Lexique CRM / IA / Cloud pour PME
Ce lexique regroupe les termes essentiels du CRM, de l’IA et du Cloud, expliqués simplement pour les PME et ETI. Chaque définition tient en quelques phrases, avec un exemple concret et des liens possibles pour approfondir.
Un outil clair et neutre, pensé pour les dirigeants, équipes et partenaires qui veulent comprendre et utiliser ces concepts avec justesse.
CRM
Outil permettant de centraliser et suivre les interactions avec les clients et prospects.
👉 Dans une PME, un CRM sert à ne plus perdre d’informations, à mieux organiser la relation commerciale et à piloter la performance des équipes.
Onboarding client
Ensemble des étapes qui accompagnent un nouveau client, de la signature au premier usage concret.
👉 Bien géré dans un CRM, il garantit satisfaction et fidélité.
Pipeline commercial
Représentation visuelle des opportunités de vente, étape par étape.
👉 Sert à anticiper le chiffre d’affaires et à prioriser les actions commerciales.
Segmentation client
Découper sa base clients en groupes homogènes (par taille, secteur, comportement…).
👉 Permet d’adapter le discours et d’augmenter la pertinence des offres.
Lead / Prospect
Un lead est un contact identifié, un prospect est un lead qualifié.
👉 Le CRM aide à transformer ces contacts en clients grâce à un suivi structuré.
Programmation de rappels, mails ou tâches sans action humaine répétitive.
👉 Gain de temps, moins d’oublis, plus de rigueur.
Customer Success
Fonction dédiée à la satisfaction et à la fidélité client.
👉 Dans une PME, cela peut être porté par le CRM pour suivre retours, SAV et upsells.
Churn (attrition client)
Taux de clients perdus sur une période donnée.
👉 Suivi dans un CRM, il aide à mesurer la fidélité et anticiper les pertes de revenus.
CLV (Customer Lifetime Value)
Valeur totale estimée qu’un client rapporte à l’entreprise sur toute la durée de sa relation.
👉 Indicateur clé pour prioriser les clients stratégiques.
NPS (Net Promoter Score)
Indice de satisfaction basé sur la probabilité qu’un client recommande l’entreprise.
👉 Souvent intégré dans un CRM via enquêtes automatisées.
ABM (Account-Based Marketing)
Approche marketing ciblant des comptes stratégiques avec des actions personnalisées.
👉 Le CRM centralise ces actions pour coordonner équipes marketing et commerciales.
IA & Data
Intelligence Artificielle (IA)
Capacité d’un logiciel à apprendre de données et à simuler des tâches cognitives humaines.
👉 Dans une PME : aide à analyser, prédire, automatiser.
Machine Learning (ML)
Branche de l’IA où l’algorithme apprend à partir de données sans programmation explicite.
👉 Exemple : prévoir les ventes futures en fonction de l’historique.
LLM (Large Language Model)
Modèle d’IA entraîné sur d’immenses corpus de textes pour générer ou comprendre du langage.
👉 ChatGPT est un LLM. Les PME peuvent les utiliser pour la rédaction, la veille, le support client.
Technique consistant à connecter un LLM à une base documentaire spécifique.
👉 Assure des réponses précises, ancrées dans les données internes de l’entreprise.
Segmentation (data)
Découpage d’un jeu de données en groupes cohérents.
👉 Sert à personnaliser communication et actions marketing.
Représentation graphique de données pour faciliter compréhension et décision.
👉 Tableaux de bord, graphiques, KPIs.
Contexte / contextualisation
Adapter la réponse de l’IA à une situation précise grâce à des données ciblées.
👉 Exemple : générer un devis en tenant compte de l’historique du client.
IA générative
IA qui crée du contenu (texte, image, son) à partir de données existantes.
👉 Utile pour rédiger emails, générer présentations ou maquettes.
Overfitting (surapprentissage)
Quand un modèle est trop collé aux données d’entraînement et devient inefficace sur de nouveaux cas.
👉 Danger classique en IA, qu’on limite par validation croisée.
Prompt engineering
Art de concevoir des instructions claires pour guider une IA générative.
👉 Exemple : rédiger un prompt précis pour obtenir un devis automatique.
Fine-tuning
Ré-entraînement d’un modèle existant sur des données spécifiques.
👉 Permet à une PME d’adapter un LLM à son jargon métier.
ETL (Extract, Transform, Load)
Processus d’extraction, transformation et chargement de données vers un entrepôt.
👉 Étape clé avant toute analyse fiable.
NLP (Natural Language Processing)
Branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et traiter le langage humain.
👉 Utilisé pour analyser mails, chats clients, documents.
Anonymisation
Transformation de données personnelles pour les rendre non identifiables.
👉 Indispensable pour entraîner des IA tout en respectant le RGPD.
Cloud & SI (Systèmes d’Information)
Cloud computing
Utilisation de serveurs distants pour stocker, traiter et accéder aux données/applications.
👉 Permet flexibilité et réduction des coûts d’infrastructure.
Plan qui définit comment redémarrer l’activité après un incident majeur.
👉 Exemple : reprise après une cyberattaque ou panne serveur.
Organisation qui permet de maintenir l’activité malgré une crise.
👉 Assure disponibilité des services critiques.
Shadow IT
Outils ou applications utilisés par les employés sans validation de la DSI.
👉 Risque sécurité et perte de cohérence des données.
Cybersécurité
Pratiques et technologies protégeant systèmes et données contre attaques.
👉 Sensible pour PME car souvent moins protégées.
Règlement européen encadrant la collecte et le traitement des données personnelles.
👉 Toute PME traitant des données clients est concernée.
Externalisation de la gestion technique d’un système d’information (SI).
👉 Gain de temps et de sécurité pour l’entreprise.
Interopérabilité
Capacité de différents logiciels/systèmes à communiquer entre eux.
👉 Crucial pour éviter les silos et assurer un flux fluide d’information.
Conteneurisation (Docker, Kubernetes)
Isolation d’applications dans des conteneurs légers.
👉 Facilite le déploiement et la portabilité des logiciels PME.
SaaS (Software as a Service)
Logiciel accessible via internet, facturé à l’usage.
👉 Exemple : Brevo, Salesforce, Microsoft 365.
IaaS / PaaS
Infrastructure ou plateforme fournie à la demande dans le cloud.
👉 IaaS = serveurs & stockage ; PaaS = environnements prêts pour développer des apps.
IAM (Identity & Access Management)
Système de gestion des identités et des accès aux ressources numériques.
👉 Contrôle qui a accès à quoi dans une PME.
Zero Trust
Approche sécurité : aucun utilisateur ni appareil n’est “de confiance” par défaut.
👉 Chaque accès doit être vérifié en continu.
DevOps
Culture et outils qui rapprochent développement et exploitation.
👉 Objectif : livrer plus vite et plus fiable.