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L’intelligence artificielle transforme rapidement le monde dans lequel nous vivons. Bien que l’IA sous forme de machine learning existe depuis des décennies, les modèles qui reproduisent plus fidèlement le fonctionnement du cerveau humain constituent une avancée plus récente. Il y a moins de dix ans, la plupart des gens, y compris de nombreux cadres dirigeants, ne connaissaient pas bien le concept d’IA. Ce n’est qu’avec l’arrivée de ChatGPT et d’autres grands modèles de langage (LLM) similaires, il y a quelques années, que l’IA générative a soudainement attiré l’attention de tous.
Aujourd’hui, tout le monde s’accorde à dire que l’IA représente l’avenir, non seulement pour les entreprises, mais aussi pour presque tous les autres aspects de notre vie. Le débat est désormais passé de « qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? » à « quelles applications d’IA devrions-nous utiliser et comment ? ».
Avec le développement et l’introduction rapides de nouvelles applications d’IA, cela peut sembler un peu déroutant. Dans cette présentation, nous allons expliquer ce que sont les applications d’IA et nous pencher sur certains des principaux usages actuels de l’IA dans divers secteurs.
Les applications d’IA sont des logiciels qui mettent en œuvre des techniques d’intelligence artificielle telles que le machine learning, le traitement du langage naturel (NLP) et la robotique pour effectuer diverses tâches. Ces tâches peuvent aller de l’automatisation de fonctions simples et répétitives à la réplication de fonctions cognitives complexes qui nécessitent une intelligence similaire à celle de l’être humain.
Dans de nombreux secteurs, de la santé au retail et bien d’autres encore, les entreprises utilisent les applications d’IA pour gagner en efficacité, réduire les erreurs humaines, tirer davantage d’informations de leurs données, réduire leurs coûts et améliorer leur prise de décision.
Voici quelques-uns des exemples les plus courants d’applications d’IA.
Actuellement, la plupart des gens connaissent l’IA générative par le biais de ChatGPT, Gemini, Copilot, etc. L’IA générative est un terme générique qui désigne une IA capable de créer du contenu original, notamment du texte, des visuels, des vidéos et des fichiers audio, tandis que les grands modèles de langage ne peuvent produire que du texte. Tous les LLM sont une forme d’IA générative, mais tous les outils d’IA générative ne sont pas basés sur des LLM.
Les LLM sont utilisés pour des tâches textuelles telles que les chatbots, les assistants virtuels, la traduction linguistique et la création de rapports. Les modèles d’IA générative permettent d’effectuer des tâches similaires, mais aussi des tâches plus créatives telles que la création de contenus publicitaires ciblés, des essais virtuels de produits, des compositions musicales, etc.
Les moteurs de recommandation sont des systèmes d’IA qui utilisent l’analyse des Big Data et le machine learning pour analyser les tendances des données comportementales et formuler des recommandations pertinentes en fonction de ces dernières. Les moteurs de recherche, les sites de e-commerce, les réseaux sociaux et les plateformes de streaming les utilisent largement pour recommander du contenu, des produits ou des services aux utilisateurs en fonction de leurs comportements d’achat ou de navigation. Ainsi, la prochaine fois que vous repérerez les mentions « Parce que vous avez regardé » ou « Des clients ont également acheté » dans une application ou une interface, sachez que les moteurs de recommandation font probablement partie de cette expérience.
La vision par ordinateur est une forme d’IA qui utilise le machine learning et les réseaux neuronaux pour apprendre aux ordinateurs à voir, observer et comprendre comme le fait la vision humaine. Au lieu des rétines et du cortex visuel, la vision par ordinateur utilise des caméras, des données et des algorithmes pour traiter les informations. Elle est largement utilisée dans le secteur de l’industrie pour détecter des problèmes ou des défauts imperceptibles sur les produits.
Le NLP est une IA qui utilise le machine learning pour permettre aux ordinateurs de communiquer et de comprendre le langage humain. Le NLP est déjà largement utilisé dans les chatbots de service client, les systèmes GPS à commande vocale et les assistants virtuels qui répondent aux questions, tels qu’Alexa d’Amazon. Les entreprises peuvent utiliser le NLP pour simplifier leurs opérations et leurs processus par l’automatisation des tâches répétitives et l’amélioration de l’analyse des données.
L’IA prédictive utilise l’analyse statistique et le machine learning pour identifier les grandes tendances et prédire l’avenir. Grâce à l’IA prédictive, les entreprises peuvent analyser rapidement de grandes quantités de données pour identifier des problèmes ou des risques potentiels. Par exemple, des équipes peuvent l’utiliser pour prévoir des perturbations futures de la supply chain ou des pannes mécaniques potentielles, ce qui leur permet de se préparer en conséquence.
Les applications d’IA simplifient les opérations et favorisent l’innovation dans un large éventail de secteurs. Voici quelques exemples d’utilisation actuelle de l’intelligence artificielle dans différents secteurs.
Le secteur de la santé utilise les applications d’IA pour des tâches aussi diverses que les démarches administratives, les diagnostics et les traitements médicaux. Les systèmes d’IA basés sur le NLP permettent d’extraire des informations de dossiers médicaux non structurés afin d’améliorer l’efficacité de la facturation, du codage et de la gestion des données. Outre l’utilisation d’outils d’IA pour prendre des notes pendant les consultations, les médecins utilisent ces systèmes pour analyser les données des patients afin d’élaborer des protocoles de traitement personnalisés.
L’IA est également utilisée pour accélérer le développement de nouveaux médicaments. Par exemple, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont récemment utilisé l’IA pour faciliter la conception d’antibiotiques capables de tuer les SARM résistants aux médicaments. Bien que de tels efforts nécessitent encore beaucoup d’expertise humaine et d’entraînement, l’intelligence artificielle permet aux chercheurs d’analyser rapidement et efficacement de vastes quantités de données médicales et scientifiques afin d’accélérer le processus de découverte de nouveaux traitements susceptibles de sauver des vies.
L’intelligence artificielle transforme toutes les facettes de la publicité, de la personnalisation à l’analyse des performances sans oublier l’optimisation de la diffusion. Grâce à l’IA, les spécialistes du marketing peuvent analyser les données et les comportements des clients afin de créer des publicités hyperciblées conçues pour augmenter l’engagement et les taux de conversion. Les outils d’IA permettent également de déterminer les périodes, les canaux et les formats optimaux pour la diffusion des publicités afin de maximiser le retour sur investissement des campagnes.
Le secteur des services financiers utilise actuellement l’IA pour la détection des fraudes, la gestion des risques, les activités de conformité, la création de produits et services personnalisés, l’automatisation de documents et plus encore.
Grâce à l’IA, les organismes de services financiers peuvent surveiller plus précisément les transactions frauduleuses et agir rapidement en cas de détection. Les outils d’IA automatisent également les flux de travail financiers, ce qui permet de réduire les erreurs manuelles dans des tâches telles que le traitement des données et des documents ou l’analyse.
Depuis des années, le secteur du gaming utilise une forme d’intelligence artificielle pour créer des scripts et des images, mais aussi de nouveaux niveaux et de nouvelles cartes en temps réel. L’IA sert également à analyser la difficulté d’un jeu afin de maintenir l’intérêt des joueurs. Certaines entreprises utilisent l’IA pour générer des expériences de gaming plus personnalisées. Par exemple, un jeu utilise le biofeedback avec des appareils alimentés par l’IA pour mesurer les réponses physiologiques des utilisateurs, comme le stress ou l’excitation, afin d’ajuster l’expérience même du jeu.
L’IA a transformé le retail et le e-commerce par l’amélioration de l’expérience client et des opérations. Outre les chatbots de service client, les moteurs de recommandation surveillent et analysent le comportement des clients, les orientent vers des produits pertinents qu’ils n’auraient peut-être pas remarqués, ce qui augmente le potentiel de vente, et idéalement, la valeur pour les clients.
La tarification dynamique est également en plein essor. Grâce à l’IA et au machine learning, les retailers peuvent optimiser la tarification en temps réel en fonction de la demande du marché et de l’activité des concurrents afin d’optimiser leurs revenus.
L’intelligence artificielle est l’un des principaux moteurs de la quatrième révolution industrielle, notre ère actuelle de l’industrie intelligente. Les technologies d’IA telles que le NLP, le machine learning et la vision par ordinateur permettent d’améliorer presque tous les aspects du secteur de l’industrie, notamment l’efficacité énergétique, la maintenance prédictive, la gestion de la supply chain et la capacité à offrir des services industriels personnalisés.
Grâce à l’automatisation, au contrôle qualité et à l’analyse prédictive basés sur l’IA, les industriels sont en mesure d’accélérer la production et d’optimiser les flux de travail, ainsi que de réduire les erreurs humaines et les coûts de main-d’œuvre et de maintenance. Les outils d’IA confèrent également aux industriels un avantage concurrentiel puisqu’ils leur permettent d’innover plus rapidement et plus efficacement en réponse à l’évolution des demandes du marché.
Alors que les enseignants doivent en faire toujours plus avec des moyens réduits, l’IA devient un outil précieux à l’intérieur comme à l’extérieur des classes. Ils utilisent des outils d’IA pour simplifier leurs plans de cours, créer du contenu et noter les devoirs, ce qui leur permet de consacrer moins de temps aux tâches administratives et davantage à l’enseignement.
L’IA encourage également un apprentissage plus personnalisé. Sans alourdir leur charge de travail, les enseignants développent du contenu généré par l’IA et adapté aux besoins individuels des élèves, qui peuvent progresser à leur propre rythme grâce à des activités qui correspondent à leur style d’apprentissage.
Le service client peut conditionner la fidélité des clients. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent analyser le comportement des clients en temps réel, anticiper leurs besoins et résoudre les problèmes rapidement et efficacement. Elle permet également d’offrir un service client 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans avoir recours à des installations et du personnel coûteux.
Bien que les chatbots soient la norme depuis des années, l’IA va désormais au-delà des scripts d’assistance de base. Aujourd’hui, les modèles génératifs avancés utilisent l’analyse des opinions pour interpréter le ton et l’émotion du message d’un client, ce qui permet à l’entreprise de répondre plus rapidement aux clients mécontents avec l’attention nécessaire.
Voici quelques-unes des questions les plus fréquemment posées sur les applications d’IA.
L’IA transforme rapidement toutes les facettes de l’entreprise. Les applications d’IA aident les entreprises à améliorer leur productivité, leur efficacité et leur évolutivité, ainsi qu’à réduire leurs coûts. Voici quelques-unes des applications les plus courantes de l’IA :
Service client : grâce aux chatbots et aux assistants virtuels alimentés par l’IA, les entreprises peuvent répondre plus rapidement à un plus grand nombre de requêtes des clients, ce qui favorise leur fidélisation.
Comptabilité/finance : grâce à l’IA, les entreprises peuvent analyser rapidement d’importants volumes de données afin d’établir des projections financières plus précises, d’améliorer leur conformité et de surveiller plus facilement les fraudes.
Ventes et marketing : les entreprises utilisent l’IA pour analyser le comportement de leurs clients afin de développer des campagnes marketing ciblées avec un contenu plus personnalisé.
Gestion de la supply chain et logistique : les entreprises utilisent des outils d’IA pour gérer plus efficacement leurs stocks et automatiser des tâches manuelles telles que la préparation et le tri dans les entrepôts.
Ressources humaines : les entreprises utilisent l’IA pour automatiser des tâches RH, de la sélection de candidats potentiels à la gestion des dossiers et de la paie des collaborateurs, sans oublier l’intégration des employés entre autres.
En termes d’engagement et de trafic, ChatGPT est actuellement l’application d’IA la plus utilisée sur la base des visites mensuelles du site.
Le « meilleur » dépend du type de tâche que les utilisateurs veulent accomplir avec l’IA. Certains outils d’IA sont spécialisés dans la retouche d’images, tandis que d’autres ont de fortes capacités de rédaction ou de création vidéo. Les principales plateformes d’IA (c’est-à-dire les plus utilisées) offrent généralement un niveau d’accès gratuit avec la possibilité de bénéficier de fonctionnalités supplémentaires sur abonnement. Selon Visual Capitalist, certains des outils de chat les plus populaires sont ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Character.AI et Perplexity.
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