Lexique IA

L’IA a son propre vocabulaire. Cette page sert de référence rapide : reviens-y lorsque tu rencontres un terme inconnu dans CEO-OS ou dans la documentation d’un outil.

Pourquoi tu fais ça

Comprendre quelques mots-clés suffit souvent à comprendre ce que fait réellement un système IA. Ce lexique t’aide à distinguer le modèle qui génère une réponse, l’environnement dans lequel tu travailles, les outils auxquels l’agent accède et les fichiers qui portent le contexte de ton entreprise.

Le vocabulaire évolue rapidement. Les définitions décrivent le modèle mental utilisé ici. Les noms de produits, les capacités et les conditions commerciales doivent être vérifiés au moment où tu prends une décision.

Objectif

À la fin de cette référence, tu sauras :

• distinguer un modèle, un provider, une interface et un harnais ;
• comprendre la différence entre un chatbot, un assistant contextualisé et un agent ;
• identifier le rôle d’un outil, d’un MCP, d’un skill et d’une API ;
• comprendre les mots utilisés pour parler du workspace, du Business Brain et des fichiers ;
• poser les bonnes questions avant de connecter un outil ou de transmettre une donnée.

Avant de commencer

Aucun réglage ni compte n’est nécessaire. Il est utile d’avoir lu Anatomie du système et Comprendre et choisir son modèle IA.

Les fondamentaux

Modèle, LLM

Un LLM, ou Large Language Model, est un grand modèle de langage entraîné sur de grandes quantités de données. Il reçoit une demande et un contexte, puis génère une réponse token par token.

Le modèle est le moteur de génération. Il ne connaît pas spontanément ton entreprise et ne consulte pas automatiquement ton Business Brain. L’interface, les instructions, les fichiers lus et les outils disponibles déterminent ce qu’il peut utiliser.

Exemples de familles de modèles : GPT, Claude, GLM, Qwen, Kimi et DeepSeek. Leurs capacités, leur vitesse, leur coût et leur comportement avec les outils peuvent varier.

Une réponse fluide n’est pas une garantie de vérité. Pour une décision importante, il faut un contexte pertinent, des sources ou des vérifications et un jugement humain.

Provider

Le provider est le service qui héberge et exécute le modèle sur son infrastructure. Il peut modifier le prix, la vitesse, la disponibilité, la région de traitement, la rétention des données et les conditions d’accès humain.

Un même modèle peut être accessible via plusieurs providers. Le modèle peut rester identique tandis que la route, la facture et les garanties de confidentialité changent.

Interface

L’interface est l’application que tu utilises pour parler au modèle. Elle reçoit ta demande, affiche la réponse et peut préparer le contexte transmis.

Exemples : OpenCode, ChatGPT ou Claude. Une interface peut donner accès à plusieurs modèles et providers.

Harnais

Le harnais est l’environnement de travail autour du modèle. Il comprend notamment le workspace ouvert, les instructions, les fichiers accessibles, les outils connectés, les permissions et les mécanismes de vérification.

Dans CEO-OS, OpenCode joue à la fois le rôle d’interface et de harnais. Le harnais transforme un modèle général en environnement de travail encadré pour toi.

Token

Un token est une unité de texte utilisée par le modèle. Il peut correspondre à un mot court, une partie de mot, un signe ou un nombre.

Les tokens servent à mesurer la taille du contexte et sont souvent utilisés pour facturer les requêtes. Le coût dépend généralement des tokens d’entrée, des tokens de sortie et parfois des appels d’outils.

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte que le modèle peut traiter dans une même requête. C’est sa mémoire de travail pour la session.

Un contexte très long ne remplace pas un contexte bien sélectionné. Pour une tâche donnée, il vaut mieux transmettre les sources utiles que charger inutilement tout un dossier.

Prompt

Un prompt est le texte envoyé au modèle. Il peut contenir une question, une instruction, un objectif, des contraintes ou un document à analyser.

Un prompt utile précise le résultat attendu, le contexte pertinent, le format souhaité et les limites à respecter. Dans un environnement agentique, le prompt peut aussi demander à l’IA de consulter des fichiers ou d’utiliser un outil.

Inférence

L’inférence est le moment où le modèle traite une demande pour générer une réponse. Faire tourner un modèle pour produire un texte, une analyse ou une décision proposée, c’est faire de l’inférence.

Un provider d’inférence exécute des modèles existants. Il ne les entraîne pas nécessairement lui-même.

Hallucination

Une hallucination est une information inventée ou présentée avec trop de certitude par le modèle : source inexistante, chiffre erroné, nom incorrect ou conclusion non fondée.

Le risque augmente lorsque le contexte manque, que la demande est ambiguë ou qu’aucune vérification n’est prévue. Un bon système demande à l’IA de signaler ses incertitudes et prévoit un contrôle adapté à l’enjeu.

Les concepts agentiques

Chatbot

Un chatbot reçoit une demande et génère une réponse. Il peut expliquer, rédiger ou réfléchir avec les informations présentes dans la conversation.

Dans ce mode, l’utilisateur doit généralement copier le résultat, retrouver les sources et réaliser lui-même l’action finale.

Assistant contextualisé

Un assistant contextualisé travaille avec un contexte sélectionné : fichiers, règles, notes ou données utiles à la tâche. Il produit une réponse plus adaptée à l’entreprise et peut signaler les informations manquantes.

L’assistant te laisse souvent l’exécution finale, même si son résultat est plus pertinent qu’une réponse générique.

Agent

Un agent est un modèle placé dans un environnement où il peut observer, planifier et réaliser des actions autorisées. Il peut lire des fichiers, rechercher une information, appeler un service, créer un livrable ou vérifier son résultat.

Dans CEO-OS, l’autonomie est construite action par action. Tu définis ce que l’agent peut lire, préparer, modifier ou envoyer. Le mot agent ne signifie donc pas que l’IA a une autorité illimitée.

Tool calling

Le tool calling, ou appel d’outils, est la capacité du modèle à demander l’utilisation d’une fonction externe. L’outil peut lire un fichier, rechercher sur le web, interroger une base, créer une note ou préparer une action.

Le modèle ne réalise pas directement toutes ces opérations. Il choisit un outil disponible, lui transmet les paramètres nécessaires, reçoit le résultat et poursuit son travail.

Outil

Un outil est une capacité opérationnelle mise à disposition de l’agent. Il peut être local, comme la lecture d’un fichier, ou connecté à un service, comme la consultation d’un calendrier.

Chaque outil doit correspondre à un besoin métier identifié. Il faut connaître ses permissions, les données auxquelles il accède, les actions qu’il peut réaliser et la manière de le retirer.

MCP

Le MCP, ou Model Context Protocol, est un standard qui permet de connecter des outils et des sources de données à une interface IA. On peut le comparer à un port de connexion commun pour les capacités IA.

Un serveur MCP expose des outils. Une interface compatible, comme OpenCode, peut les découvrir et les utiliser selon les permissions configurées.

Ici, les MCP sont activés progressivement pour un usage réel. Une connexion n’est pas une simple option d’affichage : elle peut donner accès à des données ou à des actions externes.

Skill

Un skill est un fichier d’instructions qui décrit une méthode de travail réutilisable pour l’IA. Il peut préciser les conditions de départ, les sources à lire, les étapes, les critères de qualité, le format du résultat et les cas qui nécessitent une validation humaine.

Dans OpenCode, un skill peut être appelé par une commande slash, par exemple /meeting-review ou /weekly-review. Le skill transmet à l’agent la méthode propre à l’entreprise.

Un skill n’est pas un modèle et n’est pas une automatisation serveur. C’est une méthode documentée que l’agent peut appliquer dans un cadre supervisé.

Commande slash

Une commande slash est une commande qui commence par / et déclenche une fonction intégrée ou un skill dans l’interface.

Il faut distinguer les deux : /done peut être une commande intégrée à l’environnement, tandis que /meeting-review peut charger un fichier de méthode propre à l’équipe. Dans les deux cas, le nom et le comportement exacts dépendent de l’installation active.

Infrastructure et technique

API

Une API, ou Application Programming Interface, permet à deux logiciels de communiquer selon un contrat défini.

Quand OpenCode envoie une demande à un provider, il peut utiliser l’API de ce provider. Une API rend possible l’intégration et l’automatisation, mais elle nécessite souvent une authentification et peut être facturée à l’usage.

Clé API

Une clé API est un secret qui identifie une application ou une personne auprès d’un service et lui permet d’agir selon les droits associés.

Elle doit rester dans le gestionnaire de secrets prévu. Elle ne doit jamais être collée dans une note du Business Brain, une conversation partagée, un dépôt Git ou un document destiné à être transmis.

Credential

Un credential est un ensemble d’informations d’authentification utilisé par un outil : clé API, token OAuth, identifiant ou autre mécanisme d’accès.

Le Business Brain contient le contexte et les méthodes de l’entreprise. Les credentials restent séparés, avec un propriétaire, un périmètre, des droits et une méthode de révocation identifiés.

ZDR

ZDR, ou Zero Data Retention, désigne un engagement de non-conservation des données dans le périmètre défini par une offre ou un contrat.

Le ZDR ne signifie pas automatiquement que toute métadonnée disparaît, que les outils externes sont couverts ou que le fichier n’a jamais quitté l’ordinateur. Il faut vérifier le produit exact, le provider final, les intermédiaires, les exceptions et les données réellement couvertes.

Local, distant et cloud

Un traitement local s’effectue sur la machine ou le réseau contrôlé par l’entreprise. Un traitement distant envoie tout ou partie de la demande à un service externe. Le cloud désigne une infrastructure distante opérée par un fournisseur.

Le fait que le Business Brain soit stocké localement ne signifie pas que chaque traitement est local. Un fichier lu par l’agent peut être transmis au provider, à un MCP, à un moteur de recherche ou à un autre service.

Open source et propriétaire

Un modèle ou un outil open source publie tout ou partie de son code, de ses poids ou de sa documentation sous une licence permettant certains usages, modifications ou redistributions.

Un modèle propriétaire est contrôlé par une entreprise et accessible selon ses produits, ses API et ses conditions. Open source ne signifie pas automatiquement gratuit, sûr ou adapté à toutes les données. Propriétaire ne signifie pas automatiquement non sécurisé.

Permission

Une permission définit ce que l’agent ou un outil a le droit de faire. Elle peut concerner la lecture, l’écriture, la suppression, l’exécution d’une commande ou l’accès à un service externe.

Dans CEO-OS, la posture recommandée est équilibrée : les actions locales réversibles peuvent être fluides, tandis que les suppressions, publications, envois et actions externes doivent rester soumises à validation ou bloquées.

Terminal

Le terminal est une application qui permet de contrôler l’ordinateur en tapant des commandes texte. OpenCode peut disposer d’un terminal intégré ou utiliser celui du système.

Le terminal est puissant : une commande peut examiner, transformer ou supprimer des fichiers. Avant d’autoriser une commande, il faut comprendre son périmètre et son effet.

CLI

Une CLI, ou Command Line Interface, est un programme utilisé depuis le terminal avec des commandes textuelles.

OpenCode peut être utilisé en CLI. D’autres outils, comme des clients de services ou des utilitaires de fichiers, proposent aussi une CLI. Une CLI n’est pas une IA : c’est une interface de commande qui peut être utilisée par un humain ou appelée par un agent.

Le workspace et le Business Brain

Workspace

Le workspace est le dossier de travail ouvert par l’environnement IA. Il contient les règles du projet, les fichiers de contexte accessibles et, si nécessaire, les dépôts ou autres projets sur lesquels l’agent doit travailler.

Ici, OpenCode doit être lancé au bon niveau de workspace afin de charger les instructions et de retrouver le contexte prévu.

Business Brain

Le Business Brain est l’ensemble structuré des fichiers qui représentent le contexte utile de l’entreprise : vision, responsabilités, projets, décisions, ressources, méthodes et règles de travail.

Il appartient à l’entreprise et reste portable. Obsidian l’affiche et permet de le maintenir. OpenCode le lit lorsqu’une tâche le nécessite. Le Business Brain n’est pas la mémoire privée d’un chatbot.

Coffre et vault

Un vault, ou coffre, est un dossier de fichiers Markdown ouvert par Obsidian. Dans CEO-OS, le coffre porte le contexte métier du Business Brain.

Le mot coffre décrit le contenant et l’organisation des fichiers. Il ne signifie pas que les données sont chiffrées ou qu’elles ne peuvent jamais sortir de la machine. Ces garanties dépendent du stockage, des permissions, des synchronisations et des routes utilisées.

Markdown

Le Markdown est un format de texte simple. Les titres, listes, liens et mises en forme sont écrits avec des caractères lisibles, comme # titre, **gras** ou - liste.

Les fichiers Markdown sont faciles à sauvegarder, déplacer, versionner et lire avec différents outils. Ils constituent le format principal du Business Brain et des skills.

Wikilink

Un wikilink, comme [[Nom de la note]], est un lien interne entre deux notes Obsidian. Il crée des connexions navigables entre le contexte, les projets, les décisions et les ressources.

Un wikilink pointe vers une note du coffre. Il ne remplace pas une source externe ni une permission d’accès à un service.

AGENTS.md

AGENTS.md est un fichier d’instructions que l’environnement IA peut lire pour connaître les règles, le contexte, les conventions et les limites applicables à un workspace ou à un dossier.

Dans CEO-OS, ces fichiers servent à rendre les règles de travail explicites et persistantes entre les sessions. Ils ne doivent pas contenir de secrets.

opencode.json

opencode.json est un fichier de configuration d’OpenCode. Selon l’installation, il peut définir les providers, les modèles, les MCP, les permissions et d’autres options de l’environnement.

Le fichier décrit la configuration technique. Il ne remplace ni le gestionnaire de secrets ni la documentation des choix de gouvernance.

Core System

Le Core System est le socle local de CEO-OS. Il comprend le Business Brain en fichiers Markdown, Obsidian, OpenCode, les règles de travail, les skills essentiels et le point d’entrée qui permet de traiter les nouvelles informations.

Le Core System suffit pour initialiser le contexte, travailler avec l’IA dans les fichiers et exécuter manuellement les premiers usages métier.

Extension

Une extension ajoute une capacité au Core System pour répondre à un besoin identifié : recherche web, calendrier, messagerie, CRM ou outil de réunion.

Une extension doit avoir un usage clair, des permissions comprises, un test, un propriétaire et une méthode de retrait. Elle n’est pas activée uniquement parce qu’elle existe.

Le modèle mental à retenir

• Le modèle génère la réponse.
• Le provider exécute le modèle et applique ses conditions.
• L’interface reçoit la demande et affiche le résultat.
• Le harnais encadre le travail avec règles, contexte, outils et permissions.
• Le skill transmet une méthode réutilisable.
• Le MCP connecte une capacité ou une source externe.
• Le Business Brain porte le contexte durable de l’entreprise.

Pour une tâche donnée, pose-toi ces questions :

1. Quel résultat dois-je obtenir ?
2. Quel contexte l’IA doit-elle lire ?
3. Quel modèle et quelle route sont adaptés à la qualité et à la sensibilité de la donnée ?
4. L’IA doit-elle seulement répondre, préparer une action ou l’exécuter ?
5. Quels outils et quelles permissions sont nécessaires ?
6. Quelle vérification humaine reste obligatoire ?

Exemple : préparer une réunion client

Tu demandes : « Prépare le briefing de mon rendez-vous de demain avec ce prospect. »

Dans le système :

1. le prompt décrit la demande et le résultat attendu ;
2. l’interface transmet la demande à l’environnement de travail ;
3. le harnais charge les règles et le contexte autorisé ;
4. l’agent lit le Business Brain pour comprendre l’offre, le projet et la méthode commerciale ;
5. un outil ou un MCP peut consulter les échanges récents si cette connexion est autorisée ;
6. le modèle applique le skill de préparation commerciale ;
7. tu vérifies le résultat avant utilisation ou envoi.

Le modèle n’est qu’un élément de la chaîne. La qualité dépend aussi du contexte, de la méthode, des outils, des permissions et du contrôle final.

À ne pas confondre

Terme	Ce que ce n’est pas
Modèle	L’interface dans laquelle tu travailles
Provider	Une garantie automatique de confidentialité
Interface	Le Business Brain de l’entreprise
Agent	Une autorité illimitée sur l’ordinateur
Skill	Une automatisation serveur permanente
MCP	Une permission sans risque vers un service externe
API	Une clé secrète elle-même
Local	Un traitement entièrement hors réseau
ZDR	La disparition de toutes les métadonnées et traces
Obsidian	Le contenu du Business Brain lui-même
OpenCode	Le modèle qui génère les réponses
Core System	Un serveur qui exécute des workflows en continu

Si ça bloque

Si un terme reste flou, demande à OpenCode : « Explique-moi ce terme dans le contexte de CEO-OS, donne-moi un exemple concret de ton travail et précise ce qu’il ne faut pas confondre avec lui. »

Si tu ne sais pas quel composant est responsable d’un comportement, demande : « Est-ce le modèle, le provider, l’interface, le harnais, un outil ou le contexte qui explique ce résultat ? »

Fallback manuel : reviens au schéma du cours d’orientation, identifie la demande, le contexte, le modèle, les outils et la validation attendue avant de poursuivre.

Ressources

• Anatomie du système
• Sécurité, confidentialité et secrets
• Comprendre et choisir son modèle IA
• Documentation OpenCode
• Documentation du protocole MCP

Ce qu’il faut retenir

• Un modèle génère une réponse ; l’interface et le harnais lui donnent un contexte et un cadre de travail.
• Un provider exécute le modèle et définit une partie des conditions de traitement.
• Un chatbot répond, un assistant utilise un contexte sélectionné et un agent peut agir avec des outils autorisés.
• Les MCP connectent des capacités externes. Chaque connexion doit répondre à un besoin réel et avoir des permissions comprises.
• Un skill transmet une méthode de travail réutilisable ; il ne remplace ni ton jugement ni la validation humaine.
• Le Business Brain contient le contexte durable de l’entreprise dans des fichiers portables.
• Le Core System local est le socle de CEO-OS. Les extensions ajoutent des capacités lorsqu’un besoin réel le justifie.
• Les termes, les prix et les politiques des produits évoluent : vérifie toujours la configuration réellement utilisée.

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