Concepts
Agent Sémantique
Composition symétrique (Modèle + Harnais) + (Ontologie + Données connectées) qui fait passer l'agent IA de la génération à la compréhension.
Agentic Coding
Pratique où un agent IA prend une intention en langage naturel et produit le code de bout en bout — l'humain spécifie, oriente et valide.
Agentic Mesh
Architecture de sécurité pour agents IA : Identity-First, Zero Trust, Guardrails embarqués et environnements d'exécution sécurisés.
AI Act
Règlement européen sur l'IA : une approche par niveaux de risque imposant transparence, documentation et supervision humaine aux systèmes d'IA.
AI Kill Switch
Capacité, technique ou réglementaire, d'arrêter, suspendre ou ralentir un modèle d'IA de pointe hébergé.
AI-First
Concevoir les applications pour être consommées par des agents d'abord (via MCP), au-delà de l'API-First : l'IA comme premier utilisateur du logiciel.
AI4Business
Application de l'IA aux processus métiers front-office (ventes, marketing, service client, RH), par opposition à l'AI4IT (l'IA pour le SI).
AI4IT
Application de l'IA générative au système d'information lui-même — build, ops et run — par opposition à l'IA pour les processus métiers (AI4Business).
Amplification IA
Théorie DORA 2025 : l'IA est un amplificateur, pas une baguette magique — elle multiplie les forces ET les faiblesses.
ANSSI
Agence française de cybersécurité : ses référentiels (dont SecNumCloud) qualifient le cloud de confiance et cadrent la sécurité des SI sensibles.
App Owner
Rôle central de la Sandwich Team : une personne augmentée par l'IA qui couvre ~80 % de la chaîne (UX, UI, front, API, back, sécurité).
Architecture médaillon
Modèle d'organisation des données en trois couches (bronze, silver, gold) qui raffine progressivement la donnée brute en tables prêtes pour l'analytique.
Artefact
Tout livrable produit avec l'IA (document, slide, code, diagramme). En anglais « artifact » nomme aussi la fonctionnalité d'Anthropic pour Claude.
BATNA
Best Alternative to a Negotiated Agreement : votre meilleure option de repli — clé de la réversibilité et de la sortie d'un lock-in fournisseur.
CDLC
Cycle de développement du contexte : le traiter comme une dépendance logicielle, versionnée et évaluée (Generate, Evaluate, Distribute, Observe).
Cloud Act
Loi américaine (2018) : accès des autorités US aux données des fournisseurs américains, même hébergées en Europe — cœur de l'enjeu de souveraineté.
Cold Memory
Troisième niveau de l'architecture 3-tier du contexte : la base de connaissances de référence, récupérée à la demande (souvent via RAG).
Context Engineering
Discipline de conception et maintenance du contexte structuré alimentant les agents IA pour des résultats optimaux.
Context Flywheel
Cercle vertueux du contexte : chaque tâche enrichit la base qui rend la suivante plus facile — le moteur cumulatif du compound engineering.
Coût par résultat
Unité de compte du FinOps de l'IA — mesurer le coût d'un résultat métier (ticket résolu, fonctionnalité livrée) plutôt que le décompte de tokens.
Data Mesh
Architecture de données décentralisée où chaque domaine métier possède et expose ses données comme un produit.
Data Shift Left
Intégrer la donnée et sa qualité dès la conception, au plus tôt dans le cycle — condition du digital twin et de la fiabilité des agents.
Design to Exit
Philosophie d'architecture visant à éviter l'enfermement technologique en concevant chaque composant pour être remplaçable.
Développeur Augmenté
Rôle où l'humain reste central, l'IA en assistance. Pivot du paradigme d'augmentation, distinct du Product Engineer par le périmètre, pas l'outillage.
Digital Twin
Réplique virtuelle complète des systèmes d'entreprise, fondation indispensable pour que les agents IA opèrent efficacement.
Effet Miroir
Phénomène DORA 2025 où le code est produit en 3 heures par l'IA mais la revue prend toujours 3 jours — goulot d'étranglement.
Engagement de résultats
Modèle de relation client-ESN basé sur les livrables en production plutôt que sur le temps passé ou le nombre d'ETP.
Entreprise Bionique
Vision 2030 de la fusion humain-technologie où l'IA devient le système nerveux invisible de l'organisation. Synonyme — Entreprise Cyborg.
Ephemeral Intelligence Gap
Perte de connaissance à la fin des sessions d'agents : partout, les mêmes problèmes sont redécouverts puis oubliés, en boucle (terme Stack Overflow).
Feature factory
Anti-pattern produit : mesurer le nombre de features livrées (output) plutôt que l'impact (outcome). L'IA aggrave le risque en accélérant tout.
FinOps
Discipline de gestion financière du cloud et de l'IA, optimisant les coûts tout en maximisant la valeur métier.
Forward Deployed Engineer
Ingénieur senior embarqué chez le client pour diagnostiquer un besoin métier, prototyper une solution d'IA générative et la livrer en production.
Generative UI
Génération d'interfaces utilisateur à la volée par l'IA, transformant le designer en architecte de systèmes.
Harness Engineering
Discipline de conception du système (guides, sensors, outils) entourant un agent IA pour fiabiliser et amplifier ses résultats.
Hot Memory
Premier niveau de l'architecture 3-tier du contexte : la « constitution » de l'agent, toujours chargée (langage, conventions, règles).
IA Mesh
Architecture distribuée d'agents IA interconnectés formant le système nerveux numérique de l'entreprise conversationnelle.
Ingénieur Agentique
Rôle qui conçoit et opère le système d'agents IA lui-même. Locus system-specification, périmètre business — l'infrastructure cognitive du SI.
Issue-Based Development
Développement piloté par les signalements : rapporter un écart et laisser l'IA analyser le contexte existant (modèle 2026, successeur du spec-driven).
KDLC
Knowledge Development Lifecycle : cycle de vie de la connaissance, sœur du PDLC et du SDLC. On raffine la matière, pas le livrable.
Loop Engineering
Discipline qui consiste à concevoir le système — la boucle — qui prompte un agent IA à votre place, au lieu de le prompter soi-même tour après tour.
Loopcraft
Art d'empiler et de combiner plusieurs boucles agentiques — boucle cœur, vérification, événementielle, hill-climbing — plutôt que d'en exécuter une seule.
Matrice Souveraineté Agentique
Cadre décisionnel pour évaluer le niveau de souveraineté requis lors du déploiement d'agents IA en entreprise.
Modèle C4
Approche hiérarchique de visualisation d'architecture logicielle en quatre niveaux (contexte, conteneurs, composants, code), créée par Simon Brown.
Modèles de diffusion
Génération de texte où le modèle raffine tout un bloc par passes successives, au lieu d'écrire token par token comme l'autorégression.
Orchestrateur IA
Rôle qui pilote un ou plusieurs agents IA. Locus goal, périmètre feature/produit. Charnière entre Développeur Augmenté et Ingénieur Agentique.
PDLC
Cycle de vie du développement produit, de l'idéation au retrait. Le PDLC répond au quoi et au pourquoi ; le SDLC, son sous-ensemble, répond au comment.
Pizza Team
Équipe « deux pizzas » (~8 personnes) popularisée par Amazon : le format d'équipe produit que l'IA rend obsolète au profit de la Sandwich Team.
Platform Engineering
Plateforme interne de développement en self-service (golden paths) : le socle gouverné des agents de code et du CI/CD à l'échelle.
PM augmenté
Product Manager libéré des tâches chronophages par les agents IA pour maximiser stratégie et discovery, réponse au déplacement du goulot vers le produit.
POC-ism
Anti-pattern d'accumulation de preuves de concept sans passage en production, tuant le ROI de l'innovation.
Porosité PDLC/SDLC
La frontière entre conception produit et exécution logicielle s'efface : la spec est le prompt, l'artefact de conception devient exécutable par des agents.
Product discovery
Apprendre vite avant de construire : tuer les risques de valeur, utilisabilité, faisabilité et viabilité. Build to learn, pas build to earn.
Product Engineer
Nouveau rôle fusionnant les spécialités techniques, coordonnant la production pilotée par l'IA comme un chef d'orchestre.
Production à base de connaissance
Architecture médaillon appliquée aux livrables : raw, bronze, silver, gold. On raffine la matière, pas le livrable ; chaque chiffre est tracé à sa source.
Prompt Engineering
L'art de formuler des prompts efficaces pour un LLM : première brique de l'interaction avec l'IA, désormais englobée par le context engineering.
RAG
Génération augmentée par récupération : le LLM interroge une base documentaire pour ancrer ses réponses sur des sources à jour et vérifiables.
Ralph Wiggum
Technique de boucle agentique naïve mais robuste : relancer sans relâche le même objectif jusqu'à convergence — pilier empirique du loop engineering.
Reverse Conway Maneuver
Structurer les équipes pour induire l'architecture cible (inverse de la loi de Conway) — première étape de la construction d'un digital twin.
Rework Rate
Nouvelle métrique DORA 2025 mesurant le coût caché de la vélocité artificielle — le temps passé à corriger le code généré.
RGPD
Règlement européen de protection des données personnelles (2018) : base légale, minimisation, traçabilité, y compris pour les traitements par IA.
Sandwich Team
Modèle d'équipe augmentée où un App Owner couvre 80% des compétences grâce à l'IA, remplaçant la Pizza Team traditionnelle.
SDLC Augmenté par l'IA
Le cycle de développement piloté par l'IA : 11 phases, 3 gates humains, 2 capitalisations. L'IA exécute, l'humain encadre, le projet apprend.
Shadow AI
Usage non autorisé d'outils IA par les collaborateurs, nouveau défi de gouvernance hérité du Shadow IT classique.
SI Conversationnel
Système d'information où les agents IA deviennent l'interface principale, remplaçant les écrans par des conversations.
Software Factory 10x
Méthodologie SFEIR de production logicielle augmentée visant un gain de productivité x10 grâce au Context Engineering et à l'IA.
Souveraineté numérique
Capacité d'une organisation à maîtriser ses choix technologiques, ses données et ses dépendances sans contrainte extraterritoriale.
Spec-Driven Development
Développement piloté par la spécification : décrire le comportement attendu pour que l'IA le construise (modèle 2025, avant l'issue-based).
Stack AI-Ready
Choix technologiques optimisés pour la production IA : typage fort, code explicite, trunk-based dev et liberté d'outils.
TechRocks Summit
Sommet français des leaders techniques (CTO, VP Engineering) ; l'édition 2025 a nourri l'ouvrage SFEIR/WEnvision « L'Ère de l'IA Industrielle ».
Terminal Bench
Benchmark de référence pour les agents de codage en conditions terminal/production ; sa version 2.1 sert à comparer les modèles agentiques.
Transformation DSI
Évolution du rôle de la DSI, de gestionnaire d'infrastructure à orchestrateur d'agents IA et de résultats métier.
Vibe Coding
Pratique cyborg où l'humain spécifie l'intention en langage naturel et l'IA produit la feature. Karpathy 2025. Distinct du compound engineering.
Warm Memory
Deuxième niveau de l'architecture 3-tier du contexte : les experts spécialisés, chargés à la demande selon la tâche.
Work Planning
Modèle organisationnel succédant au workforce planning et au technology planning, où l'unité d'analyse devient le travail — humains et agents IA confondus.
Workslop
Contenu généré par IA à l'apparence d'un travail abouti sans la substance (HBR, 2025). Il transfère la charge au destinataire au lieu de la réduire.
Zero Trust
Architecture de sécurité où aucune entité n'est approuvée par défaut, chaque accès est vérifié systématiquement.
Zombie Technologique
Dépendance toxique à des services SaaS dont on ne peut plus sortir, accumulant de la dette sans valeur stratégique.