Orchestration de modèles
L'orchestration de modèles est la gestion de plusieurs modèles d'IA sur un même pipeline. Le système décide quel modèle s'exécute selon le type d'entrée et les exigences de la tâche, traite le résultat et produit une sortie cohérente. Comme chaque tâche est dirigée vers le modèle le plus adapté au lieu d'être verrouillée sur un seul, il en résulte un avantage à la fois en coût et en précision.
Chez nijitech, cette couche s'appelle niji core ; tous les produits tournent sur cette épine dorsale.
#IA explicable (XAI)
L'IA explicable est la capacité de montrer, en termes compréhensibles par un humain, pourquoi un système d'IA a produit tel résultat. La sortie cesse d'être une boîte noire : de quelle entrée elle provient et sur quels fondements devient traçable. L'audit, la contestation et le débogage ne sont possibles qu'avec cette traçabilité.
En pratique, cela signifie que chaque élément d'un résumé de réunion peut être retracé jusqu'à sa source dans la transcription, et un score produit jusqu'aux données de demande et de concurrence qui le sous-tendent.
#Agent IA
Un agent IA est un système qui planifie lui-même ses étapes vers un objectif donné, appelle des outils et ajuste sa trajectoire selon les résultats intermédiaires. Ce qui le distingue d'un modèle répondant à une seule question, c'est sa capacité à mener une tâche en plusieurs étapes du début à la fin.
Un agent publicitaire peut par exemple surveiller la performance et proposer un déplacement de budget, en demandant une validation humaine à l'étape critique.
#Décision validée par un humain (human-in-the-loop)
Une décision validée par un humain est une décision dont le résultat de l'IA est examiné et approuvé par une personne avant d'être appliqué. L'IA prépare la recommandation ; la personne responsable tranche. C'est une garantie standard pour les actions irréversibles ou coûteuses.
Dans les produits nijitech, des étapes comme les déplacements de budget, les paiements et la communication sortante passent par ce point de contrôle.
#Résidence des données UE
La résidence des données UE signifie que les données personnelles ne sont traitées et stockées que sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Les données ne sont pas déplacées hors de l'UE pour être traitées. Au regard des dispositions de transfert du RGPD et des règles KVKK comparables, c'est un choix décisif.
Pour les organisations en Türkiye, la valeur pratique est de pouvoir prouver, lors d'un audit de conformité, où les données ont été traitées. Dans les produits nijitech, cela dépend du modèle de déploiement : en installation on-premise, les données restent dans l'infrastructure du client ; en usage cloud, le traitement a lieu dans les régions États-Unis et UE.
#Mise à l'échelle en périphérie
La mise à l'échelle en périphérie consiste à exécuter le calcul sur des nœuds géographiquement proches de l'utilisateur plutôt que sur un serveur central. Comme les données parcourent une distance plus courte, la latence baisse et la charge ne se concentre pas en un seul point. C'est décisif pour les travaux exigeant une réponse en temps réel.
Utilisée dans les scénarios où les secondes comptent, comme la transcription en direct et l'appariement géolocalisé.
#RAG (génération augmentée par recherche)
Le RAG consiste à faire chercher et récupérer par un modèle de langage les documents pertinents avant de répondre, puis à fonder la réponse sur ces documents. Au lieu de s'appuyer sur ce qu'il a mémorisé à l'entraînement, le modèle consulte des sources actuelles et vérifiables. Cela réduit le risque d'invention et rend la sortie traçable jusqu'à une source.
C'est l'un des fondements techniques de l'explicabilité : on peut montrer le document dont vient une réponse.
#Hallucination
On parle d'hallucination quand un modèle d'IA produit avec assurance une information qui n'existe pas. La réponse est cohérente sur le plan linguistique mais fausse sur le fond. C'est l'un des risques majeurs en usage professionnel.
La génération fondée sur des sources (RAG), la validation humaine et les jeux d'évaluation sont utilisés ensemble pour réduire ce risque.
#Jeu d'évaluation (eval)
Un jeu d'évaluation est un ensemble d'exemples de test dont les réponses attendues sont connues, utilisé pour mesurer la précision d'un système d'IA. Quand un modèle ou un prompt change, c'est ce jeu qui dit si le système s'est amélioré. Un changement de modèle sans mesure relève de la devinette.
Combiné à des métriques attentives aux biais, il permet de suivre non seulement la performance moyenne mais la performance selon les groupes.
#Buy Box
La Buy Box est la position de vendeur associée au bouton « Ajouter au panier » sur une fiche produit Amazon. Lorsque plusieurs vendeurs proposent le même produit, l'algorithme d'Amazon en choisit un, et l'essentiel des ventes va à ce vendeur. Le prix, le stock, la rapidité d'expédition et la performance du vendeur influencent ce choix.
Gérer la concurrence pour la Buy Box est l'un des leviers les plus directs sur le volume de ventes sur Amazon.
#ROAS (retour sur dépenses publicitaires)
Le ROAS est le rapport entre le chiffre d'affaires généré par la publicité et le montant dépensé. Un ROAS de 4 signifie 4 unités de revenu pour 1 unité dépensée. Comme il condense la performance d'une campagne en un seul nombre, c'est la métrique centrale de l'optimisation publicitaire.
Les décisions autonomes de répartition du budget entre campagnes se prennent généralement au regard de cette métrique.
#Séquestre (escrow)
Le séquestre consiste à conserver le paiement de l'acheteur auprès d'un tiers de confiance plutôt que de le transmettre directement au vendeur, et à ne le libérer qu'une fois les conditions de la transaction remplies. Il protège l'acheteur contre le fait de payer sans recevoir, et le vendeur contre celui de livrer sans être payé.
Utilisé pour les transactions de valeur élevée réalisées à distance, comme la vente de véhicules.
#Réseau pair-à-pair
Un réseau pair-à-pair est un modèle où les appareils se connectent directement entre eux sans passer par un serveur central. Dans le modèle client-serveur classique, tout le trafic transite par un serveur intermédiaire ; dans le modèle pair-à-pair, cette escale n'existe pas. La conséquence est triple : la latence baisse car le chemin est plus court, la capacité serveur partagée ne forme pas de plafond, et il n'existe pas de point de défaillance unique dont la panne interromprait la connexion.
Parmi les produits nijitech, Lattix utilise ce modèle.
#Virtualisation
La virtualisation est la division d'un serveur physique unique en plusieurs machines virtuelles indépendantes. Chaque machine virtuelle exécute son propre système d'exploitation et reste isolée des autres. Les conteneurs, à l'inverse, partagent le noyau du système d'exploitation et offrent une isolation plus légère : une densité plus élevée sur le même matériel, mais une frontière d'isolation plus fine qu'une machine virtuelle.
Parmi les produits nijitech, Kovanly gère machines virtuelles et conteneurs dans un même panneau.
#Chiffrement de bout en bout
Le chiffrement de bout en bout est une forme de chiffrement où les données ne peuvent être déchiffrées qu'aux extrémités d'envoi et de réception. Aucun composant intermédiaire — opérateur réseau, serveur ou le service lui-même — ne peut lire le contenu. C'est ce qui le distingue du chiffrement de transport : avec ce dernier, les données sont déchiffrées en arrivant sur le serveur ; avec le chiffrement de bout en bout, non.
Dans les produits d'accès à distance et de réseau, cette distinction est décisive : elle détermine si le service lui-même peut voir le contenu.
#Garde-fou (guardrail)
Un garde-fou est une limite prédéfinie qu'un système autonome ne peut pas franchir. À l'intérieur de la limite, le système décide librement ; arrivé au bord, il s'arrête ou interroge un humain. Un plafond de dépense quotidien en publicité, une limite de transaction dans un système de paiement et la limite d'autorité d'un outil dans une architecture d'agents sont tous des garde-fous.
Dans les systèmes autonomes, le garde-fou est le moyen de base pour borner le risque sans renoncer à la vitesse.
#Compatibilité EVM
La compatibilité EVM signifie qu'une blockchain peut exécuter le bytecode de l'Ethereum Virtual Machine. Concrètement : les contrats intelligents écrits en Solidity, les portefeuilles comme MetaMask et les outils de développement comme Hardhat et ethers.js fonctionnent tels quels sur cette chaîne. L'équipe n'a ni nouveau langage ni nouvelle chaîne d'outils à apprendre.
Parmi les produits nijitech, Pylun est une chaîne compatible EVM.
#Finalité
La finalité est le point où une transaction blockchain devient irréversible. Avec une finalité probabiliste, la probabilité d'annulation diminue à mesure que des blocs s'empilent, sans jamais atteindre zéro : on attend donc plusieurs blocs. Avec une finalité instantanée, la transaction est réglée en un seul bloc et ne peut pas être annulée. Dans les applications de paiement et de commerce, cette différence se traduit directement en temps d'attente.
C'est l'algorithme de consensus qui détermine le type de finalité offert par une chaîne.
#Déploiement on-premise
Un déploiement on-premise fait tourner le logiciel sur les serveurs de l’organisation plutôt que dans le cloud de l’éditeur. Les données ne quittent jamais son infrastructure : la question du transfert transfrontalier ne se pose donc pas. Contrairement au cloud, le matériel, les mises à jour et les sauvegardes restent à sa charge.
Les produits nijitech prennent en charge le déploiement on-premise et cloud ; le choix dépend de la sensibilité des données et de la capacité opérationnelle.
#Code MCC (catégorie de commerçant)
Le code MCC est le code à quatre chiffres que les réseaux de cartes attribuent à chaque commerçant selon son activité. Les banques évaluent le risque à partir de ce code : dans certaines catégories, le nombre de mensualités est plafonné ou supprimé. Les catégories à montant élevé — concessions automobiles, bijouterie, carburant — y sont le plus souvent confrontées.
Quand une concession ne peut pas proposer de paiement échelonné, la cause est rarement le plafond du client mais le MCC du commerçant.
#Rétrofacturation (chargeback)
Une rétrofacturation, c’est le titulaire de la carte qui demande à sa banque d’annuler un paiement déjà effectué. Si la banque lui donne raison, le montant est repris au commerçant — même si la marchandise a été livrée. Sur les ventes à distance de montant élevé, c’est son principal risque d’encaissement.
Dans un montage sous séquestre, les fonds sont conservés jusqu’à la fin de l’opération : le risque de rétrofacturation ne pèse pas sur le commerçant.
#Fine-tuning (affinage)
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle d’IA existant sur les exemples propres à l’organisation afin d’en modifier durablement le comportement. Le modèle apprend le ton, le format et le vocabulaire métier. Différence avec le RAG : le RAG va chercher la connaissance à l’exécution, le fine-tuning l’inscrit dans le modèle.
Les deux ne s’opposent pas : le RAG règle la fraîcheur, le fine-tuning le ton, et la plupart des déploiements utilisent les deux.
#ATS (système de suivi des candidatures)
Un ATS est un logiciel qui gère le recrutement en un seul endroit, de l’offre à la proposition. Il collecte les candidatures, fait avancer les candidats par étapes et conserve les échanges. Un ATS classique est une archive : il stocke les données, mais l’évaluation reste humaine.
Avec une couche de talent intelligence, le système cesse d’être une archive : il note les candidats sur les mêmes critères et mène une partie de l’entretien.
#e-Residency (résidence numérique)
L’e-Residency est une identité numérique délivrée par l’État estonien. Elle permet de créer une société en Estonie et de signer à distance les opérations bancaires et comptables, sans jamais se rendre dans le pays. Ce n’est ni un titre de séjour ni une nationalité : seulement une capacité à agir numériquement.
L’Estonie n’imposant pas les bénéfices non distribués, elle est prisée des activités numériques qui conservent leurs gains dans la société.
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