Glossaire

Ingénieur systèmes IA

Qu’est-ce que Ingénieur systèmes IA ?

Un ingénieur systèmes IA conçoit et exploite des applications d'IA comme un système complet : il relie les modèles aux sources de données, aux interfaces et aux logiciels existants, assure la sécurité, la supervision et la maîtrise des coûts, et fait passer les prototypes en exploitation stable. Contrairement au développement de modèles proprement dit, l'intégration est au premier plan. Exemple : raccorder un agent de support au système de tickets, avec journalisation et gestion des droits.

Ce que fait KI.ordo

Avec sa prestation « Développement IA », KI.ordo prend en charge ce type de travaux d'intégration pour ses clients.

En savoir plus →

Thèmes

Métier
Intégration
Exploitation

Essayer KI.ordo

Agents, flux et modèles dans un seul espace de travail – démo gratuite de 24 heures.

Lancer la démo

← Tous les termes

Termes associés

Pipeline de machine learning

Un pipeline de machine learning est une suite d’étapes définie qui transforme des données brutes en modèle exploitable : collecte et nettoyage des données, préparation des variables, entraînement, évaluation, mise en production et surveillance. L’automatisation rend les résultats reproductibles et permet de traiter de nouvelles données sans grand effort. Un distributeur peut par exemple réentraîner et tester chaque semaine son modèle de prévision des ventes avec les derniers chiffres.

MLOps
automatisation
+1

Model Context Protocol (MCP)

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux applications d’IA d’accéder de manière uniforme à des outils, sources de données et services externes. Un serveur MCP met des fonctions à disposition, qu’un client MCP, par exemple un assistant IA, peut appeler. Anthropic a présenté MCP en novembre 2024 ; depuis décembre 2025, il est développé au sein de l’Agentic AI Foundation de la Linux Foundation (état : octobre 2026). Il n’est ainsi plus nécessaire de programmer chaque intégration séparément.

interface
norme
+1

Système d'automatisation par IA

Un système d'automatisation par IA associe l'automatisation classique des processus à des capacités d'IA comme la compréhension de texte, la classification ou l'aide à la décision. Il devient ainsi possible d'automatiser aussi des processus aux entrées non structurées : e-mails, formulaires ou demandes. Le schéma type est une chaîne déclencheur, étapes de traitement, conditions et sortie, avec validation humaine aux points critiques. Exemple : les demandes entrantes sont automatiquement classées, résumées et transmises au bon service.

Automatisation
Processus
+1

Pipeline de récupération

Une pipeline de récupération (retrieval pipeline) est l'enchaînement d'étapes par lequel un système trouve les informations pertinentes pour une question. Elle comprend généralement : importer et nettoyer les documents, les découper en segments, construire un index de recherche, reformuler éventuellement la requête, rechercher les résultats, les classer (reranking) et transmettre les meilleurs au modèle de langage. Elle constitue la base de toute application RAG ; sa qualité conditionne largement celle des réponses.

RAG
recherche
+1