Savoir échanger en anglais sur l’intelligence artificielle est essentiel en contexte professionnel, que ce soit avec un client ou une équipe technique. Voici des mini-dialogues bilingues, des fiches de vocabulaire et des conseils pour s’entraîner à toutes les situations.
💼 1. Consultant ↔ Client non technique (valoriser l’impact business)
🇬🇧 Client : How can this AI solution help our company?
🇫🇷 Client : Comment cette solution IA peut-elle aider notre entreprise ?
🇬🇧 Consultant : This AI-powered tool will reduce manual work by automating repetitive tasks. It will also improve decision-making by providing real-time insights.
🇫🇷 Consultant : Cet outil basé sur l’IA va réduire le travail manuel en automatisant les tâches répétitives. Il va aussi améliorer la prise de décision grâce à des analyses en temps réel.
🇬🇧 Client : That sounds interesting. Can we measure the benefits?
🇫🇷 Client : Intéressant. Peut-on mesurer les bénéfices ?
🇬🇧 Consultant : Yes, the proof of concept showed a 20% reduction in operational costs within three months.
🇫🇷 Consultant : Oui, la démo de faisabilité a montré une réduction de 20 % des coûts opérationnels en trois mois.
👥 2. Manager ↔ Équipe (discussion technique)
🇬🇧 Manager : Where do we stand with the machine learning model?
🇫🇷 Manager : Où en sommes-nous avec le modèle de machine learning ?
🇬🇧 Engineer : We trained the model with historical data, but we noticed a bias in the predictions.
🇫🇷 Ingénieur : Nous avons entraîné le modèle avec des données historiques, mais nous avons remarqué un biais dans les prédictions.
🇬🇧 Manager : What’s the next step to address this?
🇫🇷 Manager : Quelle est la prochaine étape pour corriger cela ?
🇬🇧 Engineer : We plan to balance the dataset and retrain the model to improve accuracy.
🇫🇷 Ingénieur : Nous prévoyons d’équilibrer le jeu de données et de réentraîner le modèle pour améliorer la précision.
🎤 3. Conférence / Workshop (vision stratégique)
🇬🇧 Speaker : AI is no longer just a future trend — it is already transforming industries today.
🇫🇷 Conférencier : L’IA n’est plus seulement une tendance future — elle transforme déjà les secteurs aujourd’hui.
🇬🇧 Participant : What’s the biggest challenge in AI adoption?
🇫🇷 Participant : Quel est le plus grand défi de l’adoption de l’IA ?
🇬🇧 Speaker : The main challenge is not the technology itself, but integrating it with existing processes and ensuring ethical use.
🇫🇷 Conférencier : Le principal défi n’est pas la technologie en soi, mais son intégration aux processus existants et l’assurance d’un usage éthique.
🧑💻 4. Réunion interne projet IA
🇬🇧 Colleague A : What’s the timeline for deploying the AI solution?
🇫🇷 Collègue A : Quel est le calendrier pour déployer la solution IA ?
🇬🇧 Colleague B : We plan to launch a pilot project next month and scale after evaluation.
🇫🇷 Collègue B : Nous prévoyons de lancer un projet pilote le mois prochain et de passer à l’échelle après évaluation.
🇬🇧 Colleague A : And what risks should we monitor?
🇫🇷 Collègue A : Quels risques devons-nous surveiller ?
🇬🇧 Colleague B : Data privacy and model bias are the key issues we must address.
🇫🇷 Collègue B : La confidentialité des données et le biais des modèles sont les enjeux principaux à traiter.
🔤 Fiche vocabulaire essentiel
- Intelligence artificielle → Artificial intelligence (AI)
👉 AI is transforming the way companies operate. - IA générative → Generative AI
👉 Generative AI can create text, images, and even code. - Apprentissage automatique → Machine learning (ML)
👉 We use machine learning to predict customer behaviour. - Modèle de machine learning → Machine learning model
👉 The new model improved the prediction accuracy. - Données d’entraînement → Training data
👉 High-quality training data is crucial for good results. - Données de test → Test data
👉 We evaluate the model on separate test data. - Biais de modèle → Model bias
👉 We must regularly check the model for bias. - Hallucination (d’un modèle) → Hallucination
👉 Sometimes the chatbot produces hallucinations that sound confident but are wrong. - Invite / consigne (pour un modèle) → Prompt
👉 The output depends heavily on how you write the prompt. - Ajustement fin → Fine-tuning
👉 We fine-tuned the model on our internal documents. - Cas d’usage → Use case
👉 Let’s start with one simple use case before scaling up. - Preuve de concept → Proof of concept (POC)
👉 The POC showed that the solution is technically feasible. - Passage à l’échelle → Scaling / Scale up
👉 Once the pilot works, we can scale the solution globally. - Intégration via API → API integration
👉 The AI service is available through a REST API. - Équipe data / IA → Data / AI team
👉 Our AI team works closely with business stakeholders. - Explicabilité du modèle → Model explainability
👉 Regulators are asking for better model explainability. - Gouvernance de l’IA → AI governance
👉 AI governance frameworks help manage risks and compliance. - Protection des données → Data protection
👉 Data protection is a key concern in any AI project. - Conformité réglementaire → Regulatory compliance
👉 We must ensure regulatory compliance before deployment. - Gain de productivité → Productivity gain
👉 The chatbot generated significant productivity gains. - Retour sur investissement → Return on investment (ROI)
- 👉 Management wants to see a clear ROI for AI projects.
💡 Conseils et astuces pour retenir le vocabulaire IA
Utiliser les mots dans vos contextes réels : e-mails, comptes rendus, présentations en anglais. Par exemple : “We’re running a POC with a generative AI model.”
✅ Jouer avec les prompts : entraînez-vous à reformuler une même demande en 2–3 prompts différents pour voir l’impact sur la réponse.
✅ Classer le vocabulaire par thèmes :
- 🔎 Données & modèles : training data, model, bias, hallucination, fine-tuning…
- 🧩 Business & stratégie : use case, ROI, productivity gain, governance…
- 🛠️ Tech & déploiement : API integration, scaling, infrastructure…
✅ Réutiliser à l’oral : simulez un call en anglais avec un client ou un collègue, même seul, en lisant les mini-dialogues à voix haute.
⚠️ Faux amis fréquents
- Actuel → current, et non actual
👉 Our current AI strategy focuses on customer service. - Expérience (test) → experiment, pas experience
👉 We ran an experiment to compare two models. - Données sensibles → sensitive data, et non sensible data
👉 We cannot use sensitive data in this experiment. - Contrôler (vérifier) → souvent to check ou to monitor, pas toujours to control
👉 We need to monitor the model in production.
🔑 Mots à garder en anglais (même en français professionnel)
Dans le milieu IT francophone, certains mots anglais sont utilisés sans traduction :
- Use case (plus naturel que « cas d’usage »)
- POC (Proof of concept)
- Prompt
- Dataset
- Chatbot
- API
- Pipeline (data / MLOps pipeline)
- Fine-tuning
Vous voulez en savoir plus ?
➜ Consultez notre glossaire IA
