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

Se renseigner sur les cas d'utilisation de l'IA présente des avantages mesurables. Au cours de mes près de 20 années d'expérience dans la mise en œuvre de solutions d'analytique avancée et d'IA au sein d'entreprises, j'ai constaté l'importance de la sélection des cas d'utilisation. J'ai analysé 100+ cas d'utilisation de l'IA, leurs exemples réels et les ai classés par fonction commerciale et par secteur. Suivez les liens ci-dessous selon votre domaine d'intérêt :

• Cas d'utilisation de l'IA pour les fonctions commerciales : Analytique, service client, cybersécurité, données, finance, RH, marketing, opérations, ventes, stratégie et juridique, et technologie.
• Cas d'utilisation de l'IA pour les secteurs : Automobile et objets autonomes, éducation, mode, fintech, healthTech, fabrication, organisations à but non lucratif, commerce de détail, et télécommunications.
• Autres cas d'utilisation de l'IA

Pour toutes les applications commerciales de l'IA et leurs exemples réels / études de cas, vous pouvez filtrer :

IA des cas d'utilisation avec des exemples concrets

Industrie

Fonction commerciale

Assurance

Succès client

+2

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.

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services financiers

Succès client

+14

Détection de la fraude

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

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Fabrication

Technologie

+2

Maintenance prédictive

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

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Transport / Expédition

Données

+9

prévisions des ventes

Prévoir les tendances futures des ventes pour orienter la planification commerciale et l'allocation des ressources.

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Pharmaceutique / Cosmétique

R&D / Recherche et développement

+4

Génération de prospects

Identifier et engager les clients potentiels grâce à un ciblage basé sur les données.

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organisations sociales et civiques

Commercialisation

+3

Marketing personnalisé

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

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Sportif

Succès client

+24

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.

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Services publics

Finance

+4

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.

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Technologie

Ingénierie

+3

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.

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Vente au détail

Technologie

+6

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.

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Transport / Expédition

Données

+18

Optimisation des stocks

Gestion des niveaux de stock grâce à des stratégies automatisées de prévision de la demande et de réapprovisionnement.

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organisations sociales et civiques

Commercialisation

+14

Conformité

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

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Sportif

Succès client

+1

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.

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Services publics

Finance

+3

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.

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Sportif

Succès client

+19

Analyse des clients

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

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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.

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Transport / Expédition

Vente au détail

+3

Optimisation du réseau

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

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Technologie

Analytique

+2

Analyses en temps réel

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

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Assurance

Succès client

Classification des appels

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

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Énergie

Découverte de l'intention d'appel

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

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services financiers

Données

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)

Simplifier la création de modèles d'apprentissage automatique sans expertise approfondie.

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Vente au détail

Technologie

+1

Géoanalyse

Analyse des données géolocalisées pour dégager les tendances et les schémas spatiaux.

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Technologie

Nourriture / Boissons

+9

Intégration des données

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

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Soins de santé

Analytique

Étiquetage des données

Annoter les données pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique.

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Éducation

R&D / Recherche et développement

+5

Visualisation des données

Représenter des données complexes à l'aide de graphiques et de diagrammes intuitifs.

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Éducation

R&D / Recherche et développement

+11

Transformation des données

Conversion des données en formats adaptés à l'analyse et au traitement.

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Transport / Expédition

services financiers

+3

préparation des données

Nettoyage et structuration des données en vue de leur analyse et de leur modélisation.

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Éducation

R&D / Recherche et développement

+3

Gestion et surveillance des données

Garantir la cohérence, l'accessibilité et la sécurité des données.

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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.

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services financiers

souscription de prêts

Crédit et notation

Évaluation de la solvabilité et du risque basée sur l'analyse des données.

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services financiers

souscription de prêts

Recouvrement de prêts

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

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Technologie

HEURE

Surveillance des employés

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

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Technologie

HEURE

+1

Gestion de la performance

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

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services financiers

robots de vente au détail

Assister les clients dans leurs recommandations de produits et leurs transactions.

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Nourriture / Boissons

R&D / Recherche et développement

+2

Gestion des connaissances

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

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Éducation

Succès client

Tutorat

Fournir une assistance pédagogique basée sur l'IA et un apprentissage personnalisé.

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Soins de santé

Analytique

+1

Analyse des données des patients

Extraire des informations pertinentes des données médicales pour améliorer les soins.

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Soins de santé

Analytique

+1

Médecine personnalisée

Adapter les traitements en fonction des données de santé individuelles.

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Pharmaceutique / Cosmétique

Analytique

+2

Découverte de médicaments

Accélérer la recherche pharmaceutique grâce à l'analyse pilotée par l'IA.

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Pharmaceutique / Cosmétique

Analytique

+2

Diagnostic assisté/automatisé

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

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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 générative.
• Cas d'utilisation de l'IA agentique

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

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'analytique : Les plateformes d'analytique fournissent des informations sur les données pour identifier les problèmes et améliorer les goulets d'étranglement.
• Services d'analytique : Les fournisseurs vous accompagnent dans vos objectifs commerciaux en proposant 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 données et des capacités d'analytique, l'automatisation est de plus en plus essentielle en science des données. L'autoML automatise les tâches chronophages d'apprentissage automatique, telles que la saisie de données, permettant aux entreprises de déployer des modèles et d'automatiser rapidement les processus.

Solutions spécialisées

• Analytique conversationnelle : Le traitement du langage naturel vous aide à travailler avec les données vocales et plus encore, permettant une analyse automatisée des avis et des suggestions.
• Analytique e-commerce : Systèmes d'analytique spécialisés conçus pour gérer l'augmentation des données e-commerce. Optimisez votre entonnoir de vente et le trafic client pour maximiser vos profits.
• Plateforme de géo-analytique : Analysez des images satellites détaillées pour des informations prédictives. Utilisez les données spatiales pour atteindre vos objectifs commerciaux et capturer les changements en temps réel de tout paysage.
• Reconnaissance d'images et analytique visuelle : Analysez les données visuelles à l'aide de systèmes avancés de reconnaissance d'images et de vidéos. Extrayez des informations significatives à partir de grands volumes d'images et de vidéos.
• Analytique en temps réel : Obtenez des informations en temps réel pour des décisions urgentes. Agissez rapidement pour maintenir vos KPI. Utilisez l'apprentissage automatique pour explorer les données non structurées sans perturbations. Consultez les KPI de processus pour surveiller la performance.

> Service client

• Analytique des appels : Utilisez l'analytique avancée sur les données d'appels pour découvrir des informations qui améliorent la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle. Identifiez les schémas et optimisez vos résultats en analysant les avis clients via les données vocales, en identifiant les points à améliorer.
• Classification des appels : Utilisez le traitement du langage naturel (NLP) pour classer l'intention du client afin que les agents traitent les cas complexes. Identifiez la nature des besoins du client 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 l'apprentissage automatique pour estimer et gérer l'intention du client (par exemple, l'attrition) afin d'améliorer la satisfaction et les indicateurs commerciaux. L'analyse du sentiment du client via le niveau et la tonalité de la voix peut révéler les micro-émotions qui motivent la prise de décision. Découvrez comment détecter l'intention du client avec la reconnaissance d'intention de chatbot.
• Chatbot pour le service client (solution 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 vers des agents humains si nécessaire. Cela réduit les coûts du service client et augmente la satisfaction, permettant aux proxy humains de se concentrer sur des besoins clients plus spécifiques. Lisez-en plus sur les chatbots dans le service client.
• Analytique des chatbots : Analysez les interactions des clients avec votre chatbot pour évaluer sa performance globale. Identifiez les lacunes et les points à améliorer, et mesurez la satisfaction client vis-à-vis du chatbot.
• Test de chatbot : Utilisez des frameworks de test semi-automatisés et automatisés pour évaluer la performance du chatbot avant son déploiement. Prévenez les défaillances catastrophiques en identifiant les faiblesses du flux conversationnel.
• Analytique des contacts clients : Appliquez l'analytique avancée 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 pour le service client : Les bots écoutent les appels des agents, suggérant des réponses de meilleures 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 billetterie : Utilisez le NLP et la vision artificielle pour identifier les clients ayant besoin d'être contactés et répondez automatiquement ou attribuez-les aux agents concernés, améliorant ainsi la satisfaction. Analysez les données des réseaux sociaux pour déterminer à qui vendre et quels produits proposer.
• Routage intelligent des appels : Acheminez les appels vers les agents disponibles les plus qualifiés. Les systèmes de routage intelligent utilisent les données de toutes les interactions clients pour optimiser la satisfaction. En tenant compte des profils clients et des performances des agents, vous pouvez associer le bon service au bon agent pour obtenir des scores de recommandation nets supérieurs. N'hésitez gratuit pas à lire des études de cas sur la mise en relation du client avec le 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 informations qui améliorent la satisfaction. Automatisez le processus en associant les mots-clés pertinents aux 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 le travail avec Gavagai, permettant à l'entreprise de traiter de plus grands volumes de données tout en réalisant les analyses efficacement. Apprenez-en plus sur l'analytique des enquêtes dans notre article connexe.
• Authentification vocale : Authentifiez les clients sans mots 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 de sécurité sociale.

> Cybersécurité

DLP

Les logiciels de prévention de perte de données (DLP) utilisent l'IA pour réaliser :

• La détection en temps réel des données sensibles au-delà de celles identifiées par des approches basées sur des règles
• Le contrôle d'accès intelligent apprenant des modèles d'accès aux données autorisés pour réduire les faux positifs

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

Surveillance réseau

Les cas d'utilisation typiques incluent :

• La détection d'anomaly dans le trafic réseau pour identifier les cyberattaques
• L'optimisation réseau automatisée pour gérer les pics de charge à un coût optimal sans nuire à l'expérience utilisateur.

Pour des exemples concrets : L'IA dans la surveillance réseau.

> Données

• Plateforme de nettoyage et de validation des données : Évitez le principe « garbage in, garbage out » en garantissant la qualité de vos données avec des processus et des 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 des données : Combinez vos données provenant de différentes sources en informations significatives et précieuses. Le trafic de données dépend de multiples plateformes. Par conséquent, gérer ce trafic et structurer les données dans un format significatif sera important. Gardez votre lac de données disponible pour une analyse plus approfondie.
• Gestion et surveillance des données : Maintenez vos données de haute qualité pour une analytique avancée. 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 de données vers un format propre et prêt à analyser. Utilisez les plateformes d'extraction, transformation et 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 analytique avancée. Si elles ne sont pas structurées, ajustez-les au format requis.
• Visualisation des données : Visualisez vos données pour une meilleure analytique et une meilleure prise de décision. Laissez les tableaux de bord parler. Transmettez votre message plus facilement et esthétiquement.
• 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 avec intervention 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 en IA. Les entreprises peuvent simuler des conditions non encore rencontrées et prendre des précautions en conséquence à l'aide de 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 sur les cas d'utilisation réels.

> Énergie

• Optimisation des réseaux 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 les sources d'énergie renouvelable plus efficacement et en détectant les anomalies du réseau. Cela améliore la résilience des solutions de réseaux intelligents et réduit 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 aux niveaux des bâtiments, des quartiers ou du pays. Ces prédictions 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. Elle 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 prédictions basées 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 basées sur la météo, les données historiques et les entrées des capteurs. Les utilisateurs peuvent 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'analytique avancée peuvent générer des décisions de trading en temps réel et ajustées au risque sur les marchés volatils de l'énergie. 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. Ainsi, les entreprises peuvent déplacer intelligemment leur consommation 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 : Le ML peut optimiser les conceptions de stellarators, accélérant le développement d'une énergie de fusion propre et sûre. Les modèles de ML agissent comme des substituts aux simulations physiques complexes, permettant des itérations de conception plus rapides et plus efficaces.

> Finance

La fonction commerciale finance est un bon candidat pour la transformation par l'IA :

• Rappels de facturation : Des services de facturation accessibles peuvent rappeler à vos clients de payer avec des messages alimentés par l'IA générative.
• Automatisation des factures et automatisation des comptes 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 exemple, PDF, factures électroniques), effectuer une validation automatisée des factures et sélectionner les bons codes de dépenses pour la facture, minimisant ainsi l'intervention humaine aux cas particuliers. L'automatisation des factures est disponible dans la plupart des systèmes ERP via des plugins.

Pour en savoir plus, consultez les cas d'utilisation de l'IA dans l'automatisation des comptes fournisseurs et l'extraction par OCR des factures.

> RH

• Suivi des employés : Fournissez des indicateurs objectifs pour voir comment les employés fonctionnent. Prévisionnez 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 spécifique, contribuera davantage à l'entreprise ? Les chatbots de recrutement et les capacités améliorées d'extraction et de traitement des données des web scrapers augmentent les employés RH dans divers aspects du recrutement tels que la recherche de candidats qualifiés, les entretiens 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'analytique RH sont comme la voix de l'analyse des employés. Examinez votre analytique de la main-d'œuvre 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 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 de manière efficace et équitable sans nuire à leur motivation. Suivez leurs KPI sur votre tableau de bord et fournissez des retours en temps réel. Cela augmenterait la satisfaction des employés et réduirait le turnover de votre organisation. Actualisez le potentiel professionnel maximum de vos employés avec les bons outils.

> Marketing

Une enquête de 2021 menée auprès de spécialistes du marketing 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.

L'IA peut fournir des informations précises et suggérer des solutions marketing intelligentes qui se refléteraient directement sur les bénéfices grâce aux données clients. Vous trouverez ci-dessous les trois principaux cas d'utilisation de l'IA en marketing :

• Analytique 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 pour mettre en évidence ce qui génère l'engagement, le trafic et les revenus. En conséquence, les entreprises peuvent fournir des services marketing meilleurs et plus précis à leurs clients. Au-delà des efforts de relations publiques, l'analytique marketing alimentée par l'IA peut aider les entreprises à identifier leurs groupes de clients avec plus de précision. En découvrant leurs clients fidèles, les entreprises peuvent développer des stratégies marketing précises et également recibler les clients qui ont exprimé un intérêt pour des produits ou services auparavant.
• 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 ayez visité une boutique en ligne et regardé 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 qui correspondent aux goûts des clients.
• Marketing contextuel : Vous pouvez exploiter les grands modèles de vision et le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte dans lequel vos publicités seront diffusées. Avec la publicité contextuelle, vous pouvez protéger votre marque et augmenter l'efficacité marketing en vous assurant que votre message correspond à son contexte, faisant vivre les images statiques sur le web avec vos messages.

Pour en savoir plus, consultez les cas d'utilisation de l'IA générative dans le commerce de détail et l'IA générative pour le marketing par e-mail.

> Opérations

• Automatisation cognitive / intelligente : Combinez les logiciels de robotic process automation (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. N'hésitez gratuit pas à consulter les cas d'utilisation de la RPA pour en savoir plus.
• Mise en œuvre de la Robotic Process Automation (RPA) : La mise en œuvre de solutions RPA nécessite des efforts. Les processus adaptés doivent être identifiés. Si un robot basé sur des règles est utilisé, le robot doit être programmé. Les questions des employés doivent trouver des réponses. 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 une 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 : Entretenez de manière prédictive vos robots et autres machines pour minimiser les perturbations des opérations. Mettez en œuvre l'analytique des big data pour estimer les facteurs susceptibles d'impacter vos flux de trésorerie futurs. Optimisez les dépenses en immobilisations en obtenant des informations sur les facteurs possibles.
• Optimisation des stocks et de la chaîne d'approvisionnement : Exploitez l'apprentissage automatique pour voir 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'analytique 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 suffisamment matures pour remplacer les vrais assistants dans la communication par e-mail. Incluez-les dans vos e-mails pour planifier des réunions afin d'organiser des centaines de milliers de rendez-vous.

> Ventes

Pré-ventes

• Prévision des ventes : Prévisionnez 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 rapidité et de la précision des prévisions avec les outils de prévision des ventes de Clari.¹
• Génération de leads : Utilisez un profil de données complet de vos visiteurs pour identifier les entreprises que vos commerciaux doivent contacter. 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 avec votre système CRM. Profitez d'une meilleure visibilité des ventes et d'une meilleure analytique tout en donnant à votre personnel de vente plus de temps pour vendre. Consultez les systèmes CRM IA pour en savoir plus.
• Vente prédictive / scoring des leads : Utilisez l'IA pour permettre la vente prédictive. Scorez les leads pour prioriser les actions des commerciaux en fonction des scores des 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 des leads et aux performances des commerciaux. Pour scorer les leads, ces systèmes exploitent les données de transaction anonymisées de leurs clients, 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 d'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 en :
  • Suggestions de réponses pour les commerciaux : L'IA suggérera des réponses lors de conversations en direct ou de messages écrits avec des leads. Les bots écouteront les appels des agents en suggérant des réponses de meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité des ventes
  • Suggestions d'actions suivantes pour les commerciaux : Les actions de vos commerciaux et les leads seront analysés pour suggérer la prochaine meilleure action. 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 des résultats plus élevés. Tout cela conduit à une plus grande satisfaction client.
• Personnalisation et analytique du contenu de vente : Les préférences et le comportement de navigation des leads 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 dans votre surface de vente pour répondre aux questions des clients et promouvoir les produits. Engagez-vous avec le bon client en analysant le profil. La vision artificielle vous aidera à fournir la bonne action en fonction des caractéristiques et des expressions du client.
• Automatisation de la prise de rendez-vous (Assistant numérique) : Laissez un assistant numérique organiser les réunions, libérant ainsi du temps pour vos commerciaux. Décidez des cibles à prioriser et maintenez vos KPI élevés.
• Vente prescriptive : La plupart des processus de vente existent dans l'esprit de vos commerciaux. Les commerciaux interagissent avec les clients en fonction de leurs différentes habitudes et observations. Les systèmes de vente prescriptive 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 le client de manière adéquate, il peut transmettre ces clients à des agents humains. Laissez des bots fonctionnant 24/7, intelligents et auto-améliorants gérer les premiers contacts avec les leads. Les leads réactifs à forte valeur seront appelés par des agents en direct, augmentant l'efficacité des ventes.

Analytique des ventes

Comme le discute Gartner² , les systèmes d'analytique des ventes fournissent des fonctionnalités qui soutiennent 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 d'analyse ou de planification. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus de collecte de données et présenter des solutions pour améliorer les performances de vente. Pour des informations plus détaillées, vous pouvez lire l'IA dans les ventes.

• Analytique des contacts clients pour les ventes : Analysez tous les contacts clients, y compris les appels téléphoniques ou les e-mails, pour comprendre quels comportements et actions génèrent des ventes. Analytique avancée sur toutes les données d'appels de vente pour découvrir des informations afin d'augmenter l'efficacité des ventes
• Analytique des appels de vente : Analytique avancée sur les données d'appels pour découvrir des informations afin d'augmenter l'efficacité des ventes. Voyez comment votre flux de conversation se comporte. L'intégration des données sur les appels vous aidera à identifier la performance de chaque composant de votre entonnoir de vente.
• Attribution des ventes : Exploitez les données de transaction pour attribuer avec précision les ventes aux efforts de marketing et de vente. Voyez quelle étape de votre entonnoir de vente fonctionne le mieux. Identifiez la partie peu performante grâce aux informations fournies par l'analyse.
• Rémunération des ventes : Déterminez les niveaux de rémunération appropriés pour votre personnel de vente. Décidez du mécanisme d'incitation approprié pour les commerciaux. En utilisant les données de vente, fournissez des mesures objectives et augmentez continuellement les performances de vos commerciaux.

Pour plus de détails sur l'utilisation de l'IA dans les ventes, consultez notre article sur l'IA dans les ventes.

> Stratégie et juridique

• Préparation de présentations : Les présentations pour la direction générale dans la plupart des entreprises impliquent des diapositives (par exemple 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 :

• La rédaction de contrats
• La révision de contrats
• La recherche juridique

Pour en savoir plus : Logiciels d'IA juridique.

> Technologie

• IA sans code et développement d'applications : Plateformes de développement d'IA et d'applications pour vos projets sur mesure. Votre équipe de développement interne peut créer des solutions originales pour vos besoins commerciaux spécifiques.
• Analytique et intelligence prédictive pour la sécurité : Analysez les flux de données sur la cyberactivité générale ainsi que les données comportementales au sein du réseau d'une organisation pour produire des informations exploitables aidant les analystes à prédire et à contrecarrer les attaques imminentes. Intégrez des sources de données externes pour surveiller les cybermenaces mondiales et agir en temps opportun. 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, assurant la mémoire organisationnelle. Une collaboration accrue en veillant à ce que les bonnes personnes travaillent avec les bonnes données.
• Bibliothèque / SDK / API de traitement du langage naturel : Exploitez les bibliothèques / SDK / API de traitement du langage naturel pour construire rapidement et à moindre coût vos systèmes personnalisés basés sur 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 : Personnalisez les systèmes de traitement d'images et intégrez des capacités de traitement d'images à vos systèmes existants. Apprenez-en plus sur les logiciels de reconnaissance d'images.
• Communications sécurisées : Protégez les communications des employés comme les e-mails ou les conversations téléphoniques avec une cryptographie multicouche avancée et l'éphéméralité. 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 n'infligent des dégâts. Gardez vos données et votre trafic en sécurité en les maintenant engagés dans des leurres. Améliorez 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 basés sur l'IA peuvent vérifier la conformité aux normes.
• Systèmes de sécurité intelligents : Systèmes de sécurité autonomes alimentés par l'IA. Fonctionnant 24/7 pour une protection maximale. Vision artificielle pour détecter les moindres anomalies dans votre environnement. Automatisez les procédures d'intervention d'urgence grâce à des capacités de notification instantanée.
• Bibliothèque / SDK / API d'apprentissage automatique : Exploitez les bibliothèques / SDK / API d'apprentissage automatique pour construire 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 alimentées par l'IA avec des entreprises expérimentées dans le développement d'IA. Créez des projets clés en main et déployez-les dans la fonction commerciale spécifique. Idéal pour les entreprises ayant des capacités internes limitées en intelligence artificielle.
• Bibliothèque / SDK / API de deep learning : Exploitez les bibliothèques / SDK / API de deep learning pour construire rapidement et à moindre coût vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des capacités d'apprentissage à vos systèmes. Apprenez-en plus sur les applications et outils de deep learning.
• 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 des exemples de code suggérés. Voyez les meilleures pratiques pour des tâches de développement spécifiques et formulez votre solution personnalisée. Retour en temps réel fourni par l'historique des erreurs des développeurs et des meilleures pratiques.
• Conseil en IA : Fournit des services de conseil pour soutenir votre développement IA interne, y compris les projets d'apprentissage automatique et de science des données, tout en optimisant vos dépenses en IA pour le meilleur résultat.
• AIaaS : L'IA as a Service est un service d'IA basé sur le cloud pour simplifier l'adoption de l'IA sans nécessiter d'infrastructure dédiée ou d'embaucher des data scientists.

Cas d'utilisation de l'IA par secteur

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.

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> Automobile et objets autonomes

Les objets autonomes, y compris les voitures et les drones, impactent chaque fonction commerciale, des opérations à la logistique.

• Assistant de conduite : Composants requis et solutions intelligentes pour améliorer l'expérience du conducteur dans la voiture. Mettez en œuvre des solutions de perception du véhicule alimentées par l'IA pour une expérience de conduite ultime.
• Cybersécurité des véhicules : Sécurisez les voitures connectées et autonomes ainsi que d'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 les voitures autonomes. Intégrez la détection et le traitement visuels dans votre véhicule. Atteignez vos objectifs à l'aide de la vision artificielle.
• Voitures autonomes : De l'exploitation minière à la fabrication, les voitures/véhicules autonomes augmentent l'efficience et l'efficacité des opérations. Intégrez-les dans 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

• Conception créative
• Essayage virtuel
• Analyse des tendances

Pour en savoir plus : Applications de l'IA générative dans la mode.

> FinTech

• Détection de 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 flux de travail. Réduisez vos coûts opérationnels en limitant votre exposition aux documents frauduleux.
• Assurance et InsurTech : Exploitez l'apprentissage automatique pour traiter les soumissions 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 votre client et proposez le bon plan.
• Plateforme d'analytique 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 notes de frais : Utilisez le deep learning pour améliorer l'extraction de données à partir de reçus de tous types, y compris 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 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 robustes. Utilisez des modèles prédictifs pour découvrir les prêts potentiellement non performants et agir. Voyez les scores de crédit potentiels de vos clients avant qu'ils ne demandent un prêt et proposez des plans personnalisés.
• Recouvrement de prêts : Augmentez les ratios de recouvrement de prêts avec des messages empathiques et automatisés.
• Robo-advisory : Utilisez un chatbot financier IA ou un assistant d'application mobile pour surveiller les finances personnelles. Définissez vos objectifs d'épargne ou de dépenses cibles. Votre assistant financier gérera le reste et vous fournira des informations pour atteindre vos objectifs financiers.
• Conformité réglementaire : Utilisez le traitement 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 vos approches de trading.
• Recouvrement de créances : Exploitez l'IA pour assurer 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 une variété de plateformes de communication (WhatsApp, application mobile, site web, etc.) via des chatbots bancaires pour augmenter la satisfaction client et automatiser de nombreuses tâches comme l'intégration des clients.

Explorez d'autres applications de l'IA générative dans la finance et les agents IA comptables.

> HealthTech

• Analytique 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 au diagnostic assisté.
• Médicaments et soins personnalisés : Trouvez les meilleurs plans de traitement en fonction des données du patient. Fournissez des solutions personnalisées pour vos patients. En utilisant leurs antécédents médicaux et 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 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 de logiciels de découverte de médicaments.
• Priorisation et triage en temps réel : Analytique prescriptive sur les 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, priorisez les patients nécessitant des soins urgents et réduisez 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 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 de 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 principe actif est le 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 l'apprentissage automatique pour découvrir rapidement les risques et complications potentiels. Réduisez les taux de fausse couche et de maladies liées à la grossesse.
• Informations 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 élevées de traitement d'images pour détecter d'éventuelles maladies.
• Étude de marché dans la santé : Préparez l'intelligence 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 NLP pour analyser la vaste taille des données non structurées.
• Gestion de marque et marketing dans la santé : Créez une stratégie marketing optimale pour la marque basée sur la perception du marché et le segment cible. Les outils offrant une haute granularité vous permettront d'atteindre la cible spécifique et d'augmenter les ventes des prestataires de soins de santé.
• Analyse et édition génétiques : 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 voir 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, remplir les informations des patients, traiter les demandes d'assurance et fournir une assistance en 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 avec des capacités intelligentes de chatbot.

N'hésitez gratuit pas à consulter les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé.

> Fabrication

• Analytique de fabrication : Également appelés systèmes d'analytique 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.
• 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 usines évoluent avec des robots collaboratifs programmables qui peuvent travailler aux côtés des employés pour prendre en charge les 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.

Apprenez-en plus sur les solutions d'IA pour la fabrication, les agents IA industriels et les outils de planification de production.

> Organisations à but non lucratif

• Sensibilisation et engagement personnalisés des donateurs basés sur les 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.

> Commerce de détail

• Caisse sans caissier : Les systèmes gratuit de caisse permettent aux entreprises de vente au détail de servir leurs clients dans leurs magasins physiques sans avoir besoin de caissiers. Les technologies permettant aux utilisateurs de scanner et de payer leurs produits sont utilisées depuis près d'une décennie maintenant, et ces systèmes ne nécessitaient pas de grandes avancées en IA. Cependant, 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 les équipements actifs ou les connexions à plus large bande passante pour améliorer la qualité de service (QoS). L'apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier les investissements au ROI le plus élevé qui entraîneront moins d'attrition et plus de ventes croisées et additionnelles.

Autres cas d'utilisation de l'IA

Ceci était une liste de domaines par fonction commerciale où des solutions prêtes à l'emploi sont disponibles. Cependant, l'IA a trop d'applications pour être listées 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 autres risques de l'IA générative, tels que :

• Outils de gouvernance de l'IA
• Logiciels d'IA responsable
• Solutions de conformité IA.

Nous recommandons aux entreprises d'utiliser des solutions d'IA sans code pour construire rapidement des modèles d'IA.

Pourquoi se renseigner sur 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 ayant vu 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 plus de domaines de l'entreprise, plutôt que de l'utiliser plus profondément dans une seule fonction.
• L'IA a été appliquée le plus souvent dans le développement de produits et la prise de décision stratégique, plutôt que dans l'automatisation de routine.

Ces changements ont conduit à des gains de performance mesurables :

• 12 % de tâches supplémentaires accomplies
• 18 % de probabilité plus élevée d'acquérir des clients payants
• 1.9× de revenus plus élevés.

FAQ

Bien que la plupart des cas d'utilisation aient été catégorisés 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.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{100+ Cas d'utilisation de l'IA avec des exemples réels}},
  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

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

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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Commentaires 2

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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!

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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!

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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:

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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?

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