Analyse
100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets
Cem Dilmegani
mis à jour le 27 août 2026
Consultez nos normes éthiques
Explorer les cas d'utilisation de l'IA peut aider les entreprises à identifier 44 % d'opportunités en plus et à réduire leurs besoins de financement externe de 39.5 % avant la mise en œuvre. Au cours de mes près de 20 ans d'expérience dans la mise en œuvre de solutions d'analyse avancée et d'IA dans les 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. Suivez les liens ci-dessous selon votre domaine d'intérêt :
- Cas d'utilisation de l'IA pour les fonctions métier : Analyse de données, service client, cybersécurité, données, finance, RH, marketing, opérations ventes, stratégie et juridique, et technologie.
- Cas d'utilisation de l'IA par secteur d'activité : Automobile et objets autonomes, éducation, mode, fintech, healthTech, industrie manufacturière, organisations à but non lucratif, commerce de détail, et télécoms.
- Autres cas d'utilisation de l'IA.
Nous avons cartographié 138 études de cas réelles couvrant 40 cas d'utilisation distincts. Comme de nombreuses études couvrent plusieurs applications, certaines études de cas individuelles peuvent apparaître sous plusieurs cas d'utilisation :
Loading Chart
Filtrez le jeu de données sous-jacent et les exemples concrets à l'aide du tableau ci-dessous :
IA des cas d'utilisation avec des exemples concrets
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.
Détection de la fraude
Identifier les transactions et les comportements suspects afin de prévenir les pertes financières et la cybercriminalité.
Maintenance prédictive
Prévoir les pannes d'équipement afin de planifier la maintenance et de réduire les temps d'arrêt.
prévisions des ventes
Prévoir les tendances futures des ventes pour orienter la planification commerciale et l'allocation des ressources.
Génération de prospects
Identifier et engager les clients potentiels grâce à un ciblage basé sur les données.
Marketing personnalisé
Personnalisation des recommandations publicitaires et de contenu en fonction du comportement de l'utilisateur.
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.
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.
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.
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.
Optimisation des stocks
Gestion des niveaux de stock grâce à des stratégies automatisées de prévision de la demande et de réapprovisionnement.
Conformité
Garantir la conformité réglementaire grâce à une surveillance, un reporting et une évaluation des risques automatisés.
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.
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.
Analyse des clients
Analyser le comportement et les tendances des clients afin d'optimiser les stratégies commerciales et l'engagement.
Gestion des effectifs
Optimisation de l'affectation et de la planification des effectifs afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts.
Optimisation du réseau
Optimisation des performances du réseau en termes de vitesse, de fiabilité et d'utilisation des ressources.
Analyses en temps réel
Traitement et analyse instantanés des données pour une prise de décision rapide.
Classification des appels
Catégoriser les appels en fonction des sujets, du sentiment ou de l'urgence.
Découverte de l'intention d'appel
Identifier l'objectif des appels clients afin d'optimiser les réponses.
Apprentissage automatique automatisé (AutoML)
Simplifier la création de modèles d'apprentissage automatique sans expertise approfondie.
Géoanalyse
Analyse des données géolocalisées pour dégager les tendances et les schémas spatiaux.
Intégration des données
Combiner les données provenant de sources multiples pour un accès et une analyse unifiés.
Étiquetage des données
Annoter les données pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique.
Visualisation des données
Représenter des données complexes à l'aide de graphiques et de diagrammes intuitifs.
Transformation des données
Conversion des données en formats adaptés à l'analyse et au traitement.
préparation des données
Nettoyage et structuration des données en vue de leur analyse et de leur modélisation.
Gestion et surveillance des données
Garantir la cohérence, l'accessibilité et la sécurité des données.
Automatisation du recouvrement de créances
Améliorer le recouvrement des créances grâce à l'automatisation des flux de travail et de la communication.
Crédit et notation
Évaluation de la solvabilité et du risque basée sur l'analyse des données.
Recouvrement de prêts
Automatisation des stratégies de suivi et de recouvrement des prêts impayés.
Surveillance des employés
Suivi de l'activité des employés pour optimiser la productivité et la conformité.
Gestion de la performance
Suivi et amélioration de l'efficacité et des résultats de la main-d'œuvre.
robots de vente au détail
Assister les clients dans leurs recommandations de produits et leurs transactions.
Gestion des connaissances
Organiser et optimiser l'accès à l'information pour plus d'efficacité.
Tutorat
Fournir une assistance pédagogique basée sur l'IA et un apprentissage personnalisé.
Analyse des données des patients
Extraire des informations pertinentes des données médicales pour améliorer les soins.
Médecine personnalisée
Adapter les traitements en fonction des données de santé individuelles.
Découverte de médicaments
Accélérer la recherche pharmaceutique grâce à l'analyse pilotée par l'IA.
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 et de l'IA agentique
Depuis le lancement de ChatGPT, la popularité de l'IA générative et de l'IA agentique 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 en savoir plus :
Cas d'utilisation de l'IA pour les fonctions métier
Voici les applications d'intelligence artificielle les plus courantes couvrant le marketing, les ventes, les services clients, la sécurité, les données, la technologie et d'autres processus.
> Analyse de données
Solutions générales
- Plateforme d'analyse : Les plateformes d'analyse fournissent des informations sur les données pour identifier les problèmes et améliorer les goulets d'étranglement.
- Services d'analyse : Les prestataires vous aident à atteindre vos objectifs commerciaux en proposant des solutions clés en main.
- Machine learning automatisé (AutoML) : Les machines propulsées par l'IA peuvent aider les data scientists à optimiser les modèles de machine learning. Avec l'essor des capacités de données et d'analyse, l'automatisation est de plus en plus essentielle en science des données. L'AutoML automatise les tâches de machine learning chronophages, comme la saisie de données, permettant aux entreprises de déployer des modèles et d'automatiser rapidement les processus.
Solutions spécialisées
- Analyse conversationnelle : Le traitement automatique du langage naturel (NLP) vous aide à exploiter les données vocales et plus encore, permettant une analyse automatisée des avis et des suggestions.
- Analyse e-commerce : Des systèmes d'analyse spécialisés conçus pour gérer l'augmentation des données e-commerce. Optimisez votre entonnoir de vente et le trafic client pour maximiser les bénéfices.
- Plateforme de géo-analyse : Analysez des images satellite détaillées pour obtenir des informations prédictives. Utilisez des données spatiales pour atteindre vos objectifs commerciaux et capturer les changements en temps réel de tout paysage.
- Reconnaissance d'images et analyse visuelle : Analysez des données visuelles à l'aide de systèmes avancés de reconnaissance d'images et de vidéos. Extrayez des informations pertinentes à partir de grands volumes d'images et de vidéos.
- Analyse en temps réel : Obtenez des informations en temps réel pour des décisions urgentes. Agissez rapidement pour maintenir vos KPI. Utilisez le machine learning pour explorer des données non structurées sans interruption. Consultez les KPI de processus pour suivre les performances.
> Service client
- Analyse des appels : Utilisez des analyses avancées des données d'appel pour obtenir des informations qui améliorent la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle. Identifiez des modèles et optimisez vos résultats en analysant les commentaires clients à partir de données vocales, en identifiant les axes d'amélioration.
- Classification des appels : Utilisez le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour classifier l'intention des clients afin que les agents traitent les cas complexes. Identifiez la nature des besoins des clients avant de router les appels, en veillant à ce que le service approprié traite le problème. Cette approche améliore l'efficacité et augmente les taux de satisfaction.
- Découverte de l'intention d'appel : Exploitez le NLP et le machine learning pour estimer et gérer l'intention des clients (par ex., l'attrition) afin d'améliorer la satisfaction et les indicateurs métier. L'analyse du sentiment des clients à travers le niveau et la hauteur de la voix peut révéler des micro-émotions qui influencent la prise de décision. Découvrez comment détecter l'intention des clients avec la reconnaissance d'intention de chatbot.
- Chatbot pour le service client (solution en libre-service) : À mesure que les algorithmes d'IA s'améliorent, les chatbots peuvent comprendre des requêtes plus complexes, traiter la plupart des demandes et transférer les clients à des agents humains si nécessaire. Cela réduit les coûts du service client et augmente la satisfaction, permettant aux proxy humains de se concentrer sur les besoins plus spécifiques des clients. Pour plus d'informations sur les chatbots dans le service client.
- Analyse des chatbots : Analysez les interactions des clients avec votre chatbot pour évaluer ses performances globales. Identifiez les lacunes et les axes d'amélioration, et mesurez la satisfaction des clients vis-à-vis du chatbot.
- Test de chatbot : Utilisez des frameworks de test semi-automatisés et automatisés pour évaluer les performances du chatbot avant son déploiement. Prévenez les défaillances catastrophiques en identifiant les faiblesses du flux conversationnel.
- Analyse des contacts clients : Appliquez des analyses avancées à toutes les données de contact client pour obtenir des informations qui améliorent la satisfaction et l'efficacité. Utilisez le NLP pour atteindre des taux de satisfaction plus élevés.
- Suggestions de réponses du service client : Les bots écoutent les appels des agents et suggèrent des réponses de bonnes pratiques pour améliorer la satisfaction client et uniformiser 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 machine pour identifier les clients nécessitant un contact et répondre automatiquement ou les assigner à des agents pertinents, améliorant ainsi la satisfaction. Analysez les données des réseaux sociaux pour déterminer à qui vendre et quels produits offrir.
- Routage intelligent des appels : Routez les appels vers les agents les plus qualifiés disponibles. Les systèmes de routage intelligents utilisent les données de toutes les interactions client pour optimiser la satisfaction. En tenant compte des profils clients et des performances des agents, vous pouvez associer le bon service au bon agent afin d'obtenir des scores de recommandation nets supérieurs. N'hésitez gratuit pas à consulter des études de cas sur la mise en relation du client avec le bon agent dans notre article sur les exemples d'IA émotionnelle.
- Analyse des enquêtes et des avis : Utilisez le NLP pour analyser les champs de texte dans les enquêtes et avis, découvrant des informations qui améliorent la satisfaction. Automatisez le processus en associant des mots-clés pertinents à des scores appropriés, réduisant ainsi le temps nécessaire à la génération de rapports.
- Exemple concret : Protobrand analysait auparavant les avis manuellement par codage manuel, mais automatise désormais ce travail avec Gavagai, ce qui permet à l'entreprise de traiter de plus grands volumes de données tout en réalisant les analyses de manière efficace.
- Authentification vocale : Authentifiez les clients sans mot de passe grâce à 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 identifiant vocal unique, offrant une alternative sécurisée aux méthodes d'authentification traditionnelles comme les chiffres du numéro de sécurité sociale.
> Cybersécurité
DLP
Logiciel de prévention des pertes de données (DLP) utilise l'IA pour atteindre :
- Détection en temps réel des données sensibles au-delà de celles identifiées par des approches basées sur des règles
- Contrôle d'accès intelligent apprenant à partir des modèles d'accès aux données autorisés pour réduire les faux positifs.
Surveillance du réseau
Les cas d'utilisation typiques incluent :
- Détection d'Anomaly dans le trafic réseau pour identifier les cyberattaques
- Optimisation automatisée du réseau pour gérer les charges de pointe à un coût optimal sans nuire à l'expérience utilisateur.
Pour des exemples concrets : L'IA dans la surveillance du réseau.
> Données
- Plateforme de nettoyage et de validation des données : Évitez le « garbage in, garbage out » en garantissant la qualité de vos données grâce à des processus et outils de nettoyage de données appropriés. Automatisez le processus de validation en utilisant des sources de données externes. Un nettoyage de maintenance régulier peut être planifié et la qualité des données peut être améliorée.
- Intégration de données : Combinez vos données provenant de différentes sources en informations utiles et précieuses. Le trafic de données dépend de plusieurs plateformes. Par conséquent, la gestion de ce trafic et la structuration des données dans un format pertinent seront importantes.
- Gestion et surveillance des données : Gardez vos données de haute qualité pour des analyses avancées. Ajustez la qualité en filtrant les données entrantes. Gagnez du temps en automatisant les tâches manuelles et répétitives. Apprenez-en plus sur les outils de gouvernance des données pour surveiller et gérer vos données.
- Plateforme de préparation des données : Préparez vos données à partir de formats bruts présentant des problèmes de qualité vers un format propre et prêt à analyser. Utilisez des 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 des analyses avancées. Si elles ne sont pas structurées, adaptez-les au format requis.
- Visualisation des données : Visualisez vos données pour de meilleures analyses et prises de décision. Laissez les tableaux de bord parler. Transmettez votre message plus facilement et de manière 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 intervention humaine étiquettent vos données en mode auto 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 en IA. Les entreprises peuvent simuler des conditions non encore rencontrées et prendre des précautions en conséquence grâce aux données synthétiques. Elles surmontent également les limites de confidentialité, car elles n'exposent aucune donnée réelle. Ainsi, les données synthétiques constituent une solution d'IA intelligente pour que les entreprises simulent des événements futurs et envisagent les possibilités futures. Apprenez-en plus dans l'article sur les cas d'utilisation réels des données synthétiques
> Énergie
- Optimisation des réseaux électriques intelligents : L'IA peut aider à équilibrer l'offre et la demande en temps réel en prédisant les schémas de consommation d'énergie, en intégrant plus efficacement les sources d'énergie renouvelables et en détectant les anomalies du réseau. Cela améliore la résilience des solutions de réseaux électriques intelligents et réduit les coupures.
- Prévision de la consommation d'énergie : Les algorithmes de machine learning peuvent aider à prévoir l'utilisation de l'énergie à court et à long terme au niveau d'un bâtiment, d'un quartier ou d'un pays. 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 des infrastructures énergétiques : L'IA peut être appliquée pour surveiller les turbines, les transformateurs et les pipelines afin de détecter les signes précoces de défaillance. Elle contribue à réduire les temps d'arrêt, à prolonger la durée de vie des actifs et à diminuer les coûts de maintenance grâce à des prédictions fondées sur les données et des systèmes d'alerte automatisés.
- Prévision des énergies renouvelables : Les fonctionnalités d'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. Les utilisateurs peuvent améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans le mix énergétique tout en réduisant la dépendance aux sources d'appoint fossiles.
- Optimisation du négoce 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 de l'énergie volatils. Cela maximise les bénéfices et minimise les déséquilibres en identifiant des 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. Ainsi, les entreprises peuvent déplacer leur consommation de manière intelligente en fonction de la tarification dynamique, des conditions environnementales et du comportement des utilisateurs pour réduire le stress sur le réseau et les coûts.
- Optimisation de la conception des réacteurs à Fusion : Le ML peut optimiser les conceptions de stellarators, accélérant le développement d'une énergie de fusion propre et sûre. Les modèles de ML servent de substituts aux simulations physiques complexes, permettant des itérations de conception plus rapides et plus efficaces.
> Finance
La fonction finance est un bon candidat pour la transformation par l'IA :
- Rappels de facturation : Les services de facturation accessibles peuvent rappeler à vos clients de payer grâce à des messages propulsés par l'IA générative.
- Automatisation des factures et automatisation de la comptabilité fournisseurs : Le traitement des factures est un processus très répétitif que de nombreuses entreprises effectuent manuellement. Cela entraîne des erreurs humaines et des coûts élevés, surtout lorsqu'un volume important de documents doit être traité. Les solutions d'automatisation des factures peuvent extraire les données pertinentes de factures de différents formats (par ex. PDF, factures électroniques), effectuer une validation automatisée des factures et sélectionner les bons codes de dépenses pour la facture, réduisant l'intervention humaine aux cas limites. L'automatisation des factures est disponible dans la plupart des systèmes ERP via des modules complémentaires.
Pour en savoir plus, consultez l'extraction OCR des factures.
> RH
- Suivi des employés : Fournissez des indicateurs objectifs pour voir dans quelle mesure les employés fonctionnent bien. Prévoir leur performance globale grâce à la disponibilité de quantités massives de données.
- Recrutement : Le recrutement est un jeu de prédiction : quel candidat, commençant à un poste donné, contribuera davantage à l'entreprise ? Les chatbots de recrutement et les meilleures capacités d'extraction et de traitement des données des scrapers web renforcent les employés RH dans diverses parties du recrutement, comme la recherche de candidats qualifiés, les entretiens avec eux via des bots pour comprendre leur adéquation ou l'évaluation de leurs résultats d'évaluation pour décider s'ils doivent recevoir une offre.
- Analyse RH : Les services d'analyse RH sont en quelque sorte la voix de l'analyse des employés. Examinez les analyses de votre effectif et prenez de meilleures décisions RH. Obtenez des informations exploitables et des suggestions percutantes pour une plus grande satisfaction des employés.
- Gestion de la rétention RH : Prédisez quels employés sont susceptibles de quitter l'entreprise et améliorez leur satisfaction professionnelle pour les retenir. Détectez les raisons sous-jacentes de leur motivation à chercher de nouvelles opportunités. En les gardant dans votre organisation, réduisez la perte de capital humain.
- Gestion de la performance : Gérez la performance de vos employés avec efficacité et équité sans nuire à leur motivation. Suivez leurs KPI sur votre tableau de bord et fournissez un retour en temps réel. Cela augmenterait la satisfaction des employés et réduirait le turnover de votre organisation. Réalisez le potentiel professionnel maximal de vos employés avec les bons outils.
> Marketing
L'IA peut fournir des informations précises et suggérer des solutions marketing intelligentes qui se refléteraient directement sur les bénéfices grâce aux données clients. Voici les trois principaux cas d'utilisation de l'IA en marketing :
- Analyse marketing : Les systèmes d'IA apprennent, analysent et mesurent les efforts marketing. Ces solutions suivent l'activité médiatique et fournissent des informations sur les efforts de relations publiques afin de mettre en évidence ce qui stimule l'engagement, le trafic et les revenus. En conséquence, les entreprises peuvent offrir des services marketing de meilleure qualité et plus précis à leurs clients. Au-delà des efforts de relations publiques, l'analyse marketing propulsée par l'IA peut amener les entreprises à identifier plus précisément leurs groupes de clients. En découvrant leurs clients fidèles, les entreprises peuvent élaborer des stratégies marketing précises et recibler les clients qui ont déjà exprimé un intérêt pour des produits ou services.
- Marketing personnalisé : Plus les entreprises comprennent leurs clients, mieux elles les servent. L'IA peut aider les entreprises dans cette tâche et les soutenir pour offrir des expériences personnalisées aux clients. Par exemple, supposons que vous visitiez une boutique en ligne et regardiez un produit sans l'acheter. Ensuite, vous voyez ce produit exact dans des publicités numériques. De plus, les entreprises peuvent envoyer des e-mails personnalisés ou des offres spéciales et recommander de nouveaux produits correspondant aux goûts des clients.
- Marketing contextuel : Vous pouvez tirer parti des grands modèles de vision et du traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte dans lequel vos publicités seront diffusées. Grâce à la publicité contextuelle, vous pouvez protéger votre marque et accroître l'efficacité marketing en veillant à ce que votre message corresponde à son contexte, donnant vie aux images statiques du web avec vos messages.
Pour en savoir plus, consultez les cas d'utilisation de l'IA générative dans le commerce de détail.
> Opérations
- Automatisation cognitive / intelligente : Combinez les logiciels d'automatisation robotisée des processus (RPA) avec l'IA pour automatiser des processus complexes impliquant des informations non structurées. Numérisez vos processus en quelques semaines sans remplacer les systèmes existants, ce qui peut prendre des années. Les bots peuvent opérer sur des systèmes existants en apprenant des instructions et des actions de votre personnel. N'hésitez gratuit pas à consulter les cas d'utilisation de la RPA pour en savoir plus.
- Mise en œuvre de la RPA (automatisation robotisée des processus) : La mise en œuvre de solutions RPA demande des efforts. Les processus adaptés doivent être identifiés. Si un robot basé sur des règles est utilisé, il doit être programmé. Il faut répondre aux questions des employés. C'est pourquoi la plupart des entreprises obtiennent un certain niveau d'aide externe. Les sociétés d'externalisation, les consultants et les intégrateurs informatiques sont heureux de fournir de la main-d'œuvre temporaire pour entreprendre cet effort.
- Process Mining : Exploitez les outils de process mining pour explorer vos processus et comprendre vos processus réels actuels.
- Maintenance prédictive : Maintenez de manière prédictive vos robots et autres machines afin de minimiser les interruptions d'exploitation. Mettez en œuvre l'analyse du big data pour estimer les facteurs susceptibles d'affecter vos flux de trésorerie futurs. Optimisez les dépenses d'immobilisations corporelles en obtenant des informations sur les facteurs possibles.
- Optimisation des stocks et de la chaîne d'approvisionnement : Exploitez le machine learning pour visualiser les scénarios possibles selon différentes demandes clients, réduire vos stocks, maîtriser les dépenses et maximiser vos ratios de rotation des stocks. Augmentez votre facteur d'impact dans la chaîne de valeur.
Administration
- Gestion des bâtiments : Les capteurs et l'analyse avancée améliorent la gestion des bâtiments. Intégrez des systèmes IoT dans votre bâtiment pour une consommation d'énergie réduite 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 assistants réels dans la communication par e-mail. Intégrez-les à vos e-mails pour planifier des réunions, jusqu'à des centaines de milliers de réunions.
> Ventes
Avant-vente
- Prévision des ventes : Prévoir automatiquement les ventes, libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée tout en augmentant la précision des prévisions.
- Exemple concret : Hewlett Packard Enterprise indique avoir constaté une augmentation de 5x de la simplicité, de la vitesse et de la précision des prévisions grâce aux outils de prévision des ventes de Clari.1
- Génération de leads : Utilisez un profil de données complet de vos visiteurs pour identifier les entreprises avec lesquelles vos commerciaux doivent entrer en contact. Générez des leads pour vos commerciaux en exploitant les bases de données et les réseaux sociaux.
Ventes
- Automatisation de la saisie des données de vente : Les données provenant de diverses sources seront copiées dans votre CRM pour synchroniser automatiquement le calendrier, le carnet d'adresses, les e-mails, les appels téléphoniques et les messages de votre force de vente vers votre système CRM. Bénéficiez d'une meilleure visibilité et analyse des ventes tout en donnant à votre personnel de vente plus de temps de vente. Consultez les systèmes CRM à IA pour en savoir plus.
- Scoring prédictif des ventes/leads : Utilisez l'IA pour permettre des ventes prédictives. Attribuez des scores aux leads afin de prioriser les actions des commerciaux en fonction des scores de leads 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 leads et à la performance des commerciaux. Pour évaluer les leads, ces systèmes exploitent des données de transaction anonymisées de leurs clients et les 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 des agents basé sur l'IA : L'IA et les outils d'IA émotionnelle peuvent être exploités pour coacher les commerciaux et les employés du service client :
- Suggestions de réponses pour les commerciaux : L'IA suggérera des réponses pendant les conversations en direct ou les messages écrits avec des leads. Les bots écouteront les appels des agents et suggéreront des réponses de bonnes pratiques pour améliorer l'efficacité des ventes.
- Suggestions d'action suivante pour les commerciaux : Les actions de vos commerciaux et les leads seront analysés pour suggérer la meilleure action suivante. Cette solution adaptée à la situation aidera vos proxy à trouver la bonne façon de traiter le problème. Les données historiques et le profil de l'agent vous aideront à obtenir de meilleurs résultats. Tout cela conduit à une plus grande satisfaction client.
- Personnalisation et analyse des contenus de vente : Les préférences et le comportement de navigation des leads hautement prioritaires sont analysés pour leur proposer le bon contenu, visant à répondre à leurs questions les plus importantes. Personnalisez votre contenu de vente et analysez son efficacité pour permettre une amélioration continue.
- Bot de vente au détail : Utilisez des bots dans votre surface de vente pour répondre aux questions des clients et promouvoir les produits. Engagez 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 prise de rendez-vous (assistant numérique) : Laissez un assistant numérique organiser les réunions pour libérer du temps à vos commerciaux. Déterminez les cibles à prioriser et gardez vos KPI élevés.
- Ventes prescriptives : La plupart des processus de vente existent dans l'esprit de vos commerciaux. Les commerciaux interagissent avec les clients selon leurs différentes habitudes et observations. Les systèmes de ventes prescriptives prescrivent le contenu, le canal d'interaction, la fréquence et le prix en fonction des données de clients similaires.
- Chatbot de vente : Les chatbots sont idéaux pour répondre aux premières questions des clients. Si le chatbot estime qu'il ne peut pas servir le client de manière adéquate, il peut transférer ces clients à des agents humains. Laissez des bots intelligents, auto-améliorants et fonctionnant 24/7 prendre les premiers contacts avec les leads. Les leads réactifs à forte valeur seront appelés par des agents en direct, augmentant ainsi l'efficacité des ventes.
Analyse des ventes
Comme le décrit Gartner2, les systèmes d'analyse des ventes offrent des fonctionnalités qui prennent en charge les exercices de découverte, de diagnostic et de prédiction permettant la manipulation de paramètres, de mesures, de dimensions ou de chiffres dans le cadre d'un exercice analytique ou de planification. Les algorithmes de machine learning peuvent automatiser le processus de collecte de données et présenter des solutions pour améliorer les performances de vente. Pour plus d'informations détaillées, vous pouvez lire l'IA dans les ventes.
- Analyse 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. Des analyses avancées sur toutes les données d'appels de vente pour découvrir des informations afin d'accroître l'efficacité des ventes.
- Analyse des appels de vente : Analyse avancée des données d'appel pour découvrir des informations afin d'accroître l'efficacité des ventes. Voyez dans quelle mesure votre flux conversationnel est performant. L'intégration des données sur les appels vous aidera à identifier la performance de chaque composant de vos entonnoirs de vente.
- Attribution des ventes : Exploitez les données de transaction pour attribuer avec précision les ventes aux efforts marketing et commerciaux. Voyez quelle étape de votre entonnoir de vente est la plus performante. Identifiez la partie peu performante grâce aux informations fournies par l'analyse.
- Rémunération des ventes : Déterminez les bons niveaux de rémunération de votre personnel de vente. Décidez du bon mécanisme d'incitation pour les commerciaux. En utilisant les données de vente, fournissez des mesures objectives et augmentez continuellement la performance de vos commerciaux.
> Stratégie et juridique
- Préparation de présentations : Les présentations pour la direction générale de la plupart des entreprises impliquent des diapositives (par ex. PowerPoint). Les logiciels de présentation IA peuvent préparer des diapositives à partir de prompts.
Les juristes d'entreprise peuvent s'appuyer sur l'IA pour :
- Rédaction de contrats
- Revue de contrats
- Recherche juridique
Pour en savoir plus : Logiciels d'IA juridique.
Laissez notre équipe automatiser l'un de vos processus métier avec des agents IA, gratuitement.
Automatiser un processus> Technologie
- No code IA et développement d'applications : Des plateformes de développement d'IA et d'applications pour vos projets personnalisés. Votre équipe de développement interne peut créer des solutions originales pour vos besoins métier spécifiques.
- Analyse et intelligence prédictive pour la sécurité : Analysez les flux de données sur l'activité cybernétique au sens large ainsi que les données comportementales à l'intérieur du réseau d'une organisation pour obtenir des informations exploitables aidant les analystes à prédire et déjouer les attaques imminentes. Intégrez des sources de données externes pour surveiller les cybermenaces mondiales et agir en temps voulu. 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 sans effort des données de l'entreprise, garantissant la mémoire organisationnelle. Une collaboration accrue en veillant à ce que les bonnes personnes travaillent avec les bonnes données.
- Bibliothèque/SDK/API de traitement automatique du langage naturel : Exploitez les bibliothèques/SDK/APIs de traitement automatique du langage naturel pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes personnalisés reposant sur le NLP ou pour ajouter des capacités de NLP à vos systèmes. Une équipe interne acquerra de l'expérience et des connaissances sur ces outils. Des capacités de développement et de déploiement accrues pour votre entreprise.
- Bibliothèque/SDK/API de reconnaissance d'images : Personnalisez les systèmes de traitement d'images et intégrez des capacités de traitement d'images à vos systèmes existants. Découvrez-en plus sur les logiciels de reconnaissance d'images.
- Communications sécurisées : Protégez les communications des employés telles que les e-mails ou les conversations téléphoniques grâce à une cryptographie multicouche avancée et à l'éphémérité. Gardez vos secrets industriels à l'abri de l'espionnage industriel.
- Sécurité par déception : 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 malwares automatisés avant qu'elles ne causent des dommages. Protégez vos données et votre trafic en les gardant engagés dans des leurres. Renforcez vos capacités de cybersécurité contre diverses formes de cyberattaques en découvrant les entreprises de technologie de déception.
- Systèmes de cybersécurité autonomes : Utilisez des systèmes d'apprentissage pour répondre de manière efficace et instantanée 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 reposant sur l'IA peuvent vérifier la conformité aux normes.
- Systèmes de sécurité intelligents : Des systèmes de sécurité autonomes propulsés par l'IA. Fonctionnant 24/7 pour une protection maximale. Vision par ordinateur pour détecter les moindres anomalies de votre environnement. Automatisez les procédures d'intervention d'urgence grâce à des capacités de notification instantanée.
- Bibliothèque/SDK/API de machine learning : Exploitez les bibliothèques/SDK/APIs de machine learning pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des capacités d'apprentissage à vos systèmes existants.
- Développeur IA : Développez vos solutions personnalisées propulsées par l'IA avec des entreprises expérimentées dans le développement d'IA. Créez des projets clés en main et déployez-les dans la fonction métier spécifique. Idéal pour les entreprises ayant des capacités internes limitées en intelligence artificielle.
- Bibliothèque/SDK/API de deep learning : Exploitez les bibliothèques/SDK/APIs de deep learning pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des capacités d'apprentissage à vos systèmes. Découvrez-en plus sur les applications et outils de deep learning.
- Assistance aux développeurs : Aidez vos développeurs grâce à l'IA pour qu'ils puissent accéder intelligemment aux connaissances de codage sur le web et apprendre à partir d'échantillons de code suggérés. Découvrez les meilleures pratiques pour des tâches de développement spécifiques et formulez votre solution personnalisée. Un retour en temps réel fourni par l'historique des erreurs des développeurs et les meilleures pratiques.
- Conseil en IA : Fournit des services de conseil pour soutenir votre développement interne d'IA, y compris des projets de machine learning et de science des données, tout en optimisant vos dépenses d'IA pour le meilleur résultat.
- AIaaS : L'IA en tant que service est un service d'IA basé sur le cloud qui simplifie l'adoption de l'IA sans nécessiter d'infrastructure dédiée ni d'embauche de data scientists.
Cas d'utilisation de l'IA par secteur d'activité
Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.
Ajouter comme source préférée> Automobile et objets autonomes
Les objets autonomes, notamment les voitures et les drones, ont un impact sur toutes les fonctions métier, des opérations à la logistique.
- Assistant de conduite : Des composants requis et des solutions intelligentes pour améliorer l'expérience du conducteur dans la voiture. Mettez en œuvre des solutions de perception du véhicule propulsées par l'IA pour une expérience de conduite ultime.
- Cybersécurité des véhicules : Sécurisez les voitures connectées et autonomes et les autres véhicules grâce à des solutions de cybersécurité intelligentes. Garantissez votre sécurité par des mécanismes inviolables. Protégez vos systèmes intelligents des attaques.
- Systèmes de vision : Des systèmes de vision pour les voitures autonomes. Intégrez la détection et le traitement visuels dans votre véhicule. Atteignez vos objectifs à l'aide de la vision par ordinateur.
- Voitures autonomes : De l'exploitation minière à la fabrication, les voitures/véhicules autonomes accroissent l'efficience et l'efficacité des opérations. Intégrez-les à votre entreprise pour une plus grande efficacité.
> Éducation
- Création de cours
- Tutorat
Pour en savoir plus : Applications de l'IA générative dans l'éducation.
> Mode
- Design créatif
- Essayage virtuel
- Analyse des tendances
Pour en savoir plus : Applications de l'IA générative dans la mode.
> FinTech
- Détection de la fraude : Appliquez le ML pour détecter les comportements financiers frauduleux et anormaux, et/ou utilisez l'IA pour améliorer les questions générales de conformité réglementaire et les workflows. Réduisez vos coûts opérationnels en limitant votre exposition aux documents frauduleux.
- Assurance et InsurTech : Exploitez le machine learning pour traiter les dossiers de souscription de manière efficace et rentable, proposer des prix optimaux, gérer les sinistres efficacement et améliorer la satisfaction client tout en réduisant les coûts. Détectez le profil de risque de vos clients et proposez le bon plan.
- Plateforme d'analyse financière : Exploitez le machine learning, le traitement automatique 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 notes de frais : Utilisez le deep learning pour améliorer l'extraction de données à partir de reçus de tous types, notamment les reçus d'hôtel, de station-service, de taxi et d'épicerie. Utilisez la détection d'anomalies et d'autres approches pour identifier la fraude et les dépenses non conformes. Réduisez les workflows d'approbation et les coûts de traitement par unité.
- Prêt et scoring de crédit : Utilisez l'IA pour des applications robustes de prêt de crédit. Utilisez des modèles prédictifs pour identifier les prêts potentiellement non performants et agir. Consultez les scores de crédit potentiels de vos clients avant qu'ils ne demandent un prêt et proposez des plans sur mesure.
- Recouvrement de prêts : Augmentez les taux de recouvrement des prêts avec des messages empathiques et automatisés.
- Robo-advisory : Utilisez un chatbot financier à IA ou un assistant d'application mobile pour suivre vos finances personnelles. Définissez vos objectifs d'épargne ou de dépenses pour vos propres objectifs. Votre assistant financier s'occupera du reste et vous fournira des informations pour atteindre vos objectifs financiers.
- Conformité réglementaire : Utilisez le traitement automatique du langage naturel pour analyser rapidement les textes juridiques et réglementaires à la recherche de problèmes de conformité, et ce à grande échelle. Traitez 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. Préparez les données pour vos modèles financiers et approches de trading.
- Recouvrement de créances : Exploitez l'IA pour garantir un processus de recouvrement de créances conforme et efficace. Gérez efficacement tout litige et constatez votre succès dans le recouvrement de créances.
- Banque conversationnelle : Les institutions financières interagissent avec leurs clients sur diverses plateformes de communication (WhatsApp, application mobile, site web, etc.) via les chatbots bancaires afin d'accroître la satisfaction client et d'automatiser de nombreuses tâches comme l'intégration des clients.
Explorez d'autres applications d'IA générative dans la finance et les agents IA comptables.
> HealthTech
- Analyse des données patients : Analysez les données des patients et/ou de 3rd parties pour découvrir des informations et suggérer des actions. Une plus grande précision grâce aux diagnostics assistés.
- Médicaments et soins personnalisés : Trouvez les meilleurs plans de traitement en fonction des données des patients. Proposez des solutions sur mesure à vos patients. En utilisant leur historique médical et leur profil génétique, vous pouvez créer un médicament ou un plan de soins personnalisé.
- Découverte de médicaments : Trouvez de nouveaux médicaments en s'appuyant sur des données antérieures et l'intelligence médicale. Intégrez les données de la FDA pour localiser les inadéquations du marché et les taux d'approbation ou de rejet de la FDA à l'aide des logiciels de découverte de médicaments.
- Priorisation et triage en temps réel : L'analyse prescriptive des données des patients permet une priorisation et un triage précis des cas en temps réel. Gérez votre flux de patients par l'automatisation. Intégrez votre centre d'appels et utilisez des outils de traitement du langage pour extraire les informations, prioriser les patients nécessitant des soins urgents et réduire vos taux d'erreur. Éliminez les décisions sujettes aux erreurs en optimisant les soins aux patients.
- Diagnostic précoce : Analysez les pathologies chroniques en exploitant les données de laboratoire et d'autres données médicales pour permettre un diagnostic précoce. Fournissez un rapport détaillé sur la probabilité de développement de certaines maladies avec les 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 en fonction des plaintes du patient et d'autres données. Mettez en place des mécanismes de contrôle qui détectent et préviennent les éventuelles erreurs de diagnostic. Découvrez quelle substance active est la plus efficace contre ce patient spécifique. Obtenez les bonnes statistiques pour une gestion supérieure des soins.
- 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 le machine learning pour détecter rapidement les risques et complications potentiels. Réduisez les taux de fausse couche et de maladies liées à la grossesse.
- Informations issues de l'imagerie médicale : Imagerie médicale avancée pour analyser et transformer les images et modéliser des situations possibles. Utilisez des plateformes de diagnostic dotées de capacités élevées de traitement d'images pour détecter d'éventuelles maladies.
- Étude de marché de la santé : Préparez une veille concurrentielle hospitalière en suivant les prix du marché. Consultez les plans d'assurance disponibles, les prix des médicaments et bien d'autres données publiques pour optimiser vos services. Exploitez les outils de NLP pour analyser l'immense volume de données non structurées.
- Gestion de marque et marketing dans la santé : Créez une stratégie marketing optimale pour la marque en fonction de la perception du marché et du segment cible. Les outils offrant une grande granularité vous permettront d'atteindre la cible spécifique et d'augmenter les ventes des prestataires de soins de santé.
- Analyse et édition génétique : 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 des simulations, testez sur les données d'autres patients pour constater l'efficacité du nouveau médicament, comparez vos résultats avec les médicaments de référence pour avoir un impact avec le médicament.
- Chatbot de santé : Utilisez un chatbot pour planifier les rendez-vous des patients, donner des informations sur certaines maladies ou réglementations, renseigner les informations des patients, traiter les demandes d'assurance et fournir une aide en matière de santé mentale.
- Agent IA de santé : Utilisez des agents IA de santé pour planifier des rendez-vous, fournir des informations sur les maladies ou les réglementations sanitaires, documenter les données des patients, traiter les questions d'assurance, aider au soutien en santé mentale et automatiser les tâches cliniques et administratives grâce à des capacités intelligentes de chatbot.
N'hésitez gratuit pas à consulter les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé.
> Industrie manufacturière
- Analyse de la 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 accroître l'efficacité.
- Robots collaboratifs : Les cobots offrent une méthode d'automatisation flexible. Les cobots sont des robots flexibles qui apprennent en imitant le comportement des travailleurs humains.
- Robotique : Les ateliers d'usine évoluent 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 à l'aide de la robotique avancée. Augmentez vos systèmes connectés en centralisant l'ensemble du processus de fabrication. Réduisez votre exposition aux erreurs humaines.
Pour en savoir plus sur les solutions d'IA pour l'industrie manufacturière, les agents IA industriels et les outils de planification de la production.
> Organisations à but non lucratif
- Sensibilisation et engagement personnalisés des donateurs en s'appuyant sur les données historiques pour augmenter les niveaux de collecte de fonds tout en évitant la lassitude liée aux e-mails.
- Identification des donateurs via des techniques telles que les audiences similaires.
> Commerce de détail
- Encaissement sans caissier : Les systèmes de paiement gratuit permettent aux entreprises de vente au 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 leurs produits sont utilisées depuis près d'une décennie maintenant, et ces systèmes n'exigeaient pas de grandes avancées en IA. Cependant, nous assistons à des systèmes propulsés par des capteurs avancés et l'IA pour identifier les marchandises achetées et facturer automatiquement les clients.
> Télécoms
- Optimisation des investissements réseau : Les opérateurs filaires et sans fil doivent investir dans des infrastructures telles que des équipements actifs ou des connexions à plus large bande passante pour améliorer la qualité de service (QoS). Le machine learning peut être utilisé pour identifier les investissements au ROI le plus élevé qui se traduiront par moins d'attrition et davantage de ventes croisées et additionnelles.
Autres cas d'utilisation de l'IA
Ceci était une liste de domaines par fonction métier où des solutions prêtes à l'emploi sont disponibles. Cependant, l'IA a trop d'applications pour toutes les énumérer ici. Pour en savoir plus, n'hésitez gratuit pas à consulter les services d'IA.
Vous pouvez également consulter notre liste d'outils et de services d'IA pour atténuer les biais de l'IA et d'autres risques de l'IA générative, tels que :
Nous recommandons aux entreprises d'utiliser des solutions no code IA pour créer rapidement des modèles d'IA.
Pourquoi apprendre les cas d'utilisation de l'IA ?
Dans une étude portant sur 515 startups à forte croissance adoptant l'IA3, 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 à qui l'on a montré des exemples de la façon dont d'autres appliquaient l'IA ont découvert 44 % de façons supplémentaires d'utiliser l'IA dans leur propre entreprise.
- La principale amélioration est venue de la recherche d'opportunités d'IA dans un plus grand nombre de domaines de l'entreprise, plutôt que de l'utiliser plus profondément dans une seule fonction.
- L'IA a été appliquée le plus souvent au développement de produits et à la prise de décision stratégique, plutôt qu'à l'automatisation de routine.
Ces changements ont conduit à des gains de performance mesurables :
- 12 % de tâches supplémentaires accomplies
- 18 % de probabilité en plus de gagner des clients payants
- 1.9× de revenus en plus.
Conclusion
La variété croissante des cas d'utilisation énumérés ci-dessus met en évidence l'impact pratique de l'IA dans toutes les fonctions métier. Cependant, la création de valeur exige plus que l'adoption de l'IA. Les organisations doivent aligner les outils d'IA sur des objectifs précis, garantir une utilisation éthique des données et fournir l'infrastructure et les talents adéquats. Les cas d'utilisation les plus réussis combinent innovation et exécution stratégique.
FAQ
L'IA a un impact sur l'emploi en automatisant les tâches routinières, ce qui peut entraîner des suppressions 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 la nécessité d'adapter les compétences.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter notre article sur l'éthique de l'IA.
Les idées fausses courantes incluent l'idée que l'IA peut reproduire entièrement l'intelligence humaine, qu'elle est toujours impartiale ou que l'automatisation pilotée par l'IA supprimera universellement les emplois. L'IA a des limites, peut hériter de biais à partir des données et modifie souvent les rôles professionnels plutôt que de les remplacer.
Bien que la plupart des cas d'utilisation aient été classés en fonction de notre expérience, nous avons également consulté la liste des cas d'utilisation de l'IA de Tractica avant de finaliser la liste4
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 and Hazal Şimşek (2026) - "100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 27 Août 2026, à : https://aimultiple.com/ai-usecases [Ressource en ligne]
Dilmegani, C., & Şimşek, H. (2026, 27 Août). 100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets. AIMultiple. https://aimultiple.com/ai-usecases
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-usecases}},
note = {AIMultiple. Consulté le 27 Août 2026}
}Journal des modifications
11 mises à jour- 2026
Ajout d'une section Énergie couvrant l'optimisation des réseaux intelligents, la prévision énergétique, la maintenance prédictive, le trading et la conception de réacteurs à fusion.
- 2025
La section « Plateforme de science des données / ML / IA » a été enrichie d'outils de gouvernance de l'IA, de logiciels d'IA responsable et de solutions de conformité de l'IA.
- 2024
Suppression de la Figure 1 : L'augmentation de la "Generative AI" sur Google.
Ajout de la Figure 1 à la section Cas d'utilisation de l'IA générative.
Ajout de Network monitoring à AI use cases for Cybersecurity DLP.
Ajout de la section « Cas d'utilisation de l'IA pour la cybersécurité ».
- 2023
Une section FAQ a été ajoutée.
Ajout de l'IA générative à l'introduction.
Ajout des sections Fabrication et Vente au détail à la section Industries.
Ajout de « IA sans code et développement d'applications » à la section Tech.
- 2022
Remplacé l'automatisation des processus robotiques dans la section Opérations par l'automatisation cognitive / intelligente.
Liens de référence
1.
AI Revenue Forecasting Software | Clari
2.
Gartner for IT Leaders | Technology Insights & AI Tools
3.
Mapping AI into Production: A Field Experiment on Firm Performance by Hyunjin Kim, Dahyeon Kim, Rembrand Koning :: SSRN
4.
AI | Omdia
Cem Dilmegani
Analyste principal
Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. 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 digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Voir le profil completLe travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. 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 digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Recherche effectuée par
Hazal Şimşek
Analyste sectorielle
Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).
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.
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!
Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!
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:
47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?