Glossaire GSO

L'art de structurer la donnée pour qu'elle soit citée comme vérité par les modèles d'IA générative (LLMs) plutôt que simplement classée par les moteurs de recherche traditionnels.

La valeur accumulée d'une marque au sein des poids synaptiques d'un modèle d'IA. Mesure la probabilité qu'une marque soit recommandée spontanément par un agent.

Stratégie commerciale visant à rendre les produits et services d'une entreprise directement consommables et transactionnels pour des agents autonomes.

L'écart critique entre la réalité d'une marque (ses offres, ses valeurs) et sa représentation déformée dans les réponses d'une IA. Un gap élevé signifie une perte de contrôle narratif.

Métrique propriétaire évaluant la facilité avec laquelle une entité nommée est extraite ("retrieved") par un mécanisme RAG (Retrieval-Augmented Generation) lors d'une requête contextuelle complexe.

Technique d'optimisation sémantique visant à garantir qu'une marque soit la réponse par défaut ("top-of-mind") d'un modèle, même sans contexte utilisateur préalable ni historique de conversation.

Capacité d'une organisation à contrôler l'intégrité, la provenance et l'accès de ses données face aux scrapers d'IA ("Vampire Bots"), via des protocoles comme C2PA et des robots.txt granulaires.

Approche hybride combinant la flexibilité des réseaux de neurones (Deep Learning) avec la précision des règles logiques symboliques (Knowledge Graphs) pour réduire les hallucinations.

Optimisation de la densité informationnelle pour s'assurer que les informations clés d'une marque restent persistantes dans la fenêtre de contexte limitée des LLMs lors de longues interactions.