IA et assistanat, commençons par le vocabulaire

En complément au développement de l’intelligence artificielle (IA), les outils No Code ont fait leur apparition et ont ouvert des opportunités puissantes autrefois réservées aux développeurs ou aux data scientists. Or lorsque assiste à un webinaire ou que l’on échange avec des personnes avancées en la matière, les acronymes fusent, parfois en anglais et peuvent déstabiliser.

Dans cet environnement souvent anglophone, les acronymes peuvent déstabiliser selon la langue dans laquelle ils sont utilisés ou prononcés. Par exemple, Intelligence artificielle, IA devient artificial intelligence, AI en anglais et se prononce « hey » « aïe » ; le RGPD devient DGPR et se prononce « di » « j » « pi » « aaar ».

Pour vous permettre de vous approprier le vocabulaire et l’environnement de ces outils, nous avons eu l’idée de commencer par ce glossaire. Il n’est pas exhaustif, toutefois, nous espérons que ses quelques 80 entrées françaises et/ou anglaises vous seront précieuses.

Nous attirons votre attention sur le fait qu’il s’agit d’outils, qu’il vous appartient de maîtriser pour qu’ils répondent à vos besoins. Dans tous les cas, vous restez maîtres de leur « bon usage » et de la sécurité des informations que vous leur confiez.

Glossaire

IA ou AI

• AI : (Artificial intelligence en anglais [[eɪ] [ai]), voir IA.
• IA (intelligence artificielle, Artificial intelligence en anglais [[eɪ] [ai]) : Systèmes capables d’imiter certaines fonctions humaines (raisonner, apprendre, générer du contenu…).
• IA faible : Spécialisée dans une tâche précise (Siri ou Alexa par exemple).
• IA forte : prochaine étape visée par les fournisseurs. Elle serait susceptible de résoudre des taches complexes, voire prendre ses propres décisions sans pour autant avoir de conscience.
• IA générative : Crée du texte, des images, du son…
• Super IA (ASI : artificial superintelligence en anglais) : IA plus élaborée encore au stade de la recherche. Voir « La superintelligence artificielle, une menace pour l’humanité, relative à la pétition contre les dangers de l’IA signée par 700 scientifiques et personnalités (oct. 2025).

Comprendre les bases

• Algorithme : Suite d’étapes permettant d’obtenir un résultat à partir des données saisies en entrée – une recette de cuisine est un algorithme permettant d’obtenir un plat à partir de ses ingrédients.
• API : (application programming interface prononcer [eɪ/piː/aɪ] en anglais) : interface de programmation d’applications, c’est-à-dire connecteur logiciel entre deux outils numériques.
• Assistant virtuel : Aide numérique (comme Copilot ou ChatGPT ou pour aller plus loin des outils qui automatisent certaines actions à votre place).
• Automatisation : Tâches répétitives confiées à une machine.
• Chatbot : est un agent conversationnel que l’on nomme aussi « dialogueur » conçu pour interagir avec des utilisateurs par des échanges textuels ou vocaux.
• Deep learning : Apprentissage plus complexe, inspiré du cerveau humain.
• Données d’entraînement : Exemples utilisés pour apprendre. Elles doivent être nombreuses, variées et bien étiquetées. En plus de respecter la réglementation RGPD, elles doivent minimiser les biais pour un modèle équitable et fiable.
• Éthique et IA : l’éthique désigne les critères moraux intégrés dans les comportements. En matière d’usage de l’IA, il s’agit des valeurs humaines, des droits de l’homme, de la vie privée et enfin de la sécurité ou la responsabilité.
• Machine learning : L’IA apprend à partir de données. Exemple : la reconnaissance d’images
• Modèle : Cerveau de l’IA, entraîné pour produire des résultats.
• NLP : Natural language Processing, dont la version française est moins fréquente Traitement automatique du langage naturel (TALN)
• Ops : opérations du quotidien qui peuvent être automatisées et génèrent un gain de productivité
• Prédiction : Résultat anticipé par l’IA.
• Prompt : Instruction qu’on donne à une IA générative. Il est indispensable de se référer aux bonnes pratiques (Billet de Josette « À vos prompts »), voire de suivre une formation de quelques heures.
• Recommandation : L’IA suggère, mais gardez votre esprit critique, c’est votre propre valeur ajoutée. Elle n’est pas toujours fiable et peut comporter des biais. Demandez-lui des sources sur ce qu’elle produit, vérifiez qu’elles vous sont acceptables.
• Reconnaissance vocale : Transforme la voix en texte.
• Synthèse vocale : Transforme du texte en voix.
• Traitement automatique du langage naturel (TALN, retenir plutôt la version anglaise Natural Language Processing NLP) : branche de l’IA donnant la capacité aux machines de s’approprier le sens d’un écrit, manuscrit ou vocal que l’on simplifie par « comprendre » le langage humain.
• Vision par ordinateur : L’IA “voit” et analyse des images.

Outils stars du No Code, pour créer sans coder

Les outils No Code asociés à l’IA deviennent incontournables pour gagner en productivité. Un atout supplémentaire pour les assistant·es, même s’ils nécessitent un temps d’apprentissage.

• Airtable : Outil Tableur + base de données.
• Bubble : Créez des applis web.
• Glide : Créez des applis mobiles.
• Low-code : Un peu de code, beaucoup de simplicité, maîtrise du code informatique nécessaire.

• Make (ex-Integromat) : Automatisation visuelle.
• No-code : Le no-code permet de créer des projets numériques éventuellement avancés sans avoir besoin de coder, grâce à des outils visuels et intuitifs.

• Notion : Outil tout-en-un pour organiser, documenter, collaborer.
• Tally : Créez des formulaires modernes.
• Webflow : Créez des sites web design.
• Zapier : Connecte vos applis pour automatiser.

Applications concrètes

• Analyse prédictive : L’IA associe l’analyse statistique et le machine learning pour repérer des schémas, anticiper les comportements et prévoir les événements à venir. Elle soulève plusieurs questions éthiques de confidentialité, de biais et de responsabilité. Des enjeux qui découlent des données collectées, de la construction des modèles et de l’utilisation des prédictions dans les applications concrètes.
• Base de données : Stockage structuré.
• Booléen : nom désignant une donnée logique qui ne peut prendre que 2 valeurs : vrai ou faux (true/false). Souvent associé aux opérateurs « ET », « OU », « SAUF ».
• Classification : Méthode de catégorisation qui consiste à attribuer une classe ou catégorie à une donnée en fonction de sa proximité à la classe en question selon des critères déterminés.
• Condition : instruction qui impliquera des actions différentes selon le principe « SI », « ALORS » auquel on ajoute au besoin « SINON ». Exemple : si tu viens (alors) nous jouerons, sinon je lirai ».
• Détection d’anomalies : consiste à repérer des points de données qui se situeraient en dehors du comportement normal d’une opération en fonction de critères fournis ou non.
• Entrée : Les entrée sont des données ajoutées à une IA pour expliquer un problème, une situation ou une demande.
• Extraction d’informations : L’IA repère les infos clés. Spécifiez bien ce que vous cherchez, il n’y a pas que le business dans l’enregistrement d’une réunion. Vous pouvez l’interroger sur
• humaine des échanges : ambiance, points forts/points faibles, optimisme, difficultés exprimées…
• Formulaire : interface de saisie qui consiste à recueillir des réponses à des questions.
• Intégration : Connexion entre deux ou plusieurs outils (CRM, ERP, SIRH). L’ensemble étant désigné par système d’information.
• OCR (optical character recognition, logiciel de reconnaissance optique de caractères en français) : L’IA lit un document scanné (manuscrit ou imprimé) pour en tirer des informations.
• Résumé automatique : Synthèse de documents.
• Scénario : Suite logique d’actions.
• Table : Vue organisée des données.
• Traduction automatique : Multilingue sans effort.
• Trigger (déclencheur) : Ce qui lance l’automatisation.
• Variable : nom qui décrit un élément modifiable dans un scénario.
• Veille automatisée : Surveille et collecte des informations pertinentes à partir d’une entrée ou de mots-clés spécifiques.

Fonctionnement technique et transversal

• Accessibilité : Mise à la disposition des ressources numériques à tous et toutes, quels que soient leur matériel ou logiciel, leur infrastructure réseau, leur langue, leur localisation géographique, ou leurs aptitudes.
• Action : Ce que fait l’outil.
• Anonymisation : Suppression des infos personnelles.
• Authentification : Vérification d’identité.
• Base de données : Ensemble structuré de plusieurs tables, procédures stockées, etc.
• Booléen : nom désignant une donnée logique qui ne peut prendre que 2 valeurs : vrai ou faux (true/false). Souvent associé aux opérateurs « ET », « OU », « SAUF ».
• Cloud : Ensemble des serveurs distants proposant des services accessibles par le réseau Internet.
• Condition : instruction qui impliquera des actions différentes selon le principe « SI », « ALORS » auquel on ajoute au besoin « SINON ».
• Connecteur : Pont entre deux outils.
• Consentement : Accord explicite pour utiliser ses données.
• CRM (customer relationship management) : outil intégré de gestion de la relation des contacts et clients.
• Cybersécurité : ensemble de processus, d’outils et de cadres visant à protéger les réseaux, les appareils, les programmes et les données des cyberattaques. Lien vers l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information.
• Dashboard : Tableau de bord interactif.
• Données : représentation d’une information dans un processus numérique. Elle peut être dans la source même ou saisie. On la dit organisée (tableau) ou non structurée (texte libre, images…).
• Emailing : Envoi de courriels ciblés que l’on nomme publipostage en français.
• ERP (entreprise ressource planning) : outil intégré qui couvre une gestion de l’ensemble des processus par exemple fabrication, logistique, finance, comptabilité, RH (Oracle, SAP…). La version française Progiciel de gestion intégré (PGI), est très peu utilisée.
• Expérience utilisateur (l’acronyme anglais UX pour User Experience est le plus souvent utilisée) (UX) : Qualité du vécu de l’utilisateur dans des environnements numériques ou physiques. Cette dénomination tend à remplacer les notions d’ergonomie des logiciels et d’utilisabilité.
• Formulaire : Interface de saisie.
• Gestion documentaire : Ensemble des processus, méthodes et outils qui permettent de gérer de manière efficace les documents physiques et numériques au sein d’une organisation.
• GPDR : General data protection regulation en anglais et Règlement général sur la protection des données RGPD en français.
• Intégration : Connexion entre deux ou plusieurs outils (CRM, ERP, SIRH). L’ensemble étant désigné par système d’information.
• Interface utilisateur (l’acronyme anglais UI pour User Interface est le plus souvent utilisée) : Ce que vous voyez, c’est-à-dire les éléments graphiques et textuels qui permettent une interaction entre l’utilisateur et le site internet, l’application ou le logiciel.
• Notification : Alertes automatiques.
• PGI (progiciel de gestion intégrée) : outil intégré qui couvre la gestion de l’ensemble des processus par exemple fabrication, logistique, finance, comptabilité, RH (Oracle, SAP…). L’acronyme anglais ERP est beaucoup plus fréquent.
• Publipostage : Envoi de courriels ciblés nommé emailing en anglais.
• Reporting : Rapports générés sans effort.
• Réservation automatisée : Prise de rendez-vous.
• Responsive : S’adapte à tous les écrans.
• RGPD : Règlement général sur la protection des données couvrant l’Europe à propos des données personnelles (en anglais : general data protection regulation GDPR).
• Scénario : Suite logique d’actions. Le pluriel scenari, est délaissé au profit de scénarios.
• Sécurité des données : Processus de protection des informations numériques tout au long de leur cycle de vie afin de les protéger contre la corruption, le vol ou les accès non autorisés.
• Serveur : Ordinateur qui héberge des données.
• SIRH (système d’information sur les ressources humaines curieusement plus utilisé en France que sa version anglaise Human resources information system HRIS)
• Suivi de tâches : Balayage automatique selon sa programmation des courriels, CR de réunion, tâches, suivi de projets… à des fins d’alerte et de rappel.
• Table : Vue organisée des données en lignes colonnes (tableau).
• Tableaux de bord : Visualisation claire des données (Dashboard en anglais).
• Template : Modèle réutilisable.
• Trigger : Déclencheur qui lance une action automatique.
• Variable : Nom qui décrit un élément modifiable dans un scénario.
• Versioning : Historique des modifications par l’enregistrement de chaque modification apportée à un ou plusieurs fichiers.
• Workflow : Enchaînement d’actions automatisées, processus, algorithme.

En conclusion

Nous vous invitons à vous emparer de ce vocabulaire, à le faire vôtre et à l’enrichir, pour mieux comprendre les enjeux techniques et renforcer votre crédibilité dans les échanges avec les équipes expertes. L’intégration de l’IA et du no code dans vos pratiques est plus qu’une option différenciante, elle devient un levier incontournable.

Les secrétaires et les assistant·es ont toujours su évoluer avec leur temps. À la FFMAS, nous sommes convaincu·es que ces professionnel·les relèveront ce nouveau défi. Cette montée en technicité alliant technologie et intelligence humaine vous permettra de valoriser pleinement votre rôle stratégique, en vous positionnant comme moteur de l’innovation et force de proposition.

IA et assistanat, le dossier IA+K : ressources et actualités

Pour vous accompagner dans l’appropriation de cet environnement, nous avons regroupé en un seul point les différentes productions relatives à l’intelligence artificielle. Vous y trouverez nos actualités et ressources mises à jour ainsi que des liens externes.