadre de référence.
Paliers individuels (1–3) – Échelle de maturité des individus face à l'IA. Voir le cadre de référence.
Palier 1 – IA-conscient (Consommateur) – « L'IA m'aide à faire mon travail plus vite. » Voir le cadre de référence.
Palier 2 – IA-augmenté (Opérateur) – « L'IA nous aide à faire cette tâche mieux et plus systématiquement. » Voir le cadre de référence.
Palier 3 – IA-natif (Architecte) – « Ce rôle devrait exister différemment parce que l'IA existe. » Voir le cadre de référence.
Méthodologie
Règle de traduction universelle – Le principe opératoire de toute la transformation : remplacer « l'humain produit l'artefact » par « l'humain définit la spécification → le système produit l'artefact. » Voir le cadre de référence.
Les 4 couches de travail – Chaque workflow IA doit définir quatre couches, de la plus simple à la plus exigeante. Voir les standards d'exécution.
Couche 1 – Rédaction de prompts – Compétence de base : écrire des instructions claires, spécifier le format, inclure des exemples, résoudre l'ambiguïté en amont. Voir les standards d'exécution.
Couche 2 – Ingénierie de contexte – Maintenir un fichier de contexte structuré (objectifs, contraintes, terminologie, standards) chargé avant les tâches IA. Voir les standards d'exécution.
Couche 3 – Ingénierie d'intention – Définir la hiérarchie des objectifs, les règles d'arbitrage, les conditions d'escalade. Voir les standards d'exécution.
Couche 4 – Ingénierie de spécification – Le standard le plus élevé : toute tâche non triviale a une spécification écrite complète. Voir les standards d'exécution.
Primitives de spécification – Cinq compétences distinctes qui composent l'ingénierie de spécification. Voir les standards d'exécution.
Primitive 1 – Énoncés de problème autonomes – Formuler le problème avec assez de contexte pour qu'il soit résoluble sans information supplémentaire. Voir les standards d'exécution.
Primitive 2 – Critères d'acceptation – Définir à quoi ressemble « terminé » de sorte qu'un observateur indépendant puisse vérifier le résultat. Voir les standards d'exécution.
Primitive 3 – Architecture des contraintes – Quatre catégories pour chaque tâche : Doit, Ne doit pas, Préfère, Escalade. Voir les standards d'exécution.
Primitive 4 – Décomposition – Découper les tâches en composantes exécutables, testables et intégrables indépendamment. Voir les standards d'exécution.
Primitive 5 – Conception d'évaluation – Construire des cas de test avec des résultats connus pour valider et détecter les régressions. Voir les standards d'exécution.
Rôles organisationnels
Propriétaire de la spécification – Personne responsable de la qualité et de la complétude de la spécification d'un système IA en production. Voir les standards d'exécution.
Propriétaire du contexte – Personne responsable du maintien du fichier de contexte structuré d'un système IA en production. Voir les standards d'exécution.
Propriétaire de l'évaluation – Personne responsable des tests d'évaluation et de la qualité des résultats d'un système IA en production. Voir les standards d'exécution.
Pratiques et livrables
Littératie IA – Capacité à comprendre ce que les outils IA peuvent faire, à les utiliser de façon structurée, et à distinguer l'usage de Niveau 1 (outil ponctuel) du Niveau 2 (intégration dans les workflows). Condition d'emploi au Niveau 3. Voir le guide employés.
Brief de transition – Document structuré livré par un employé qui décrit son rôle actuel, sa vision IA du rôle, l'écart, les systèmes à construire, les métriques et le plan 30/60/90. Construit à partir de six primitives. Voir le guide employés.
Cliniques IA – Sessions régulières (hebdomadaires ou bimensuelles) où l'équipe partage ses découvertes, ses blocages et ses workflows. Format court (30 min). L'objectif est l'apprentissage entre pairs. Voir le guide gestionnaires.
Binôme de transition – Jumelage d'un membre avancé avec un membre en apprentissage pour transférer les compétences en travaillant ensemble sur un cas réel. Voir le guide gestionnaires.
Concepts opérationnels
Usine autonome (dark factory) – Modèle d'ingénierie où la spécification entre et le logiciel sort sans intervention humaine sur le code. Correspond à l'échelon 5 de l'échelle d'ingénierie. Voir le Lab IA.
Terrain vierge (greenfield) – Projet démarré de zéro, sans code existant. Le terrain le plus naturel pour le Lab IA. Voir le Lab IA.
Projet existant (brownfield) – Projet avec du code et des habitudes existants, transitionné vers l'échelon 5. Plus difficile que le terrain vierge, mais plus d'impact. Voir le Lab IA.
Développement non-interactif – Mode de travail du Lab IA où les spécifications et scénarios dirigent des agents autonomes. L'humain ne code pas et ne converse pas avec l'agent pendant l'exécution. Voir le Lab IA.
J-curve d'adoption – Creux de productivité prévisible lors de l'adoption IA. La productivité baisse avant de remonter. Les organisations qui en sortent sont celles qui reconçoivent leurs workflows autour des capacités IA. Voir le guide gestionnaires.
Naïveté délibérée – Posture du Lab IA consistant à retirer les conventions du développement classique et à se demander systématiquement : « Pourquoi est-ce que JE fais ça ? Le modèle devrait le faire à ma place. » Voir le Lab IA.
Métrique de satisfaction – Approche d'évaluation du Lab IA qui mesure la fraction des trajectoires à travers tous les scénarios qui satisfont l'utilisateur, plutôt qu'un binaire tests verts/rouges. Voir le Lab IA.
Scénarios – Parcours utilisateur de bout en bout qui décrivent le comportement attendu du point de vue de l'utilisateur. Privilégiés par rapport aux tests unitaires dans le Lab IA parce qu'ils sont plus difficiles à contourner par les agents. Voir le Lab IA.
← Retour à l'accueil · Le cadre de référence · Standards d'exécution IA