Temps de lecture : 4 minutes
En ce moment, votre boîte mail déborde de fournisseurs qui vous parlent d'agents, d'orchestration, de MCP, de RAG et de fine-tuning. Et au COMEX, on vous demande "où on en est sur l'IA". Le problème : 80 % du vocabulaire qui circule sert à vous impressionner, pas à vous éclairer.
Voici le glossaire honnête. Pas pour vous transformer en ingénieur ML. Pour vous donner les trois questions qui démasquent un projet agentique faible avant que vous signiez le bon de commande.
Les briques : agent, orchestrateur, MCP
Un agent, c'est un programme qui lit une demande, décide quoi faire, et exécute. Différence avec un chatbot classique : le chatbot répond, l'agent agit. Si votre fournisseur appelle "agent" un truc qui fait juste de la rédaction de mails, c'est un chatbot. Pas grave, mais ce n'est pas la même chose et ça ne se vend pas au même prix.
Un orchestrateur, c'est le chef de gare. Quand un opérateur poste une photo de pompe cassée dans WhatsApp, l'orchestrateur ne traite pas l'image lui-même : il aiguille vers l'agent "incident", qui transmet à l'agent "ordre de travail", qui appelle l'agent "notification". Plusieurs agents spécialisés valent mieux qu'un seul agent qui tente tout. Si votre fournisseur vous vend "un super-agent qui fait tout", méfiez-vous : c'est plus fragile et plus cher à maintenir.
MCP (Model Context Protocol) est le terme à retenir de 2026. C'est un protocole ouvert qui permet à n'importe quel agent IA de se connecter à n'importe quel outil — votre GMAO, votre ERP, votre Drive — sans intégration sur mesure. Pourquoi ça compte pour vous : un fournisseur qui s'appuie sur MCP est interopérable. Un fournisseur qui a tout codé en propriétaire vous verrouille. Question 1 à poser : "Vos connecteurs s'appuient-ils sur MCP ou sur du code maison ?"
Ce que les agents savent et ce qu'ils savent faire
Les Agent Skills sont la façon moderne d'apprendre des choses à un agent. Plutôt que de tout coder en dur, on lui donne des "compétences" modulaires, faciles à mettre à jour. Concrètement : si vos checklists de sécurité changent en juin, on met à jour la skill checklist, pas tout le système. C'est ce qui fait qu'un projet IA reste vivant pendant 5 ans au lieu de mourir au bout de 18 mois quand le code initial devient ingérable.
Tool calling (ou function calling — c'est la même chose, deux noms) est le mécanisme par lequel un agent appelle un outil externe. L'agent comprend "il faut créer un OT" et déclenche réellement l'API de votre GMAO. Sans tool calling, vous avez juste un agent qui décrit ce qu'il faudrait faire — pas qui le fait. Question 2 à poser : "Listez-moi les 5 dernières fois où l'agent a écrit dans un système client en production." Si votre fournisseur tousse, c'est un POC, pas un produit.
Le vrai sujet : les garde-fous
C'est ici que les projets se cassent la figure. L'IA agentique ne plante pas comme un logiciel classique — elle invente avec aplomb.
Une hallucination, c'est quand le modèle produit une réponse plausible mais fausse. "L'EX1203 a été révisé le 15 mars" alors qu'aucune révision n'a été faite. Sur un mail interne, c'est embêtant. Sur un ordre de travail dans votre GMAO, c'est dangereux.
Les garde-fous (guardrails) sont les mécanismes qui empêchent l'agent de faire n'importe quoi. Validation des données avant écriture, plages de valeurs autorisées, vérifications croisées avec les données existantes. Un fournisseur sérieux a une vraie liste de garde-fous spécifiques à votre métier ; un fournisseur faible vous parlera de "fiabilité du modèle" sans détailler.
Human-in-the-loop est le principe le plus important à retenir. L'humain reste dans la boucle avant toute action structurante : créer un OT, clôturer un incident, déclencher une commande. L'agent prépare, l'humain valide, l'agent exécute. C'est ce qui distingue un système industriel d'une démo de salon.
Question 3 à poser : "Sur quelles actions votre agent décide tout seul, et sur quelles actions un humain valide d'abord ?" Si la réponse est "tout est automatique", fuyez. Si la réponse est "rien n'est automatique", c'est juste un formulaire amélioré. La bonne réponse : une liste claire des deux côtés, avec un raisonnement.
Ce que vous pouvez ignorer
Tout le reste, ou presque. Fine-tuning, RAG, embeddings, vector database, prompt engineering — ce sont des choix d'implémentation. Ce sont des sujets pour l'équipe technique de votre fournisseur, pas pour vous. Demander à un dirigeant industriel de trancher entre "RAG" et "fine-tuning", c'est comme lui demander de choisir entre Postgres et MySQL pour son ERP. Ce n'est pas son métier, et ça ne devrait pas l'être.
Le piège classique : un fournisseur qui vous noie sous ces termes pour masquer qu'il n'a pas de réponse claire aux trois questions ci-dessus.
Récapitulatif : les 3 questions à poser
"Vos connecteurs s'appuient-ils sur MCP ou sur du code maison ?"
→ teste l'interopérabilité et la pérennité.
"Listez-moi les 5 dernières fois où l'agent a écrit dans un système client en production."
→ teste la maturité réelle vs le POC déguisé.
"Sur quelles actions l'agent décide seul, et sur lesquelles un humain valide d'abord ?"
→ teste le sérieux des garde-fous.
Trois questions, dix minutes de réunion. C'est suffisant pour distinguer un fournisseur qui fait du marketing d'un fournisseur qui fait de l'industrie.