Contactez-nous
Services
Contactez-nous
Citer Cette Recherche

100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
mis à jour le 18 juin 2026
Consultez nos normes éthiques
Citer Cette Recherche

Apprendre les cas d'utilisation de l'IA présente des avantages mesurables. Au cours de mes ~2 décennies d'expérience dans la mise en œuvre de solutions d'analyse avancée et d'IA au sein d'entreprises, j'ai constaté l'importance du choix des cas d'utilisation. J'ai analysé plus de 100 cas d'utilisation de l'IA, leurs exemples concrets et les ai classés par fonction métier et par secteur d'activité. Suivez les liens ci-dessous en fonction de votre domaine de concentration :

Pour toutes les applications d'IA métier et leurs exemples concrets/études de cas, vous pouvez filtrer :

AI des cas d'utilisation avec des exemples concrets

Assurance
Succès client

Traitement du langage naturel

Permettre aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain à des fins de communication, d'analyse et d'automatisation.
services financiers
Succès client

Détection de la fraude

Identifier les transactions et les comportements suspects afin de prévenir les pertes financières et la cybercriminalité.
Fabrication
Technologie

Maintenance prédictive

Prévoir les pannes d'équipement afin de planifier la maintenance et de réduire les temps d'arrêt.
Transport / Expédition
Données

prévisions des ventes

Prévoir les tendances futures des ventes pour orienter la planification commerciale et l'allocation des ressources.
Pharmaceutique / Cosmétique
R&D / Recherche et développement

Génération de prospects

Identifier et engager les clients potentiels grâce à un ciblage basé sur les données.
organisations sociales et civiques
Commercialisation

Marketing personnalisé

Personnalisation des recommandations publicitaires et de contenu en fonction du comportement de l'utilisateur.
Sportif
Succès client

Automatisation de la saisie de données

Remplace la saisie manuelle de données par une automatisation intelligente, réduisant ainsi les erreurs humaines et augmentant la vitesse de traitement des données dans tous les systèmes.
Services publics
Finance

Traitement des factures

Automatisation de l'extraction, de la validation et du traitement des factures afin de rationaliser les opérations financières et de réduire les erreurs.
Technologie
Ingénierie

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Gestion et optimisation des processus logistiques, d'approvisionnement et de distribution pour une efficacité accrue et une réduction des coûts.
Vente au détail
Technologie

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Améliorer la visibilité et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'analyse prédictive et à l'automatisation.
Transport / Expédition
Données

Optimisation des stocks

Gestion des niveaux de stock grâce à des stratégies automatisées de prévision de la demande et de réapprovisionnement.
organisations sociales et civiques
Commercialisation

Conformité

Garantir la conformité réglementaire grâce à une surveillance, un reporting et une évaluation des risques automatisés.
Sportif
Succès client

IA conversationnelle et chatbots

Améliore le service client en automatisant les réponses, en acheminant les requêtes et en s'intégrant aux systèmes back-end pour un accès aux données en temps réel.
Services publics
Finance

Suivi des indicateurs clés de performance (KPI)

Automatise la collecte, la visualisation et l'alerte des indicateurs clés de performance, fournissant des informations en temps réel pour la prise de décision.
Sportif
Succès client

Analyse des clients

Analyser le comportement et les tendances des clients afin d'optimiser les stratégies commerciales et l'engagement.
Services publics
Succès client

Gestion des effectifs

Optimisation de l'affectation et de la planification des effectifs afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts.
Transport / Expédition
Vente au détail

Optimisation du réseau

Optimisation des performances du réseau en termes de vitesse, de fiabilité et d'utilisation des ressources.
Technologie
Analytique

Analyses en temps réel

Traitement et analyse instantanés des données pour une prise de décision rapide.
Assurance
Succès client

Classification des appels

Catégoriser les appels en fonction des sujets, du sentiment ou de l'urgence.
Énergie

Découverte de l'intention d'appel

Identifier l'objectif des appels clients afin d'optimiser les réponses.
services financiers
Données

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)

Simplifier la création de modèles d'apprentissage automatique sans expertise approfondie.
Vente au détail
Technologie

Géoanalyse

Analyse des données géolocalisées pour dégager les tendances et les schémas spatiaux.
Technologie
Nourriture / Boissons

Intégration des données

Combiner les données provenant de sources multiples pour un accès et une analyse unifiés.
Soins de santé
Analytique

Étiquetage des données

Annoter les données pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique.
Éducation
R&D / Recherche et développement

Visualisation des données

Représenter des données complexes à l'aide de graphiques et de diagrammes intuitifs.
Éducation
R&D / Recherche et développement

Transformation des données

Conversion des données en formats adaptés à l'analyse et au traitement.
Transport / Expédition
services financiers

préparation des données

Nettoyage et structuration des données en vue de leur analyse et de leur modélisation.
Éducation
R&D / Recherche et développement

Gestion et surveillance des données

Garantir la cohérence, l'accessibilité et la sécurité des données.
services financiers
souscription de prêts

Automatisation du recouvrement de créances

Améliorer le recouvrement des créances grâce à l'automatisation des flux de travail et de la communication.
services financiers
souscription de prêts

Crédit et notation

Évaluation de la solvabilité et du risque basée sur l'analyse des données.
services financiers
souscription de prêts

Recouvrement de prêts

Automatisation des stratégies de suivi et de recouvrement des prêts impayés.
Technologie
HEURE

Surveillance des employés

Suivi de l'activité des employés pour optimiser la productivité et la conformité.
Technologie
HEURE

Gestion de la performance

Suivi et amélioration de l'efficacité et des résultats de la main-d'œuvre.
services financiers

robots de vente au détail

Assister les clients dans leurs recommandations de produits et leurs transactions.
Nourriture / Boissons
R&D / Recherche et développement

Gestion des connaissances

Organiser et optimiser l'accès à l'information pour plus d'efficacité.
Éducation
Succès client

Tutorat

Fournir une assistance pédagogique basée sur l'IA et un apprentissage personnalisé.
Soins de santé
Analytique

Analyse des données des patients

Extraire des informations pertinentes des données médicales pour améliorer les soins.
Soins de santé
Analytique

Médecine personnalisée

Adapter les traitements en fonction des données de santé individuelles.
Pharmaceutique / Cosmétique
Analytique

Découverte de médicaments

Accélérer la recherche pharmaceutique grâce à l'analyse pilotée par l'IA.
Pharmaceutique / Cosmétique
Analytique

Diagnostic assisté/automatisé

Soutenir les professionnels de la santé grâce à des diagnostics basés sur l'IA.
Filtre
Industrie
Fonction commerciale

Cas d'utilisation de l'IA générative

L'IA générative implique des modèles d'IA générant des résultats pour des tâches où il n'y a pas de réponse unique correcte (par exemple, l'écriture créative). Depuis le lancement de ChatGPT, sa popularité a explosé. Les cas d'utilisation incluent la création de contenu pour le marketing, la génération de code logiciel, la conception d'interfaces utilisateur et bien d'autres.

Pour plus d'informations : Cas d'utilisation de l'IA générative.

Figure 1 : L'augmentation de « IA générative » sur Google.

Cas d'utilisation de l'IA pour les fonctions métier

Voici les applications d'intelligence artificielle les plus courantes couvrant le marketing, les ventes, le service client, la sécurité, les données, la technologie et d'autres processus.

> Analytique

Solutions générales

  • Plateforme d'analyse : Habillez vos employés avec des données et des outils unifiés pour effectuer des analyses avancées, identifier rapidement les problèmes et fournir des insights basés sur les données.
  • Services d'analyse : Répondez à vos besoins d'analyse personnalisés avec ces fournisseurs de solutions de bout en bout. Les fournisseurs vous aident à atteindre vos objectifs commerciaux en offrant des solutions clés en main.
  • Apprentissage automatique automatisé (autoML) : Les machines alimentées par l'IA peuvent aider les data scientists à optimiser les modèles d'apprentissage automatique. Avec l'essor des capacités de données et d'analyse, l'automatisation devient de plus en plus essentielle en science des données. L'autoML automatise les tâches d'apprentissage automatique chronophages, telles que la saisie de données, permettant aux entreprises de déployer des modèles et d'automatiser les processus plus rapidement.

Solutions spécialisées

  • Analytique conversationnelle : Exploitez les interfaces conversationnelles pour analyser vos données métier. Le traitement du langage naturel vous aide à travailler avec des données vocales et plus encore, permettant une analyse automatisée des avis et des suggestions.
  • Analytique du e-commerce : Systèmes d'analyse spécialisés conçus pour gérer l'afflux de données de commerce électronique. Optimisez votre entonnoir de vente et le trafic client pour maximiser les profits.
  • Plateforme de géo-analytique : Analysez des images satellites détaillées pour des insights prédictifs. Utilisez des données spatiales pour atteindre vos objectifs commerciaux et capturer les changements en temps réel dans n'importe quel paysage.
  • Reconnaissance d'images et analyse visuelle : Analysez les données visuelles en utilisant des systèmes avancés de reconnaissance d'images et de vidéos. Extrayez des insights significatifs de grands volumes d'images et de vidéos.
  • Analytique en temps réel : Obtenez des insights en temps réel pour des décisions sensibles au temps. Agissez rapidement pour maintenir vos KPI. Utilisez l'apprentissage automatique pour explorer des données non structurées sans interruptions.

> Service client

  • Analytique des appels : Utilisez des analyses avancées sur les données d'appels pour découvrir des insights qui améliorent la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle. Identifiez les modèles et optimisez vos résultats en analysant les avis clients via des données vocales, en pointant les domaines à améliorer.
    • Exemple concret : Sestek indique que la banque ING a observé une augmentation de 15% de la qualité des ventes et une diminution de 3% des taux de silence globaux après avoir intégré l'IA dans ses systèmes de contact.
  • Classification des appels : Exploitez le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les intentions des clients, permettant aux agents de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Identifiez la nature des besoins des clients avant de router les appels, garantissant que le département approprié gère le problème. Cette approche améliore l'efficacité et augmente les taux de satisfaction.
  • Découverte de l'intention d'appel : Exploitez le NLP et l'apprentissage automatique pour estimer et gérer l'intention des clients (par exemple, le désabonnement) afin d'améliorer la satisfaction et les indicateurs commerciaux. L'analyse du sentiment des clients à travers le niveau et le ton de la voix peut révéler des micro-émotions qui influencent la prise de décision. Découvrez comment détecter l'intention des clients avec la reconnaissance de l'intention du chatbot.
  • Chatbot pour le service client (Solution d'auto-service) : À mesure que les algorithmes d'IA s'améliorent, les chatbots peuvent comprendre des requêtes plus complexes. Créez des chatbots intelligents et auto-améliorants 24/7 qui gèrent la plupart des demandes et transfèrent les clients vers des agents en direct si nécessaire. Cela réduit les coûts de service client et augmente la satisfaction, permettant aux proxy humains de se concentrer sur des besoins clients plus spécifiques. Lisez pour plus d'insights sur les chatbots dans le service client ou découvrez les plateformes de chatbot.
  • Analytique des chatbots : Analysez les interactions des clients avec votre chatbot pour évaluer sa performance globale. Identifiez les lacunes et les domaines d'amélioration, et mesurez la satisfaction des clients avec le chatbot.
  • Tests de chatbot : Utilisez des frameworks de test semi-automatisés et automatisés pour évaluer la performance du chatbot avant le déploiement. Prévenez les pannes catastrophiques en identifiant les faiblesses dans le flux conversationnel.
  • Analytique des contacts clients : Appliquez des analyses avancées à toutes les données de contact client pour obtenir des insights qui augmentent la satisfaction et l'efficacité. Utilisez le NLP pour atteindre des taux de satisfaction plus élevés.
  • Suggestions de réponse au service client : Les bots écoutent les appels des agents, suggérant des réponses de bonnes pratiques pour améliorer la satisfaction client et standardiser l'expérience client. Cette approche peut également augmenter les ventes additionnelles et croisées en fournissant les bonnes suggestions.
  • Écoute sociale et gestion des tickets : Utilisez le NLP et la vision par ordinateur pour identifier les clients ayant besoin de contact et répondez automatiquement ou assignez-les aux agents pertinents, améliorant la satisfaction. Analysez les données des réseaux sociaux pour déterminer à qui vendre et quels produits offrir.
  • Router intelligent des appels : Routez les appels vers les agents les plus qualifiés disponibles. Les systèmes de routage intelligent utilisent les données de toutes les interactions clients pour optimiser la satisfaction. En tenant compte des profils clients et de la performance des agents, vous pouvez associer le bon service au bon agent pour atteindre des scores de promoteur nets supérieurs. N'hésitez pas à lire des études de cas sur l'association du client au bon agent dans notre article sur les exemples d'IA émotionnelle.
  • Analytique des enquêtes et des avis : Utilisez le NLP pour analyser les champs de texte dans les enquêtes et les avis, découvrant des insights qui améliorent la satisfaction. Automatisez le processus en mappant les mots-clés pertinents aux scores appropriés, réduisant le temps nécessaire à la génération de rapports.
    • Exemple concret : Protobrand analysait manuellement les avis par codage manuel mais automatise désormais une grande partie du travail avec Gavagai, permettant à l'entreprise de gérer de plus grands volumes de données tout en effectuant des analyses efficacement. En savoir plus sur l'analyse des enquêtes dans notre article connexe.
  • Authentification vocale : Authentifiez les clients sans mots de passe en utilisant la reconnaissance vocale biométrique, améliorant la satisfaction et minimisant les problèmes liés aux mots de passe oubliés. Les clients peuvent accéder à des informations confidentielles avec leur ID vocal unique, offrant une alternative sécurisée aux méthodes d'authentification traditionnelles comme les chiffres de SSN.

> Cybersécurité

DLP

Les logiciels de prévention de la perte de données (DLP) exploitent les technologies d'IA pour atteindre

  • Détection en temps réel des données sensibles au-delà de celles identifiées à l'aide d'approches basées sur des règles
  • Contrôle d'accès intelligent apprenant des modèles d'accès aux données autorisés pour réduire les faux positifs

Pour plus d'informations, consultez les meilleures pratiques pour utiliser l'IA dans la DLP.

Surveillance du réseau

Les cas d'utilisation typiques incluent :

  • Détection d'anomalie dans le trafic réseau pour identifier les cyberattaques
  • Optimisation automatisée du réseau pour gérer les pics de charge à un coût optimal sans nuire à l'expérience utilisateur.

Pour des exemples concrets : IA dans la surveillance du réseau

> Données

  • Plateforme de nettoyage et de validation des données : Évitez les erreurs de qualité en assurant la qualité de vos données avec des processus et des outils de nettoyage appropriés. Automatisez le processus de validation en utilisant des sources de données externes. Un nettoyage de maintenance régulier peut être programmé, et la qualité des données peut être augmentée.
  • Intégration des données : Combinez vos données de différentes sources en informations significatives et précieuses. Le trafic de données dépend de plusieurs plateformes. Par conséquent, la gestion de ce trafic énorme et la structuration des données dans un format significatif seront importantes. Gardez votre lac de données disponible pour une analyse ultérieure.
  • Gestion et surveillance des données : Gardez vos données de haute qualité pour une analyse avancée. Ajustez la qualité en filtrant les données entrantes. Gagnez du temps en automatisant les tâches manuelles et répétitives.
  • Plateforme de préparation des données : Préparez vos données à partir de formats bruts avec des problèmes de qualité de données vers un format propre et prêt à l'analyse. Utilisez les plateformes d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour affiner vos données avant de les placer dans un entrepôt de données.
  • Transformation des données : Transformez vos données pour les préparer à une analyse avancée. Si elles sont non structurées, ajustez-les au format requis.
  • Visualisation des données : Visualisez vos données pour une meilleure analyse et prise de décision. Laissez les tableaux de bord parler. Communiquez votre message plus facilement et de manière plus esthétique.
  • Étiquetage des données : À moins d'utiliser des systèmes d'apprentissage non supervisé, vous avez besoin de données étiquetées de haute qualité. Étiquetez vos données pour entraîner vos systèmes d'apprentissage supervisé. Les systèmes à boucle humaine auto étiquettent vos données et externalisent l'étiquetage des points de données qui ne peuvent pas être auto-étiquetés avec confiance.
  • Données synthétiques : Les ordinateurs peuvent créer artificiellement des données synthétiques pour effectuer certaines opérations. Les données synthétiques sont généralement utilisées pour tester de nouveaux produits et outils, valider des modèles et répondre aux besoins de l'IA. Les entreprises peuvent simuler des conditions non encore rencontrées et prendre des précautions en conséquence grâce aux données synthétiques. Elles surmontent également les limitations de confidentialité car elles n'exposent aucune donnée réelle. Ainsi, les données synthétiques sont une solution d'IA intelligente pour les entreprises afin de simuler des événements futurs et d'envisager des possibilités futures. Vous pouvez obtenir plus d'informations sur les données synthétiques dans notre article connexe.

> Énergie

  • Optimisation des réseaux intelligents : L'IA peut aider à équilibrer l'offre et la demande en temps réel en prédisant les modèles de consommation d'énergie, en intégrant plus efficacement les sources d'énergie renouvelable et en détectant les anomalies du réseau. Cela permet d'améliorer la résilience des solutions de réseau intelligent et de réduire les pannes.
  • Prévision de la consommation d'énergie : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à prévoir la consommation d'énergie à court et à long terme au niveau des bâtiments, des quartiers ou des nations. Ces prévisions permettent d'aligner la production sur la demande, d'optimiser les stratégies de tarification et d'assurer l'efficacité énergétique dans les environnements résidentiels et industriels.
  • Maintenance prédictive dans les infrastructures énergétiques : L'IA peut être appliquée pour surveiller les turbines, les transformateurs et les pipelines afin de détecter les signes précoces de défaillance. Cela aide à réduire les temps d'arrêt, à prolonger la durée de vie des actifs et à réduire les coûts de maintenance grâce à des prévisions basées sur les données et des systèmes d'alerte automatisés.
  • Prévision des énergies renouvelables : Les fonctionnalités de l'IA peuvent améliorer la précision des prévisions de production solaire et éolienne en fonction de la météo, des données historiques et des entrées des capteurs. Cela permet aux utilisateurs d'améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans le mix énergétique tout en réduisant la dépendance aux sources d'énergie fossile de secours.
  • Optimisation du trading d'énergie : L'apprentissage par renforcement et l'analyse avancée peuvent générer des décisions de trading en temps réel, ajustées au risque, sur des marchés énergétiques volatils. Cela maximise les profits et minimise les déséquilibres en identifiant les stratégies d'enchères optimales.
  • Gestion de la réponse à la demande énergétique : Les modèles d'IA peuvent contrôler et automatiser la consommation d'énergie pendant les périodes de pointe. Cela permet aux entreprises de déplacer intelligemment l'utilisation en fonction de la tarification dynamique, des conditions environnementales et du comportement des utilisateurs pour réduire la pression sur le réseau et les coûts.
  • Optimisation de la conception des réacteurs à fusion : L'apprentissage automatique peut optimiser les conceptions de stellarators, accélérant le développement d'une énergie de fusion propre et sûre. Les modèles d'apprentissage automatique agissent comme des substituts pour des simulations physiques complexes, permettant des itérations de conception plus rapides et plus efficaces. Simplifiez les exigences d'ingénierie, réduisez les coûts et rapprochez l'énergie de fusion de la réalité en combinant la modélisation scientifique avec l'innovation pilotée par l'IA.

> Finance

La fonction métier de la finance dirigée par le PDG accomplit de nombreuses tâches répétitives impliquant des compétences quantitatives, ce qui les rend bien adaptées à la transformation par l'IA :

Pour plus d'informations, consultez les cas d'utilisation de l'IA dans l'automatisation AP.

> RH

  • Surveillance des employés : Surveillez vos employés pour une meilleure mesure de la productivité. Fournissez des métriques objectives pour voir comment ils fonctionnent. Prévoyez leur performance globale avec la disponibilité de masses de données.
  • Recrutement: Le recrutement est un jeu de prédiction : Quel candidat, commençant à un poste spécifique, contribuera le plus à l'entreprise ? Les capacités de traitement de données supérieures des machines et des chatbots de recrutement augmentent les employés RH dans diverses parties du recrutement, telles que la recherche de candidats qualifiés, leur entretien avec des bots pour comprendre leur adéquation ou l'évaluation de leurs résultats d'évaluation pour décider s'ils doivent recevoir une offre.
  • Analytique RH : Les services d'analyse RH sont comme la voix de l'analyse des employés. Examinez vos analyses de main-d'œuvre et prenez de meilleures décisions RH. Obtenez des insights exploitables et des suggestions impactantes pour une satisfaction des employés plus élevée.
  • Gestion de la rétention RH : Prédisez quels employés sont susceptibles de partir et améliorez leur satisfaction au travail pour les retenir. Détectez les raisons sous-jacentes de leur motivation à chercher de nouvelles opportunités. En les gardant dans votre organisation, réduisez votre perte de capital humain.
  • Gestion de la performance : Gérez la performance de vos employés efficacement et équitablement sans nuire à leur motivation. Suivez leurs KPI sur votre tableau de bord et fournissez des commentaires en temps réel. Cela augmenterait la satisfaction des employés et réduirait le taux de roulement de votre organisation. Réalisez le potentiel professionnel maximal de vos employés avec les bons outils.

Vous pouvez également lire notre article sur les tendances de la technologie RH.

> Marketing

Une enquête de 2021 menée auprès de marketeurs mondiaux a révélé que 41% des répondants ont constaté une augmentation de la croissance des revenus et une amélioration des performances grâce à l'utilisation de l'IA dans leurs campagnes marketing.

Le marketing peut être résumé comme atteindre le client avec la bonne offre, le bon message, au bon moment, par le bon canal, tout en apprenant continuellement. Pour réussir, les entreprises peuvent exploiter des outils alimentés par l'IA pour mieux connaître leurs clients, créer un contenu plus convaincant et mener des campagnes marketing personnalisées. L'IA peut fournir des insights précis et suggérer des solutions marketing intelligentes qui se refléteraient directement sur les profits avec les données clients. Vous pouvez trouver les trois principaux cas d'utilisation de l'IA dans le marketing :

  • Analytique marketing : Les systèmes d'IA apprennent, analysent et mesurent les efforts marketing. Ces solutions suivent l'activité médiatique et fournissent des insights sur les efforts de relations publiques pour mettre en évidence ce qui génère de l'engagement, du trafic et des revenus. En conséquence, les entreprises peuvent fournir de meilleurs et plus précis services marketing à leurs clients. Outre les efforts de relations publiques, l'analyse marketing alimentée par l'IA peut amener les entreprises à identifier leurs groupes de clients plus précisément. En découvrant leurs clients fidèles, les entreprises peuvent développer des stratégies marketing précises et également retargeter les clients qui ont exprimé un intérêt pour des produits ou services auparavant. N'hésitez pas à lire plus sur l'analyse marketing avec l'IA dans cet article.
  • Marketing personnalisé : Plus les entreprises comprennent leurs clients, mieux elles les servent. L'IA peut aider les entreprises dans cette tâche et les soutenir en offrant des expériences personnalisées aux clients. Par exemple, supposons que vous ayez visité un magasin en ligne et regardé un produit mais ne l'ayez pas acheté. Par la suite, vous voyez ce produit exact dans des publicités numériques. Plus que cela, les entreprises peuvent envoyer des e-mails personnalisés ou des offres spéciales et recommander de nouveaux produits qui correspondent aux goûts des clients.
  • Marketing conscient du contexte : Vous pouvez exploiter la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte où vos publicités seront diffusées. Avec la publicité consciente du contexte, vous pouvez protéger votre marque et augmenter l'efficacité marketing en vous assurant que votre message correspond à son contexte, rendant les images statiques sur le web vivantes avec vos messages.

Pour plus d'informations, consultez les cas d'utilisation de l'IA dans le marketing ou l'IA pour le marketing par e-mail. Les logiciels de marketing par e-mail alimentés par l'IA font partie des premiers outils d'IA avec lesquels les marketeurs devraient travailler.

> Opérations

  • Automatisation cognitive / intelligente : Combinez l'automatisation des processus robotisés (RPA) avec l'IA pour automatiser des processus complexes avec des informations non structurées. Numérisez vos processus en quelques semaines sans remplacer les systèmes hérités, ce qui peut prendre des années. Les bots peuvent fonctionner sur des systèmes hérités en apprenant des instructions et des actions de votre personnel. Augmentez vos ratios d'efficacité et de rentabilité. Augmentez la vitesse et la précision, et bien plus encore. N'hésitez pas à vérifier les cas d'utilisation de l'automatisation intelligente pour plus d'informations.
  • Mise en œuvre de l'automatisation des processus robotisés (RPA) : La mise en œuvre de solutions RPA nécessite des efforts. Des processus appropriés doivent être identifiés. Si un robot basé sur des règles sera utilisé, le robot doit être programmé. Les questions des employés doivent être répondues. C'est pourquoi la plupart des entreprises obtiennent un certain niveau d'aide externe. Généralement, les entreprises de sous-traitance, les consultants et les intégrateurs informatiques sont heureux de fournir une main-d'œuvre temporaire pour entreprendre cet effort.
  • Process Mining : Exploitez les algorithmes de process mining pour extraire vos processus et comprendre vos processus réels en détail. Les outils de process mining peuvent fournir le temps le plus rapide pour obtenir des insights sur vos processus actuels comme démontré dans les études de cas de process mining. Consultez les cas d'utilisation de process mining & les avantages pour plus d'informations.
  • Maintenance prédictive : Entretenez prédictivement vos robots et autres machines pour minimiser les perturbations des opérations. Mettez en œuvre l'analyse de big data pour estimer les facteurs susceptibles d'affecter votre flux de trésorerie futur. Optimisez les dépenses PP&E en obtenant des insights sur les facteurs possibles.
  • Optimisation des stocks et de la chaîne d'approvisionnement : Exploitez l'apprentissage automatique pour porter votre optimisation des stocks et de la chaîne d'approvisionnement au niveau supérieur. Voyez les scénarios possibles dans différentes demandes de clients. Réduisez vos stocks, en maintenant les dépenses, et maximisez vos ratios de rotation des stocks. Augmentez votre facteur d'impact dans la chaîne de valeur.

Administration

  • Gestion des bâtiments : Les capteurs et les analyses avancées améliorent la gestion des bâtiments. Intégrez des systèmes IoT dans votre bâtiment pour une consommation d'énergie plus faible et bien plus encore. Augmentez les données disponibles en mettant en œuvre les bons outils de collecte de données pour une gestion efficace des bâtiments.
  • Assistant numérique : Les assistants numériques sont assez matures pour remplacer les vrais assistants dans la communication par e-mail. Incluez-les dans vos e-mails pour planifier des réunions. Ils ont déjà planifié des centaines de milliers de réunions.

> Ventes

Pré-ventes

  • Prévision des ventes : L'IA permet des prévisions de ventes automatiques et précises basées sur tous les contacts clients et les résultats de ventes précédents. Prévoyez automatiquement les ventes avec précision en fonction de tous les contacts clients et des résultats de ventes précédents. Donnez à votre personnel de vente plus de temps de vente tout en augmentant la précision des prévisions.
    • Exemple concret : Hewlett Packard Enterprise indique qu'elle a constaté une augmentation de 5x de la simplicité, de la vitesse et de la précision des prévisions avec les outils de prévision des ventes de Clari.
  • Génération de prospects : Utilisez un profil de données complet de vos visiteurs pour identifier quelles entreprises vos proxy commerciaux doivent contacter. Générez des prospects pour vos proxy commerciaux en exploitant des bases de données et des réseaux sociaux

Ventes

  • Automatisation de la saisie des données de vente : Les données de diverses sources seront copiées sans effort et intelligemment dans votre CRM. Synchronisez automatiquement le calendrier, l'annuaire, les e-mails, les appels téléphoniques et les messages de votre force de vente vers votre système CRM. Profitez d'une meilleure visibilité et analyse des ventes tout en donnant à votre personnel de vente plus de temps de vente.
  • Scoring prédictif des ventes/prospects : Utilisez l'IA pour activer les ventes prédictives. Notez les prospects pour prioriser les actions des proxy commerciaux en fonction des scores de prospects et des facteurs de contact. La prévision des ventes est automatisée avec une précision accrue grâce à l'accès granulaire des systèmes aux scores de prospects et à la performance des proxy commerciaux. Pour noter les prospects, ces systèmes exploitent des données de transaction anonymisées de leurs clients, des données de vente de ce client spécifique. Pour évaluer les facteurs de contact, ces systèmes exploitent des données anonymisées et analysent tous les contacts clients tels que les e-mails et les appels.
  • Coaching d'agent basé sur l'IA : L'IA et l'IA émotionnelle peuvent être exploitées pour coacher les proxy commerciaux et les employés du service client en :
    • Suggestions de réponse des proxy commerciaux : L'IA suggérera des réponses pendant les conversations en direct ou les messages écrits avec les prospects. Les bots écouteront les appels des agents en suggérant des réponses de bonnes pratiques pour améliorer l'efficacité des ventes
    • Suggestions de prochaine action des proxy commerciaux : Les actions et les prospects de vos proxy commerciaux seront analysés pour suggérer la meilleure prochaine action. Cette solution situationnelle aidera vos proxy à trouver le bon moyen de traiter le problème. Les données historiques et le profil de l'agent vous aideront à atteindre de meilleurs résultats. Tout cela conduit à une plus grande satisfaction des clients.
  • Personnalisation et analyse du contenu de vente : Les préférences et le comportement de navigation des prospects prioritaires sont analysés pour les associer au bon contenu, visant à répondre à leurs questions les plus importantes. Personnalisez votre contenu de vente et analysez son efficacité permettant une amélioration continue.
  • Bot de vente au détail : Utilisez des bots sur votre plancher de vente pour répondre aux questions des clients et promouvoir des produits. Engagez-vous avec le bon client en analysant le profil. La vision par ordinateur vous aidera à fournir la bonne action en fonction des caractéristiques et des mimiques du client.
  • Automatisation de la configuration de réunions (Assistant numérique) : Laissez un assistant numérique configurer des réunions en libérant le temps de vos proxy commerciaux. Décidez des objectifs à prioriser et gardez vos KPI élevés.
  • Ventes prescriptives : La plupart des processus de vente existent dans l'esprit de vos proxy commerciaux. Les proxy commerciaux interagissent avec les clients en fonction de leurs différentes habitudes et observations. Les systèmes de vente prescriptifs prescrivent le contenu, le canal d'interaction, la fréquence, le prix en fonction des données sur des clients similaires.
  • Chatbot de vente : Les chatbots sont idéaux pour répondre aux premières questions des clients. Si le chatbot décide qu'il ne peut pas servir adéquatement le client, il peut transférer ces clients vers des agents humains. Laissez des bots fonctionnant 24/7, intelligents et auto-améliorants gérer la prise de contacts initiaux avec les prospects. Les prospects à haute valeur et réactifs seront appelés par des agents en direct, augmentant l'efficacité des ventes.

Analytique des ventes

Comme Gartner le discute, les systèmes d'analyse des ventes fournissent des fonctionnalités qui soutiennent la découverte, le diagnostic et les exercices prédictifs qui permettent la manipulation de paramètres, de mesures, de dimensions ou de chiffres dans le cadre d'un exercice analytique ou de planification. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus de collecte de données et présenter des solutions pour améliorer la performance des ventes. Pour avoir des informations plus détaillées, vous pouvez lire notre article sur l'analyse des ventes.

  • Analytique des contacts de vente clients : Analysez tous les contacts clients, y compris les appels téléphoniques ou les e-mails, pour comprendre quels comportements et actions stimulent les ventes. Analyse avancée de toutes les données d'appels de vente pour découvrir des insights afin d'augmenter l'efficacité des ventes
  • Analytique des appels de vente : Analyse avancée des données d'appels pour découvrir des insights afin d'augmenter l'efficacité des ventes. Voyez comment bien votre flux de conversation performe. L'intégration des données sur les appels vous aidera à identifier la performance de chaque composant dans vos entonnoirs de vente.
  • Attribution des ventes : Exploitez le big data pour attribuer les ventes aux efforts marketing et de vente avec précision. Voyez quelle étape de votre entonnoir de ventes performe mieux. Identifiez la partie faible performance grâce aux insights fournis par l'analyse.
  • Rémunération des ventes : Déterminez les niveaux de rémunération appropriés pour votre personnel de vente. Décidez du bon mécanisme d'incitation pour les proxy commerciaux. En utilisant les données de vente, fournissez des mesures objectives et augmentez continuellement la performance de vos proxy commerciaux.

Pour plus d'informations sur l'IA dans les ventes.

> Stratégie & Juridique

  • Préparation de présentations : Les présentations de la haute direction dans la plupart des entreprises impliquent des diapositives (par exemple, PowerPoint). Les logiciels de présentation IA générative peuvent préparer des diapositives à partir de prompts.

Les conseils juridiques peuvent compter sur l'IA pour :

  • Rédaction de contrats
  • Examen de contrats
  • Recherche juridique

Pour plus d'informations : Logiciels d'IA juridique

> Technologie

  • IA sans code & développement d'applications : Plateformes d'IA et de développement d'applications pour vos projets personnalisés. Votre équipe de développement interne peut créer des solutions originales pour vos besoins commerciaux spécifiques.
  • Analytique & Intelligence prédictive pour la sécurité : Analysez les flux de données sur la vaste activité cybernétique ainsi que les données comportementales à l'intérieur du réseau d'une organisation pour obtenir des insights exploitables afin d'aider les analystes à prédire et à contrer les attaques imminentes. Intégrez des sources de données externes pour surveiller les menaces cybernétiques mondiales et agir rapidement. Gardez votre infrastructure technologique intacte ou minimisez les pertes.
  • Gestion des connaissances : La gestion des connaissances d'entreprise permet un stockage et une récupération efficaces et faciles des données d'entreprise, assurant la mémoire organisationnelle. Collaboration accrue en s'assurant que les bonnes personnes travaillent avec les bonnes données. Intégration organisationnelle transparente grâce aux plateformes de gestion des connaissances.
  • Bibliothèque/SDK/API de traitement du langage naturel : Exploitez les bibliothèques/SDK/API de traitement du langage naturel pour construire rapidement et de manière rentable vos systèmes personnalisés alimentés par le NLP ou pour ajouter des capacités NLP à vos systèmes. Une équipe interne acquerra de l'expérience et des connaissances concernant les outils. Capacités de développement et de déploiement accrues pour votre entreprise.
  • Bibliothèque/SDK/API de reconnaissance d'images : Exploitez les bibliothèques/SDK/API de reconnaissance d'images pour construire rapidement et de manière rentable vos systèmes de traitement d'images personnalisés ou pour ajouter des capacités de traitement d'images à vos systèmes existants.
  • Communications sécurisées : Protégez les communications des employés comme les e-mails ou les conversations téléphoniques avec une cryptographie multicouche avancée et l'éphémérité. Gardez vos secrets industriels à l'abri de l'espionnage industriel.
  • Sécurité par leurre : Déployez des actifs leurres dans un réseau comme appât pour les attaquants afin d'identifier, de suivre et de perturber les menaces de sécurité telles que les attaques avancées de logiciels malveillants automatisés avant qu'elles n'infligent des dommages. Gardez vos données et votre trafic en sécurité en les maintenant engagés dans des leurres. Améliorez vos capacités de cybersécurité contre diverses formes d'attaques cybernétiques
  • Systèmes de cybersécurité autonomes : Exploitez des systèmes d'apprentissage pour répondre efficacement et instantanément aux menaces de sécurité, augmentant souvent le travail des analystes de sécurité. Réduisez votre risque d'erreurs humaines en offrant une plus grande autonomie à votre cybersécurité. Les systèmes soutenus par l'IA peuvent vérifier la conformité aux normes.
  • Systèmes de sécurité intelligents : Systèmes de sécurité autonomes alimentés par l'IA. Fonctionnement 24/7 pour atteindre une protection maximale. Vision par ordinateur pour détecter même les plus petites anomalies dans votre environnement. Automatisez les procédures de réponse aux urgences par des capacités de notification instantanée.
  • Bibliothèque/SDK/API d'apprentissage automatique : Exploitez les bibliothèques/SDK/API d'apprentissage automatique pour construire rapidement et de manière rentable vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des capacités d'apprentissage à vos systèmes existants.
  • Développeur d'IA : Développez vos solutions personnalisées alimentées par l'IA avec des entreprises expérimentées dans le développement d'IA. Créez des projets clés en main et déployez-les vers la fonction métier spécifique. Idéal pour les entreprises ayant des capacités internes limitées en intelligence artificielle.
  • Bibliothèque/SDK/API d'apprentissage profond : Exploitez les bibliothèques/SDK/API d'apprentissage profond pour construire rapidement et de manière rentable vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des capacités d'apprentissage à vos systèmes.
  • Assistance aux développeurs : Assistez vos développeurs en utilisant l'IA pour les aider à accéder intelligemment aux connaissances de codage sur le web et à apprendre à partir d'échantillons de code suggérés. Voyez les meilleures pratiques pour des tâches de développement spécifiques et formulez votre solution personnalisée. Feedback en temps réel fourni par la vaste histoire des erreurs et des meilleures pratiques des développeurs.
  • Conseil en IA : Fournit des services de conseil pour soutenir votre développement d'IA interne, y compris les projets d'apprentissage automatique et de science des données. Voyez quelles unités peuvent bénéficier le plus du déploiement de l'IA. Optimisez vos dépenses en intelligence artificielle pour les meilleurs résultats grâce aux insights fournis par un consultant.
Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.
GoogleAjouter comme source préférée

Cas d'utilisation de l'IA pour les secteurs d'activité

> Automobile & Objets autonomes

Les objets autonomes incluant les voitures et les drones impactent chaque fonction métier des opérations à la logistique.

  • Assistant de conduite : Composants requis et solutions intelligentes pour améliorer l'expérience du passager dans la voiture. Mettez en œuvre des solutions de perception de véhicules alimentées par l'IA pour une expérience de conduite ultime.
  • Cybersécurité des véhicules : Sécurisez les voitures connectées et autonomes et autres véhicules avec des solutions de cybersécurité intelligentes. Garantissez votre sécurité par des mécanismes inviolables. Protégez vos systèmes intelligents contre les attaques.
  • Systèmes de vision : Systèmes de vision pour voitures autonomes. Intégrez la détection et le traitement de la vision dans votre véhicule. Atteignez vos objectifs avec l'aide de la vision par ordinateur.
  • Voitures autonomes : De l'extraction à la fabrication, les voitures/véhicules autonomes augmentent l'efficacité et l'efficacité des opérations. Intégrez-les dans votre entreprise pour une plus grande efficacité. Exploitez la puissance de l'intelligence artificielle pour des tâches complexes.

> Éducation

  • Création de cours
  • Tutorat

Pour plus d'informations : Applications de l'IA générative dans l'éducation

> Mode

  • Conception créative
  • Essayage virtuel
  • Analyse des tendances

Pour plus d'informations : Applications de l'IA générative dans la mode

> FinTech

  • Détection de fraude : Exploitez l'apprentissage automatique pour détecter les comportements financiers frauduleux et anormaux, et/ou utilisez l'IA pour améliorer les questions et les flux de travail généraux de conformité réglementaire. Réduisez vos coûts opérationnels en limitant votre exposition à des documents frauduleux.
  • Assurance & InsurTech : Exploitez l'apprentissage automatique pour traiter les soumissions de souscription efficacement et de manière rentable, chiffrer des prix optimaux, gérer les réclamations efficacement et améliorer la satisfaction client tout en réduisant les coûts. Détectez le profil de risque de votre client et fournissez le bon plan.
  • Plateforme d'analyse financière : Exploitez l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et d'autres techniques d'IA pour l'analyse financière, le trading algorithmique et d'autres stratégies ou outils d'investissement.
  • Gestion des voyages et des dépenses : Utilisez l'apprentissage profond pour améliorer l'extraction de données à partir de reçus de tous types, y compris hôtel, station-service, taxi, reçus d'épicerie. Utilisez la détection d'anomalies et d'autres approches pour identifier la fraude, les dépenses non conformes. Réduisez les flux de travail d'approbation et les coûts de traitement par unité.
  • Prêt et scoring de crédit : Utilisez l'IA pour des applications de prêt de crédit robustes. Utilisez des modèles prédictifs pour découvrir des prêts potentiellement non performants et agir. Voyez les scores de crédit potentiels de vos clients avant qu'ils ne demandent un prêt et fournissez des plans sur mesure.
  • Récupération de prêts : Augmentez les ratios de récupération de prêts avec des messages empathiques et automatisés.
  • Robo-conseil : Utilisez des chatbots d'IA financière et des applications d'assistant mobile pour surveiller les finances personnelles. Définissez vos objectifs d'épargne ou de dépenses pour vos propres objectifs. Votre assistant financier gérera le reste et vous fournira des insights pour atteindre les objectifs financiers.
  • Conformité réglementaire : Utilisez le traitement du langage naturel pour scanner rapidement les textes juridiques et réglementaires pour des problèmes de conformité, et faites-le à grande échelle. Gérez des milliers de documents sans aucune interaction humaine.
  • Collecte de données : Utilisez l'IA pour collecter efficacement des données externes telles que le sentiment et d'autres données liées au marché. Manipulez les données pour vos modèles financiers et vos approches de trading.
  • Recouvrement de dettes : Exploitez l'IA pour assurer un processus de recouvrement de dettes conforme et efficace. Gérez efficacement tout litige et voyez votre succès directement dans le recouvrement de dettes.
  • Banque conversationnelle : Les institutions financières interagissent avec leurs clients sur diverses plateformes de communication (WhatsApp, application mobile, site web, etc.) via des outils d'IA conversationnelle pour augmenter la satisfaction client et automatiser de nombreuses tâches comme l'intégration des clients.

> HealthTech

  • Analytique des données des patients : Analysez les données des patients et/ou de tiers pour découvrir des insights et suggérer des actions. Plus grande précision grâce à un diagnostic assisté. Réduisez les taux de mortalité et augmentez la satisfaction des patients en utilisant toutes les données de diagnostic disponibles pour détecter les raisons sous-jacentes des symptômes.
  • Médicaments et soins personnalisés : Trouvez les meilleurs plans de traitement selon les données des patients. Fournissez des solutions sur mesure pour vos patients. En utilisant leur historique médical, leur profil génétique, vous pouvez créer un médicament ou un plan de soins personnalisé.
  • Découverte de médicaments : Trouvez de nouveaux médicaments basés sur des données précédentes et l'intelligence médicale. Réduisez vos coûts de R&D et augmentez la production, tout cela menant à une plus grande efficacité. Intégrez les données de la FDA, et vous pouvez transformer votre découverte de médicaments en localisant les inadéquations du marché et les taux d'approbation ou de rejet de la FDA.
  • Priorisation et triage en temps réel : Analyse prescriptive des données des patients permettant une priorisation et un triage précis en temps réel. Gérez votre flux de patients par automatisation. Intégrez votre centre d'appels et utilisez des outils de traitement du langage pour extraire les informations, prioriser les patients ayant besoin de soins urgents et réduire vos taux d'erreur. Éliminez les décisions sujettes aux erreurs en optimisant les soins aux patients.
  • Diagnostic précoce : Analysez les conditions chroniques en exploitant les données de laboratoire et d'autres données médicales pour permettre un diagnostic précoce. Fournissez un rapport détaillé sur la probabilité du développement de certaines maladies avec des données génétiques. Intégrez le bon plan de soins pour éliminer ou réduire les facteurs de risque.
  • Diagnostic et prescription assistés ou automatisés : Suggérez le meilleur traitement basé sur la plainte du patient et d'autres données. Mettez en place des mécanismes de contrôle qui détectent et préviennent les erreurs de diagnostic possibles. Découvrez quel composé actif est le plus efficace contre ce patient spécifique. Obtenez les bonnes statistiques pour une gestion des soins supérieure.
  • Gestion de la grossesse : Surveillez la santé de la mère et du fœtus pour réduire les inquiétudes des mères et permettre un diagnostic précoce. Utilisez l'apprentissage automatique pour découvrir rapidement les risques et complications potentiels. Réduisez les taux de fausse couche et de maladies liées à la grossesse.
  • Insights d'imagerie médicale : Imagerie médicale avancée pour analyser et transformer des images et modéliser des situations possibles. Utilisez des plateformes de diagnostic équipées de capacités de traitement d'images élevées pour détecter les maladies possibles.
  • Recherche de marché en santé : Préparez une intelligence concurrentielle hospitalière en suivant les prix du marché. Voyez les plans d'assurance disponibles, les prix des médicaments et bien plus encore des données publiques pour optimiser vos services. Exploitez les outils NLP pour analyser la vaste taille des données non structurées.
  • Gestion de marque et marketing en santé : Créez une stratégie marketing optimale pour la marque basée sur la perception du marché et le segment cible. Les outils offrant une granularité élevée vous permettront d'atteindre la cible spécifique et d'augmenter les ventes des prestataires de soins de santé.
  • Analytique et édition des gènes : Comprenez les gènes et leurs composants et prédisez l'impact des modifications génétiques.
  • Efficacité comparative des dispositifs et des médicaments : Analysez l'efficacité des médicaments et des dispositifs médicaux. Plutôt que d'utiliser uniquement des simulations, testez sur les données d'autres patients pour voir l'efficacité du nouveau médicament, comparez vos résultats avec des médicaments de référence pour avoir un impact avec le médicament.
  • Chatbot de santé : Utilisez un chatbot pour planifier des rendez-vous patients, donner des informations sur certaines maladies ou réglementations, remplir des informations patients, gérer les demandes d'assurance et fournir une assistance en santé mentale. Vous pouvez également utiliser l'automatisation intelligente avec des capacités de chatbot.
  • Agent IA de santé : Utilisez un agent IA pour planifier des rendez-vous, fournir des informations sur les maladies ou les réglementations de santé, documenter les données des patients, gérer les questions d'assurance, aider avec le soutien en santé mentale et automatiser les tâches cliniques et administratives avec des capacités de chatbot intelligentes.

Pour plus d'informations, n'hésitez pas à consulter notre article sur les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé.

> Fabrication

  • Analytique de fabrication : Également appelés systèmes d'analyse industrielle, ces systèmes vous permettent d'analyser votre processus de fabrication de la production à la logistique pour gagner du temps, réduire les coûts et augmenter l'efficacité. Gardez votre efficacité industrielle à des niveaux optimaux.
  • Robots collaboratifs : Les cobots fournissent une méthode flexible d'automatisation. Les cobots sont des robots flexibles qui apprennent en imitant le comportement des travailleurs humains.
  • Robotique : Les planchers d'usine changent avec des bots collaboratifs programmables qui peuvent travailler à côté des employés pour prendre en charge des tâches plus répétitives. Automatisez les processus physiques tels que la fabrication ou la logistique avec l'aide de la robotique avancée. Augmentez vos systèmes connectés en centralisant tout le processus de fabrication. Réduisez votre exposition aux erreurs humaines.

> Organisations à but non lucratif

  • Approche et engagement personnalisés des donateurs basés sur des données historiques pour augmenter les niveaux de collecte de fonds tout en évitant la fatigue des e-mails.
  • Identification des donateurs via des techniques comme les audiences similaires.

Voyez plus de cas d'utilisation de l'IA dans la collecte de fonds.

> Commerce de détail

  • Caisses sans caissier : Les systèmes de paiement automatique ont de nombreux noms. Ils sont appelés sans caissier, sans caissier, ou systèmes de paiement automatisés. Ils permettent aux entreprises de détail de servir les clients dans leurs magasins physiques sans avoir besoin de caissiers. Les technologies qui permettaient aux utilisateurs de scanner et de payer pour leurs produits sont utilisées depuis presque une décennie maintenant, et ces systèmes ne nécessitaient pas de grandes avancées en IA. Cependant, ces jours-ci, nous assistons à des systèmes alimentés par des capteurs avancés et l'IA pour identifier les marchandises achetées et facturer automatiquement les clients.

> Télécommunications

  • Optimisation des investissements réseau : Les opérateurs filaires et sans fil doivent investir dans des infrastructures comme des équipements actifs ou des connexions à plus large bande passante pour améliorer la qualité de service (QoS). L'apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier les investissements à ROI les plus élevés qui entraîneront moins de désabonnement et plus de ventes croisées et additionnelles.

Autres cas d'utilisation de l'IA

Ceci était une liste de domaines par fonction métier où des solutions hors boîte sont disponibles. Cependant, l'IA, comme le logiciel, a trop d'applications pour être listées ici. Vous pouvez également consulter notre article sur l'IA dans les entreprises pour lire sur les applications de l'IA par secteur d'activité. De plus, n'hésitez pas à consulter notre article sur les services d'IA.

Il est important de démarrer rapidement avec des applications à fort impact et de générer de la valeur commerciale sans passer des mois d'efforts. Pour cela, nous recommandons aux entreprises d'utiliser des solutions d'IA sans code pour construire rapidement des modèles d'IA.

Une fois que les entreprises déploient quelques modèles en production, elles doivent jeter un coup d'œil plus approfondi à leur modèle de développement IA/ML.

Nous avons examiné les avantages et les inconvénients de ces approches dans notre article sur la prise de décision faire ou acheter concernant l'IA.

Vous pouvez également consulter notre liste d'outils et de services d'IA :

Ces articles sur l'IA peuvent également vous intéresser :

Pourquoi apprendre sur les cas d'utilisation de l'IA ?

Dans une étude de 515 startups à croissance rapide adoptant l'IA1 , les résultats suivants ont été observés :

  • Les entreprises qui ont exploré l'IA plus largement avaient besoin de 39,5% de financement externe en moins.
  • Les startups ayant vu des exemples de la façon dont d'autres ont appliqué l'IA ont découvert 44% de plus de façons d'utiliser l'IA dans leur propre entreprise.
  • L'amélioration principale provenait de la recherche d'opportunités d'IA dans plus de domaines de l'entreprise, plutôt que de simplement l'utiliser plus profondément dans une fonction.
  • L'IA a été appliquée le plus dans le développement de produits et la prise de décision stratégique, plutôt que simplement l'automatisation de routine.

Ces changements ont conduit à des gains de performance mesurables :

  • 12% de tâches en plus terminées
  • 18% de probabilité plus élevée de gagner des clients payants
  • Revenu 1,9x plus élevé.

Conclusion

L'IA est appliquée dans presque tous les secteurs, avec des exemples concrets montrant son potentiel dans le marketing, la fabrication, la finance et au-delà. Cette variété croissante de cas d'utilisation listés ci-dessus met en évidence l'impact pratique de l'IA sur les fonctions métier.

Cependant, la création de valeur nécessite plus que l'adoption de l'IA. Les organisations doivent aligner les outils d'IA sur des objectifs spécifiques, assurer une utilisation éthique des données et fournir les bonnes infrastructures et talents. Les cas d'utilisation les plus réussis combinent l'innovation avec une exécution stratégique.

FAQ

L'intelligence artificielle (IA) est la branche de l'informatique qui se concentre sur la création de machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Cela inclut des activités telles que l'apprentissage, la résolution de problèmes, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale et la perception visuelle. Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et prendre des décisions, souvent avec une vitesse et une précision surpassant les capacités humaines.
L'IA transforme les industries et les fonctions métier, conduisant à un intérêt croissant pour l'IA et ses sous-domaines comme l'apprentissage automatique et la science des données. Avec le lancement de ChatGPT, l'intérêt pour l'IA générative, un sous-domaine de l'IA, a augmenté (voir Figure 1). Selon une récente enquête McKinsey, 55% des organisations utilisent l'IA dans au moins une fonction métier.2

L'intelligence artificielle (IA) est intégrée dans de nombreux aspects de la vie quotidienne. Voici quelques exemples courants de la vie réelle :

Assistants virtuels : Comme Siri, Alexa et Google Assistant, ces outils alimentés par l'IA comprennent et répondent aux commandes vocales, effectuant des tâches comme la définition de rappels, la réponse à des questions et le contrôle des appareils domestiques intelligents.

Navigation et cartes : L'IA est utilisée dans des services comme Google Maps et Waze pour l'optimisation des itinéraires, la prédiction du trafic et la fourniture d'indications en temps réel.

Systèmes de recommandation : Les services de streaming comme Netflix et Spotify utilisent l'IA pour analyser votre historique de visionnage ou d'écoute afin de recommander des films, des émissions ou de la musique.

Véhicules autonomes : Les voitures autonomes utilisent l'IA pour percevoir l'environnement et prendre des décisions pour une navigation sûre.

Réseaux sociaux : Des plateformes comme Facebook et Instagram utilisent l'IA pour la curation de contenu, la publicité ciblée et la reconnaissance faciale dans les photos.

Sécurité et surveillance : L'IA aide à la détection d'anomalies, à la reconnaissance faciale et aux systèmes de surveillance pour une sécurité améliorée.

L'IA impacte l'emploi en automatisant des tâches de routine, ce qui peut entraîner un déplacement d'emplois dans certains secteurs. Cependant, elle crée également de nouvelles opportunités d'emploi dans le développement de l'IA, l'analyse de données et d'autres domaines liés à la technologie, soulignant le besoin d'adaptation des compétences.

Pour plus d'informations, vous pouvez consulter notre article sur l'éthique de l'IA.

Les idées fausses courantes incluent l'idée que l'IA peut entièrement reproduire l'intelligence humaine, qu'elle est toujours sans biais, ou que l'automatisation dirigée par l'IA éliminera universellement les emplois. En réalité, l'IA a des limites, peut hériter de biais des données et modifie souvent plutôt qu'elle ne remplace les rôles d'emploi.

Et si vous avez un défi commercial spécifique, nous pouvons vous aider à trouver le bon fournisseur pour surmonter ce défi :

Trouver les bons fournisseurs

Bien que la plupart des cas d'utilisation aient été classés en fonction de notre expérience, nous avons également examiné la liste des cas d'utilisation de l'IA de Tractica avant de finaliser la liste. Autres sources :

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

Cem Dilmegani (2026) - "100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 18 Juin 2026, à : https://aimultiple.com/ai-usecases [Ressource en ligne]

Dilmegani, C. (2026, 18 Juin). 100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-usecases

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-usecases}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 18 Juin 2026}
}

Liens de référence

1.
AI Revenue Forecasting Software | Clari
2.
Gartner for Information Technology (IT) Leaders
Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Analyste principal
Suivre
Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Voir le profil complet

Commentaires 2

Partagez vos idées

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

0/450
Aidan O'Keeffe
Aidan O'Keeffe
Sep 06, 2021 at 21:44

Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!

Bardia Eshghi
Bardia Eshghi
Nov 18, 2022 at 09:16

Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!

Leo Starc
Leo Starc
Feb 09, 2021 at 07:49

We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Feb 10, 2021 at 19:57

47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?

À lire ensuite

LLM15 Juin

Intelligence Density of 69 LLMs: Smarter or More Efficient?

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
LLM25 Juin

LLM Orchestration: Top 22 frameworks et gateways

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
AI Agents2 Juil

Liste des 50+ meilleurs agents IA open source

Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
WLA Tools12 Mar

Comparez les 5 principaux concurrents de Winshuttle

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
Logiciels utilitaires2 Juil

Comparez 11 solutions de réseau intelligent

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
Logiciels utilitaires25 Juin

Système de gestion des données de compteur: 11 meilleurs outils

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek