Plus de 100 cas d'utilisation de l'IA avec des exemples concrets en
Cem Dilmegani
mis à jour le Avr 16, 2026
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Fort de près de vingt ans d'expérience dans la mise en œuvre de solutions d'analyse avancée et d'IA en entreprise, j'ai pu constater l'importance du choix des cas d'usage. J'ai analysé plus de 100 cas d'usage de l'IA , leurs exemples concrets, et les ai classés par fonction métier et secteur d'activité. Suivez les liens ci-dessous en fonction de vos domaines d'intérêt :
- Cas d'utilisation de l'IA pour les fonctions commerciales : analyse , service client , cybersécurité , données , finance , RH , marketing , opérations , ventes , stratégie et juridique , et technologie .
- Cas d'utilisation de l'IA pour les industries : automobile et objets autonomes , éducation , mode , fintech , healthtech , fabrication , organisations à but non lucratif , vente au détail et télécommunications .
- Autres cas d'utilisation de l'IA
Pour toutes les applications d'IA en entreprise et leurs exemples/études de cas concrets, vous pouvez filtrer :
AI 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.
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Fonction commerciale
Cas d'utilisation de l'IA générative
L'IA générative utilise des modèles d'IA pour produire des résultats dans des tâches pour lesquelles il n'existe pas de réponse unique (par exemple, l'écriture créative). Depuis le lancement de ChatGPT , sa popularité a explosé. Ses applications sont nombreuses : création de contenu marketing, génération de code logiciel, conception d'interfaces utilisateur, etc.
Pour en savoir plus : Cas d’utilisation de l’IA générative .
Figure 1 : L'augmentation de « l'IA générative » le Google.
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.
> Analyse
Solutions générales
- Plateforme analytique : Donnez à vos employés les moyens d’effectuer des analyses avancées, d’identifier rapidement les problèmes et de fournir des informations exploitables grâce à des données unifiées et des outils adaptés.
- Services d'analyse : Répondez à vos besoins analytiques personnalisés grâce à ces fournisseurs de solutions complètes. Ces prestataires vous accompagnent dans la réalisation de vos objectifs commerciaux en vous proposant des solutions clés en main.
- Apprentissage automatique automatisé (AutoML) : les machines dotées d’IA peuvent aider les data scientists à optimiser les modèles d’apprentissage automatique. Face à l’essor des données et des capacités d’analyse, l’automatisation est devenue essentielle en science des données. L’AutoML automatise les tâches d’apprentissage automatique chronophages, comme la saisie de données, permettant ainsi aux entreprises de déployer des modèles et d’automatiser leurs processus plus rapidement.
Solutions spécialisées
- Analyse conversationnelle : exploitez les interfaces conversationnelles pour analyser vos données commerciales. Le traitement automatique du langage naturel vous permet de traiter les données vocales et bien plus encore, en automatisant l’analyse des avis et des suggestions.
- Analyse e-commerce : Systèmes d’analyse spécialisés conçus pour gérer l’explosion des données e-commerce. Optimisez votre tunnel de vente et le trafic client pour maximiser vos profits.
- Plateforme de géo-analyse : Analysez des images satellites détaillées pour obtenir des informations prédictives. Utilisez les données spatiales pour atteindre vos objectifs commerciaux et suivre en temps réel les changements de tout environnement.
- 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.
- Analyses en temps réel : obtenez des informations en temps réel pour prendre des décisions urgentes. Agissez rapidement pour maintenir vos indicateurs clés de performance. Utilisez l’apprentissage automatique pour explorer des données non structurées sans interruption.
> Service client
- Analyse des appels : Utilisez l’analyse avancée des données d’appels pour obtenir des informations précieuses qui améliorent la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle. Identifiez les tendances et optimisez vos résultats en analysant les avis clients à partir des données vocales, afin de cibler les axes d’amélioration.
- Exemple concret : Sestek indique que la banque ING a constaté une augmentation de 15 % de son score de qualité des ventes et une diminution de 3 % de son taux global de silence après avoir intégré l’IA dans ses systèmes de contact .
- Classification des appels : Exploiter le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour comprendre les intentions des clients permet aux agents de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Identifier la nature des besoins des clients avant de les acheminer garantit que le service compétent prenne en charge leur demande. Cette approche améliore l’efficacité et augmente la satisfaction client.
- Découverte de l'intention d'appel : Tirez parti du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de l'apprentissage automatique pour estimer et gérer l'intention du client (par exemple, le risque de désabonnement) afin d'améliorer la satisfaction et les indicateurs de performance. L'analyse du ressenti client à travers le volume et la tonalité de la voix peut révéler les micro-émotions qui influencent la prise de décision. Découvrez comment détecter l'intention du client grâce à la reconnaissance d'intention par chatbot .
- Chatbot pour le service client (solution de libre-service) : Grâce à l’amélioration des algorithmes d’IA, les chatbots peuvent désormais comprendre des requêtes plus complexes. Créez des chatbots intelligents, disponibles 24 h/24 et 7 j/7 et capables d’auto-amélioration, qui traitent la plupart des demandes et transfèrent les clients à des conseillers humains en cas de besoin. Cela permet de réduire les coûts du service client et d’accroître la satisfaction, tout en laissant aux conseillers humains le temps de se concentrer sur les besoins spécifiques des clients. Pour en savoir plus sur les chatbots dans le service client , consultez notre article ou découvrez les plateformes de chatbots .
- Analyse des interactions client avec votre chatbot : évaluez ses performances globales, identifiez les points faibles et les axes d’amélioration, et mesurez la satisfaction client.
- Tests 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 afin d’obtenir des informations qui améliorent la satisfaction et l’efficacité. Utilisez le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour atteindre des taux de satisfaction plus élevés.
- Suggestions de réponses pour le service client : des chatbots analysent les appels des agents et proposent des réponses optimales afin d’améliorer la satisfaction client et d’uniformiser l’expérience. Cette approche peut également favoriser les ventes additionnelles et croisées grâce à des suggestions pertinentes.
- Écoute sociale et gestion des tickets : utilisez le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la vision par ordinateur pour identifier les clients nécessitant un contact et répondre automatiquement ou les orienter vers les agents compétents, améliorant ainsi leur satisfaction. Analysez les données des réseaux sociaux pour déterminer votre clientèle cible et les produits à proposer.
- Routage d'appels Intelligent : acheminez les appels vers les agents 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 service adéquat à l'agent le plus approprié afin d'obtenir des scores de recommandation client (NPS) supérieurs. Consultez nos études de cas sur l'association client-agent dans notre article sur les exemples d'IA émotionnelle .
- Analyse des enquêtes et des avis : Utilisez le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour analyser les champs textuels des enquêtes et des avis et en extraire des informations permettant d’améliorer la satisfaction. Automatisez le processus en associant les mots clés pertinents à des scores appropriés, ce qui réduit le temps nécessaire à la génération des rapports.
- Exemple concret : Protobrand analysait auparavant manuellement les avis clients par codage manuel, mais automatise désormais une grande partie de cette tâche grâce à Gavagai, ce qui lui permet de traiter des volumes de données plus importants tout en réalisant des analyses efficaces. Pour en savoir plus sur l’analyse des enquêtes, consultez notre article dédié .
- Authentification vocale : Authentifiez vos clients sans mot de passe grâce à la reconnaissance vocale biométrique, ce qui améliore leur satisfaction et réduit les problèmes liés aux mots de passe oubliés. Ils peuvent accéder à des informations confidentielles grâce à leur identifiant vocal unique, ce qui constitue une alternative sécurisée aux méthodes d’authentification traditionnelles comme le numéro de sécurité sociale.
> Cybersécurité
DLP
Les logiciels de prévention des pertes de données (DLP) exploitent les technologies d'IA pour atteindre
- Détection en temps réel des données sensibles autres que celles identifiées par des approches basées sur des règles
- IntelApprentissage du contrôle d'accès Ligent à partir des modèles d'accès aux données autorisés afin de réduire les faux positifs
Pour en savoir plus, consultez les bonnes pratiques d'utilisation de l'IA dans le DLP .
Surveillance du réseau
Les cas d'utilisation typiques comprennent :
- Détection du code Anomaly dans le trafic réseau pour identifier les cyberattaques
- Optimisation automatisée du réseau pour gérer les pics de charge à un coût optimal sans nuire à l'expérience utilisateur.
Exemples concrets : l’IA dans la surveillance des réseaux
> Données
- Plateforme de nettoyage et de validation des données : Évitez les erreurs de saisie et de sortie en garantissant la qualité de vos données grâce à des processus et des outils de nettoyage adaptés. Automatisez la validation à l’aide de sources de données externes. Planifiez un nettoyage régulier et améliorez la qualité de vos données.
- Intégration des données : Combinez vos données provenant de différentes sources pour en extraire des informations pertinentes et utiles. Le trafic de données dépend de multiples plateformes. Il est donc important de gérer ce volume important et de structurer les données dans un format exploitable. Assurez-vous que votre lac de données reste accessible pour des analyses ultérieures.
- Gestion et surveillance des données : Préservez la qualité de vos données pour des analyses avancées. Ajustez-la en filtrant les données entrantes. Gagnez du temps en automatisant les tâches manuelles et répétitives.
- Plateforme de préparation des données : Transformez vos données brutes présentant des problèmes de qualité en un format propre et prêt à l’analyse. Utilisez des plateformes ETL (extraction, transformation et chargement) pour optimiser vos données avant leur intégration dans un entrepôt de données.
- Transformation des données : Transformez vos données pour les préparer à l’analyse avancée. Si elles ne sont pas structurées, mettez-les au format requis.
- Visualisation des données : Visualisez vos données pour une meilleure analyse et une prise de décision plus efficace. Laissez parler vos tableaux de bord. Transmettez votre message plus facilement et avec plus d’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 avec intervention humaine étiquettent automatiquement vos données et font appel à la foule pour l’étiquetage des points de données qui ne peuvent pas être étiquetés automatiquement avec certitude.
- Données synthétiques : Les ordinateurs peuvent créer artificiellement des données synthétiques pour réaliser certaines opérations. Ces données sont généralement utilisées pour tester de nouveaux produits et outils, valider des modèles et répondre aux besoins de l’IA. Grâce aux données synthétiques, les entreprises peuvent simuler des situations inédites et prendre les précautions nécessaires. Elles s’affranchissent également des problèmes de confidentialité, car aucune donnée réelle n’est exposée. Ainsi, les données synthétiques constituent une solution d’IA intelligente permettant aux entreprises de simuler des événements futurs et d’envisager des possibilités futures. Pour en savoir plus sur les données synthétiques, consulteznotre article dédié .
> Énergie
- Optimisation des réseaux intelligents : l’IA peut contribuer à équilibrer l’offre et la demande en temps réel en prévoyant les profils de consommation énergétique, en intégrant plus efficacement les sources d’énergie renouvelables et en détectant les anomalies du réseau. Elle permet ainsi d’améliorer la résilience des solutions de réseaux intelligents et de réduire les pannes.
- Prévision de la consommation d'énergie : les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de prévoir la consommation d'énergie à court et à long terme à l'échelle d'un bâtiment, d'un quartier ou d'un pays. Ces prévisions permettent d'adapter la production à la demande, d'optimiser les stratégies de tarification et de garantir l'efficacité énergétique dans les secteurs résidentiel et industriel.
- Maintenance prédictive des infrastructures énergétiques : l’IA peut être utilisée pour surveiller les turbines, les transformateurs et les pipelines afin de détecter les premiers signes de défaillance. Elle contribue à réduire les temps d’arrêt, à prolonger la durée de vie des équipements et à diminuer les coûts de maintenance grâce à des prédictions basées sur les données et des systèmes d’alerte automatisés.
- Prévision de la production d'énergie renouvelable : l'intelligence artificielle permet d'améliorer la précision des prévisions de production solaire et éolienne grâce aux données météorologiques, historiques et aux informations fournies par les capteurs. Ainsi, les utilisateurs peuvent optimiser l'intégration des énergies renouvelables dans le mix énergétique tout en réduisant leur dépendance aux énergies fossiles.
- Optimisation du négoce d'énergie : L'apprentissage par renforcement et l'analyse avancée permettent de prendre des décisions de trading en temps réel, ajustées au risque, sur les marchés volatils de l'énergie. Ils maximisent les profits et minimisent les déséquilibres en identifiant les stratégies d'enchères optimales.
- Gestion de la demande énergétique : les modèles d’IA peuvent contrôler et automatiser la consommation d’énergie lors des pics de consommation. Ainsi, les entreprises peuvent adapter intelligemment leur consommation en fonction de la tarification dynamique, des conditions environnementales et du comportement des utilisateurs afin de réduire la pression sur le réseau et les coûts.
- Optimisation de la conception des réacteurs à fusion : l’apprentissage automatique permet d’optimiser la conception des stellarators, accélérant ainsi le développement d’une énergie de fusion propre et sûre. Les modèles d’apprentissage automatique servent de substituts aux simulations physiques complexes, permettant des itérations de conception plus rapides et plus efficaces. Simplifiez les exigences d’ingénierie, réduisez les coûts et rapprochez l’énergie de fusion de la réalité en combinant modélisation scientifique et innovation pilotée par l’IA.
> Finance
La fonction finance, dirigée par le PDG, effectue de nombreuses tâches répétitives nécessitant des compétences quantitatives, ce qui la rend particulièrement adaptée à la transformation par l'IA :
- Rappels de facturation : Tirez parti de services de facturation accessibles qui rappellent à vos clients de payer grâce à des messages générés par l'IA .
- Automatisation des factures et des comptes fournisseurs : Le traitement des factures est un processus répétitif que de nombreuses entreprises effectuent manuellement. Cela engendre des erreurs humaines et des coûts élevés, notamment lorsqu’un volume important de documents doit être traité. Les solutions d’automatisation des factures permettent d’extraire les données pertinentes des factures de différents formats (PDF, factures électroniques, etc.), d’effectuer une validation automatique et de sélectionner les codes de dépenses appropriés, réduisant ainsi l’intervention humaine aux cas particuliers. L’automatisation des factures est disponible dans la plupart des systèmes ERP via des modules complémentaires. Pour des exemples spécifiques aux ERP, consultez :
Pour en savoir plus, consultez les cas d'utilisation de l'IA dans l'automatisation des comptes fournisseurs .
> RH
- Suivi des employés : Améliorez la mesure de la productivité de vos employés grâce à un suivi précis. Fournissez-leur des indicateurs objectifs pour évaluer leur performance. Anticipez leurs résultats globaux grâce à l’exploitation de volumes importants de données.
- Recrutement : Recruter, c’est un peu comme prédire l’avenir : quel candidat, pour un poste donné, apportera le plus à l’entreprise ? Grâce à leurs capacités de traitement des données supérieures, les chatbots de recrutement assistent les équipes RH dans différentes étapes du processus, comme la recherche de candidats qualifiés, les entretiens avec des bots pour évaluer leur adéquation au poste ou l’analyse des résultats des tests pour décider de leur embauche.
- Analyse des données RH : Les services d’analyse des données RH sont comme la voix de l’analyse des employés. Consultez les données relatives à vos effectifs et prenez de meilleures décisions RH. Obtenez des informations exploitables et des suggestions pertinentes pour améliorer la satisfaction des employés.
- Gestion de la fidélisation RH : Anticipez les départs de vos employés et améliorez leur satisfaction au travail pour les fidéliser. Identifiez les raisons qui les poussent à chercher de nouvelles opportunités. En les conservant au sein de votre organisation, vous réduisez les pertes 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 indicateurs clés de performance (KPI) sur votre tableau de bord et fournissez-leur un retour d’information en temps réel. Vous améliorerez ainsi la satisfaction de vos employés et réduirez le taux de rotation du personnel. Libérez le plein potentiel professionnel de vos employés grâce aux outils adaptés.
Vous pouvez également consulter notre article sur les tendances en matière de technologies RH .
> Marketing
Une enquête menée en 2021 auprès de spécialistes du marketing du monde entier a révélé que 41 % des répondants ont constaté une augmentation de leur chiffre d'affaires et une amélioration de leurs performances grâce à l'utilisation de l'IA dans leurs campagnes marketing.
Le marketing peut se résumer à atteindre le client avec la bonne offre, le bon message, au bon moment et via le bon canal, tout en apprenant continuellement. Pour réussir, les entreprises peuvent tirer parti d'outils basés sur l'IA afin de mieux connaître leurs clients, de créer un contenu plus pertinent et de mener des campagnes marketing personnalisées. L'IA peut fournir des informations précises et suggérer des solutions marketing intelligentes qui auront un impact direct sur les profits grâce aux données clients. Voici trois exemples 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 précieuses sur les actions de relations publiques afin de mettre en lumière les facteurs clés d’engagement, de trafic et de revenus. Ainsi, les entreprises peuvent proposer des services marketing plus performants et plus précis à leurs clients. Au-delà des relations publiques, l’analyse marketing basée sur l’IA permet aux entreprises d’identifier plus précisément leurs segments de clientèle. En identifiant leurs clients fidèles, elles peuvent élaborer des stratégies marketing ciblées et recibler les clients ayant déjà manifesté un intérêt pour leurs produits ou services. Pour en savoir plus sur l’analyse marketing avec l’IA, consultez cet article .
- Marketing personnalisé : mieux les entreprises comprennent leurs clients, mieux elles les servent. L’IA peut les aider dans cette tâche et leur permettre d’offrir des expériences personnalisées. Par exemple, imaginez que vous visitiez une boutique en ligne, consultiez un produit sans l’acheter, puis le revoyiez dans des publicités numériques. De plus, les entreprises peuvent envoyer des e-mails personnalisés, des offres spéciales et recommander des produits adaptés aux goûts de leurs clients.
- Marketing contextuel : Vous pouvez tirer partide la vision par ordinateur et du traitement automatique du langage naturel (TALN) pour comprendre le contexte de diffusion de vos publicités. Grâce à la publicité contextuelle, vous protégez votre marque et optimisez l’efficacité de vos campagnes marketing en veillant à ce que votre message soit adapté à son contexte, donnant ainsi vie aux images statiques sur le web grâce à vos messages.
Pour en savoir plus, consultez les cas d'utilisation de l'IA en marketing ou l'IA pour l'email marketing . Les logiciels d'email marketing basés sur l'IA font partie des premiers outils d'IA que les spécialistes du marketing devraient utiliser.
> Opérations
- Automatisation cognitive / Intelligent : Combinez l’automatisation robotisée des processus (RPA) et l’IA pour automatiser les processus complexes contenant des informations non structurées. Numérisez vos processus en quelques semaines sans remplacer vos systèmes existants , une opération qui peut prendre des années. Les bots peuvent opérer sur les systèmes existants en apprenant des instructions et des actions de votre personnel. Améliorez votre efficacité et votre rentabilité. Gagnez en rapidité et en précision, et bien plus encore. Consultez nos cas d’utilisation de l’automatisation intelligente pour en savoir plus.
- Mise en œuvre de l'automatisation robotisée des processus (RPA) : La mise en place de solutions RPA exige des efforts. Il est nécessaire d'identifier les processus appropriés. Si un robot basé sur des règles est utilisé, il faut le programmer. Il est également indispensable de répondre aux questions des employés. C'est pourquoi la plupart des entreprises font appel à des prestataires externes. Généralement, les sociétés d'externalisation, les consultants et les intégrateurs informatiques sont disposés à fournir du personnel temporaire pour mener à bien ce projet.
- Exploration de processus : Tirez parti des algorithmes d’exploration de processus pour analyser vos processus et les comprendre en détail. Les outils d’exploration de processus permettent d’obtenir rapidement des informations sur vos processus existants, comme le démontrent les études de cas . Découvrez les cas d’utilisation et les avantages de l’exploration de processus pour en savoir plus.
- Maintenance prédictive : Anticipez les perturbations de vos opérations en assurant la maintenance de vos robots et autres machines. Exploitez l’analyse des données massives pour estimer les facteurs susceptibles d’impacter votre trésorerie future. Optimisez vos dépenses d’immobilisations corporelles en analysant les facteurs potentiels.
- Optimisation des stocks et de la chaîne d'approvisionnement : Tirez parti du machine learning pour optimiser vos stocks et votre chaîne d'approvisionnement. Anticipez les différentes demandes clients. Réduisez vos stocks, maîtrisez vos dépenses et optimisez votre rotation des stocks. Renforcez votre impact sur la chaîne de valeur.
Administrateur
- Gestion des bâtiments : Les capteurs et l’analyse avancée des données optimisent la gestion des bâtiments. Intégrez des systèmes IoT dans votre bâtiment pour réduire la consommation d’énergie et bénéficier de nombreux autres avantages. Améliorez la qualité des données disponibles en mettant en œuvre les outils de collecte adaptés pour une gestion efficace de votre bâtiment.
- Assistant numérique : Les assistants numériques sont suffisamment performants pour remplacer les assistants physiques dans la communication par courriel. Intégrez-les à vos courriels pour planifier des réunions. Ils ont déjà permis d’organiser des centaines de milliers de réunions.
> Ventes
Préventes
- Prévisions des ventes : L’IA permet des prévisions de ventes automatiques et précises, basées sur l’ensemble des contacts clients et les résultats des ventes précédentes. Prévoyez automatiquement et avec précision vos ventes grâce à ces données. Libérez votre équipe commerciale et optimisez la précision de vos prévisions.
- Exemple concret : Hewlett Packard Enterprise indique avoir constaté une multiplication par cinq de la simplicité, de la rapidité et de la précision de ses prévisions grâce aux outils de prévision des ventes de Clari.
- Génération de prospects : Utilisez un profil de données complet de vos visiteurs pour identifier les entreprises avec lesquelles vos commerciaux doivent entrer en contact. Générez des prospects 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 automatiquement et intelligemment dans votre CRM. Synchronisez automatiquement le calendrier, le carnet d’adresses, les e-mails, les appels et les messages de vos commerciaux avec votre système CRM. Bénéficiez d’une meilleure visibilité et d’analyses plus poussées de vos ventes, tout en permettant à vos équipes commerciales de consacrer plus de temps à la vente.
- Prédiction des ventes/scoring des leads : L’IA permet d’optimiser les ventes prédictives. Le scoring des leads permet de prioriser les actions des commerciaux en fonction de leur score et des informations de contact. Les prévisions de ventes sont automatisées et plus précises grâce à l’accès détaillé des systèmes aux scores des leads et aux performances des commerciaux. Pour le scoring des leads, ces systèmes exploitent des données transactionnelles anonymisées de leurs clients, ainsi que les données de vente de chaque client. Pour l’évaluation des informations de contact, ils 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 l'IA émotionnelle peuvent être utilisées pour coacher les commerciaux et les employés du service client grâce à :
- Suggestions de réponses pour les commerciaux : L’IA suggérera des réponses lors des conversations en direct ou des échanges écrits avec les prospects. Des bots écouteront les appels des agents et suggéreront des réponses optimales pour améliorer l’efficacité des ventes.
- Suggestions d'actions pour vos commerciaux : Les actions et les prospects de vos commerciaux seront analysés afin de leur suggérer les actions les plus pertinentes. Cette solution adaptée à chaque situation aidera vos représentants à trouver la meilleure approche. L'historique et le profil de chaque agent vous permettront d'obtenir de meilleurs résultats et d'améliorer la satisfaction client.
- Personnalisation et analyse du contenu commercial : les préférences et le comportement de navigation des prospects prioritaires sont analysés afin de leur proposer le contenu le plus pertinent, conçu pour répondre à leurs questions essentielles. Personnalisez votre contenu commercial et analysez son efficacité pour une amélioration continue.
- Bot de vente au détail : Utilisez des bots en magasin pour répondre aux questions des clients et promouvoir les produits. Interagissez avec le client idéal en analysant son profil. La vision par ordinateur vous aidera à proposer l’action la plus adaptée en fonction des caractéristiques et des comportements du client.
- Automatisation de la planification des réunions (assistant numérique) : Laissez un assistant numérique organiser les réunions et libérez ainsi du temps pour vos commerciaux. Définissez les objectifs prioritaires et maintenez un niveau élevé de vos indicateurs clés de performance (KPI).
- Vente prescriptive : La plupart des processus de vente se limitent à l’esprit des commerciaux. Ces derniers interagissent avec les clients en fonction de leurs habitudes et observations. Les systèmes de vente prescriptifs définissent le contenu, le canal d’interaction, la fréquence et le prix en se basant sur les données de clients similaires .
- Chatbot de vente : Les chatbots sont idéaux pour répondre aux premières questions des clients. Si le chatbot estime ne pas pouvoir répondre correctement à la demande, il peut transférer le client à un conseiller humain. Laissez des bots intelligents, disponibles 24 h/24 et 7 j/7 et capables d’auto-amélioration, gérer les premiers contacts avec les prospects. Les prospects les plus qualifiés et réactifs seront contactés par des conseillers humains, ce qui optimisera l’efficacité des ventes.
Analyse des ventes
Comme l'explique Gartner, les systèmes d'analyse des ventes offrent des fonctionnalités permettant d'effectuer des analyses, des diagnostics et des prédictions, et de manipuler des paramètres, des mesures, des dimensions ou des données dans le cadre d'une analyse ou d'une planification. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent automatiser la collecte de données et proposer des solutions pour améliorer les performances commerciales. Pour plus d'informations, consultez notre article sur l'analyse des ventes .
- Analyse des contacts clients : Analysez tous les contacts clients, appels téléphoniques et e-mails compris, afin de comprendre les comportements et actions qui stimulent les ventes. Bénéficiez d’analyses avancées sur l’ensemble des données d’appels commerciaux pour identifier des pistes d’amélioration de l’efficacité des ventes.
- Analyse des appels commerciaux : Analyses avancées des données d’appels pour identifier des pistes d’amélioration de l’efficacité des ventes. Évaluez la performance de votre flux de conversation. L’intégration des données d’appels vous permettra d’identifier la performance de chaque étape de votre entonnoir de vente.
- Attribution des ventes : Exploitez le Big Data pour attribuer précisément les ventes aux efforts marketing et commerciaux. Identifiez les étapes les plus performantes de votre entonnoir de vente et repérez les points faibles grâce aux analyses fournies.
- Rémunération des ventes : Déterminez les niveaux de rémunération appropriés pour vos commerciaux. Mettez en place un système de primes adapté à vos représentants. À partir des données de vente, définissez des indicateurs objectifs et optimisez en continu la performance de vos commerciaux.
Pour en savoir plus sur l'IA dans les ventes .
Stratégie et juridique
- Préparation des présentations : Dans la plupart des entreprises, les présentations de la direction générale utilisent des diapositives (PowerPoint, par exemple). Les logiciels de présentation basés sur l’IA générative peuvent générer ces diapositives à partir de données fournies.
Les conseillers juridiques peuvent s'appuyer sur l'IA dans les domaines suivants :
- Rédaction de contrats
- Examen des contrats
- Recherche juridique
Pour en savoir plus : Logiciels d’IA juridique
> Tech
- Développement d'applications et d' IA sans code : Plateformes de développement d'applications et d'IA pour vos projets personnalisés. Votre équipe de développement interne peut créer des solutions originales répondant à vos besoins spécifiques.
- Analyse et prédiction pour la sécurité : Analysez les flux de données relatifs à l’activité cybernétique globale ainsi que les données comportementales au sein du réseau d’une organisation afin d’obtenir des informations exploitables permettant aux analystes de prévoir et de contrer les attaques imminentes. Intégrez des sources de données externes pour surveiller les cybermenaces mondiales et agir rapidement. Préservez l’intégrité de votre infrastructure technologique ou minimisez les pertes.
- Gestion des connaissances : La gestion des connaissances d’entreprise permet un stockage et une récupération efficaces et aisés des données de l’entreprise, garantissant ainsi la mémoire organisationnelle. Elle favorise la collaboration en veillant à ce que les bonnes personnes travaillent avec les bonnes données et assure une intégration organisationnelle fluide grâce aux plateformes de gestion des connaissances.
- Bibliothèques, kits de développement logiciel (SDK) et API de traitement automatique du langage naturel : Tirez parti des bibliothèques, SDK et API de traitement automatique du langage naturel pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes personnalisés basés sur le TALN ou pour ajouter des fonctionnalités de TALN à vos systèmes existants. Votre équipe interne acquerra ainsi expérience et expertise sur ces outils. Votre entreprise bénéficiera de capacités de développement et de déploiement accrues.
- Bibliothèque/SDK/API de reconnaissance d'images : Tirez parti des bibliothèques/SDK/API de reconnaissance d'images pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes de traitement d'images personnalisés ou pour ajouter des fonctionnalités de traitement d'images à vos systèmes existants.
- Communications sécurisées : Protégez les communications de vos employés, comme les courriels ou les conversations téléphoniques, grâce à un chiffrement multicouche avancé et à l’éphémérité. Préservez vos secrets industriels de l’espionnage.
- Sécurité par leurre : Déployez des ressources factices sur votre réseau pour attirer les attaquants, identifier, suivre et neutraliser les menaces de sécurité telles que les attaques de logiciels malveillants automatisées sophistiquées avant qu’elles ne causent des dommages. Protégez vos données et votre trafic en les maintenant occupés par des leurres. Renforcez vos capacités de cybersécurité contre diverses formes de cyberattaques.
- Systèmes de cybersécurité autonomes : Utilisez des systèmes d’apprentissage pour répondre efficacement et instantanément aux menaces de sécurité, en complément des analyses des analystes de sécurité. Réduisez les risques d’erreurs humaines en renforçant l’autonomie de votre cybersécurité. Les systèmes basés sur l’IA peuvent vérifier la conformité aux normes.
- Systèmes de sécurité intelligents : Systèmes de sécurité autonomes basés sur l’IA. Fonctionnement 24 h/24 et 7 j/7 pour une protection maximale. Vision par ordinateur pour détecter les anomalies les plus infimes dans votre environnement. Automatisation des interventions d’urgence grâce à des notifications instantanées.
- Bibliothèque/SDK/API d'apprentissage automatique : Tirez parti des bibliothèques/SDK/API d'apprentissage automatique pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des fonctionnalités d'apprentissage à vos systèmes existants.
- Développeur IA : Créez vos solutions d’IA personnalisées avec des entreprises spécialisées. Réalisez des projets clés en main et déployez-les pour vos besoins métiers spécifiques. Idéal pour les entreprises disposant de ressources internes limitées en intelligence artificielle.
- Bibliothèque/SDK/API d'apprentissage profond : Tirez parti des bibliothèques/SDK/API d'apprentissage profond pour créer rapidement et à moindre coût vos systèmes d'apprentissage personnalisés ou pour ajouter des fonctionnalités d'apprentissage à vos systèmes.
- Assistance aux développeurs : Aidez vos développeurs grâce à l’IA pour accéder intelligemment aux ressources de programmation en ligne et apprendre des exemples de code suggérés. Découvrez les bonnes pratiques pour des tâches de développement spécifiques et élaborez votre solution personnalisée. Bénéficiez d’un retour d’information en temps réel grâce à l’historique complet des erreurs et des bonnes pratiques des développeurs.
- Conseil en IA : Nous proposons des services de conseil pour accompagner vos projets internes de développement d’IA, notamment en apprentissage automatique et en science des données. Identifiez les services qui peuvent tirer le meilleur parti du déploiement de l’IA. Optimisez vos dépenses en intelligence artificielle grâce aux conseils d’un consultant et obtenez des résultats optimaux.
Cas d'utilisation de l'IA dans différents secteurs d'activité
> Véhicules et technologies autonomes
Les objets autonomes, notamment les voitures et les drones, ont un impact sur toutes les fonctions de l'entreprise, des opérations à la logistique.
- Assistant de conduite : Composants et solutions intelligentes nécessaires pour améliorer l’expérience du passager. Mise en œuvre de solutions de perception du véhicule basées sur l’IA pour une expérience de conduite optimale.
- Cybersécurité des véhicules : Sécurisez les voitures connectées et autonomes ainsi que les autres véhicules grâce à des solutions de cybersécurité intelligentes. Garantissez votre sécurité grâce à des mécanismes inviolables. Protégez vos systèmes intelligents contre les attaques.
- Systèmes de vision : Systèmes de vision pour véhicules autonomes. Intégrez la détection et le traitement d’images dans votre véhicule. Atteignez vos objectifs grâce à la vision par ordinateur.
- Voitures autonomes : des mines à la production industrielle, les véhicules autonomes améliorent l’efficacité des opérations. Intégrez-les à votre entreprise pour une productivité accrue. Exploitez la puissance de l’intelligence artificielle pour les tâches complexes.
> 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 des fraudes : Tirez parti de l’apprentissage automatique pour détecter les comportements financiers frauduleux et anormaux, et/ou utilisez l’IA pour améliorer la conformité réglementaire et les processus. Réduisez vos coûts opérationnels en limitant votre exposition aux documents frauduleux.
- Assurance et InsurTech : Tirez parti de l’apprentissage automatique pour traiter les demandes 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. Déterminez le profil de risque de vos clients et proposez-leur le plan le plus adapté.
- Plateforme d'analyse financière : Exploitez l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et d'autres techniques d'IA pour l'analyse financière, le trading algorithmique et d'autres stratégies ou outils d'investissement.
- Gestion des frais de déplacement : Exploiter l’apprentissage profond pour optimiser l’extraction de données à partir de tous types de reçus (hôtels, stations-service, taxis, supermarchés, etc.). Détecter les anomalies et identifier les dépenses non conformes grâce à la détection d’anomalies. Réduire les délais d’approbation et les coûts de traitement unitaires.
- Octroi et notation de crédit : Utilisez l’IA pour des demandes de crédit performantes. Exploitez des modèles prédictifs pour identifier les prêts potentiellement non performants et agir en conséquence. Consultez le score de crédit potentiel de vos clients avant même qu’ils ne fassent une demande de prêt et proposez-leur des solutions sur mesure.
- Recouvrement de prêts : Augmentez vos taux de recouvrement grâce à des messages empathiques et automatisés.
- Conseil financier automatisé : Utilisez un chatbot financier IA et une application mobile d’assistance pour gérer vos finances personnelles. Définissez vos objectifs d’épargne ou de dépenses. Votre assistant financier s’occupera du reste et vous fournira des conseils pour atteindre vos objectifs financiers.
- Conformité réglementaire : Utilisez le traitement automatique du langage naturel pour analyser rapidement les textes juridiques et réglementaires et détecter les problèmes de conformité, même à grande échelle. Traitez des milliers de documents sans intervention humaine.
- Collecte de données : Utilisez l’IA pour collecter efficacement des données externes telles que les indicateurs de sentiment et autres données de marché. Exploitez ces données pour vos modèles financiers et vos stratégies de trading.
- Recouvrement de créances : Tirez parti de l’IA pour garantir un processus de recouvrement conforme et efficace. Gérez efficacement tout litige et constatez votre succès dès aujourd’hui.
- Services bancaires conversationnels : les institutions financières interagissent avec leurs clients sur diverses plateformes de communication ( WhatsApp , application mobile , site web, etc.) via des outils d’IA conversationnelle afin d’accroître la satisfaction client et d’automatiser de nombreuses tâches telles que l’intégration des clients .
> Technologies de la santé
- Analyse des données patient : analyser les données des patients et/ou de tiers pour en tirer des enseignements et suggérer des actions. Amélioration de la précision grâce à des diagnostics assistés. Diminution des taux de mortalité et augmentation de la satisfaction des patients grâce à l’utilisation de toutes les données diagnostiques disponibles pour identifier les causes sous-jacentes des symptômes.
- Médicaments et soins personnalisés : Trouvez les meilleurs plans de traitement en fonction des données du patient. Offrez des solutions sur mesure à vos patients. En utilisant leurs antécédents médicaux et leur profil génétique, vous pouvez créer un plan de traitement ou de soins personnalisé.
- Découverte de médicaments : Trouvez de nouveaux médicaments grâce aux données existantes et aux renseignements médicaux. Réduisez vos coûts de R&D et augmentez votre production, pour une efficacité accrue. Intégrez les données de la FDA et transformez votre processus de découverte de médicaments en identifiant les inadéquations du marché et les taux d’approbation ou de rejet de la FDA.
- Priorisation et triage en temps réel : L’analyse prescriptive des données patient permet une priorisation et un triage précis des cas en temps réel. Optimisez la gestion du flux de vos patients grâce à l’automatisation. Intégrez votre centre d’appels et utilisez des outils de traitement du langage naturel pour extraire les informations, prioriser les patients nécessitant des soins urgents et réduire le taux d’erreurs. Éliminez les erreurs de jugement en optimisant la prise en charge des patients.
- Diagnostic précoce : Analyser les maladies chroniques en exploitant les données de laboratoire et autres données médicales afin de permettre un diagnostic précoce. Fournir un rapport détaillé sur la probabilité de développer certaines maladies grâce aux données génétiques. Intégrer un plan de soins adapté pour éliminer ou réduire les facteurs de risque.
- Diagnostic et prescription assistés ou automatisés : proposer le traitement le plus adapté en fonction des symptômes du patient et d’autres données. Mettre en place des mécanismes de contrôle pour détecter et prévenir les erreurs de diagnostic. Identifier le principe actif le plus efficace pour chaque patient. Obtenir les statistiques pertinentes pour une prise en charge optimale.
- Gestion de la grossesse : surveillance de la santé de la mère et du fœtus pour réduire l’anxiété maternelle et permettre un diagnostic précoce. Utilisation de l’apprentissage automatique pour identifier rapidement les risques et complications potentiels. Diminution des taux de fausses couches et de maladies liées à la grossesse.
- Imagerie médicale avancée : analyse et transformation d’images médicales pour modéliser des situations possibles. Utilisation de plateformes de diagnostic dotées de capacités de traitement d’image élevées pour détecter d’éventuelles maladies.
- Études de marché dans le secteur de la santé : Améliorez votre veille concurrentielle hospitalière en analysant les prix du marché. Consultez les régimes d’assurance disponibles, les prix des médicaments et de nombreuses autres données publiques pour optimiser vos services. Exploitez les outils de traitement automatique du langage naturel (TALN) pour analyser l’immense volume de données non structurées.
- Gestion et marketing de marque dans le secteur de la santé : Élaborez une stratégie marketing optimale pour votre marque, basée sur la perception du marché et le segment cible. Des outils offrant une grande précision vous permettront d’atteindre votre cible et d’accroître les ventes des établissements de santé.
- Analyse et édition des gènes : Comprendre les gènes et leurs composants et prédire l’impact des modifications génétiques.
- Évaluation comparative de l'efficacité des dispositifs et des médicaments : Analysez l'efficacité des médicaments et des dispositifs médicaux. Au lieu de vous contenter de simulations, effectuez des tests sur les données d'autres patients afin d'évaluer l'efficacité du nouveau médicament et comparez vos résultats avec ceux de médicaments de référence pour optimiser son impact.
- Chatbot de santé : Utilisez un chatbot pour planifier les rendez-vous des patients, fournir des informations sur certaines maladies ou réglementations, compléter les dossiers patients, gérer les demandes d’assurance et offrir un soutien psychologique. Vous pouvez également utiliser l’automatisation intelligente grâce aux fonctionnalités du chatbot.
- Agent IA pour le secteur de la santé : Utilisez un agent IA pour planifier des rendez-vous, fournir des informations sur les maladies ou la réglementation sanitaire, documenter les données des patients, traiter les questions d’assurance, apporter un soutien en santé mentale et automatiser les tâches cliniques et administratives grâce aux fonctionnalités intelligentes d’un chatbot.
Pour en savoir plus, n'hésitez pas à consulter notre article sur les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé .
> Fabrication
- Analyse des processus de production : Également appelés systèmes d’analyse industrielle, ces systèmes vous permettent d’analyser votre processus de fabrication, de la production à la logistique, afin de gagner du temps, de réduire les coûts et d’accroître l’efficacité. Maintenez ainsi une performance industrielle optimale.
- Robots collaboratifs : Les cobots offrent une méthode d’automatisation flexible. Ce sont des robots adaptables qui apprennent en imitant le comportement des travailleurs humains.
- Robotique : Les chaînes de production évoluent grâce à des robots collaboratifs programmables capables de travailler aux côtés des employés et de prendre en charge les tâches répétitives. Automatisez les processus physiques tels que la fabrication ou la logistique grâce à la robotique avancée. Optimisez l’interconnexion de vos systèmes en centralisant l’ensemble du processus de fabrication. Réduisez les risques d’erreurs humaines.
> Organismes sans but lucratif
- Une approche personnalisée de la communication et de l'engagement des donateurs, basée sur les données historiques, afin d'accroître les collectes de fonds tout en évitant la lassitude liée aux e-mails.
- Identification des donateurs par des techniques telles que les audiences similaires.
Découvrez d'autres exemples d'utilisation de l'IA dans la collecte de fonds .
> Commerce de détail
- Caisses automatiques : Les systèmes de libre-service portent différents noms. On les appelle caisses sans caissier, caisses automatisées ou systèmes de paiement sans personnel. Ils permettent aux commerces de détail de servir leurs clients en magasin sans avoir recours à des caissiers. Les technologies permettant aux utilisateurs de scanner et de payer leurs articles sont utilisées depuis près de dix ans, et ces systèmes ne nécessitaient pas de grandes avancées en intelligence artificielle. Cependant, nous voyons aujourd’hui apparaître des systèmes équipés de capteurs avancés et d’intelligence artificielle capables d’identifier les articles achetés et de facturer automatiquement les clients.
> Télécom
- Optimisation des investissements réseau : Les opérateurs de réseaux filaires et sans fil doivent investir dans l’infrastructure (équipements actifs, connexions à haut débit, etc.) pour améliorer la qualité de service (QoS). L’apprentissage automatique permet d’identifier les investissements les plus rentables, ce qui se traduira par une réduction du taux de désabonnement et une augmentation des ventes croisées et des montées en gamme.
Autres cas d'utilisation de l'IA
Voici une liste des domaines fonctionnels où des solutions prêtes à l'emploi sont disponibles. Cependant, l'IA, comme les logiciels, a tellement d'applications qu'il est impossible de toutes les énumérer ici. Vous pouvez également consulter notre article sur l'IA en entreprise pour en savoir plus sur les applications de l'IA par secteur d'activité. Enfin, n'hésitez pas à consulter notre article sur les services d'IA .
Il est important de démarrer rapidement avec des applications à fort impact et de générer de la valeur commerciale sans y consacrer des mois d'efforts. Pour cela, nous recommandons aux entreprises d' utiliser des solutions d'IA sans code afin de créer rapidement des modèles d'IA .
Une fois que les entreprises déploient quelques modèles en production, elles doivent examiner plus en profondeur leur modèle de développement IA/ML.
- On utilise des logiciels d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'IA complexes. Bien que la plupart de ces logiciels ne soient pas aussi simples d'utilisation que les solutions d'IA sans code, ils permettent néanmoins de construire des modèles complexes.
- développer des solutions d'IA personnalisées en interne
- travailler avec le soutien de partenaires pour construire des modèles personnalisés
- organiser des compétitions de science des données pour construire des modèles d'IA personnalisés
- Utilisez des modèles pré-entraînés conçus par des fournisseurs d'IA.
Vous pouvez également consulter notre liste d'outils et de services d'IA :
- Consultant en IA
- Services de développement IA/ML
- Plateforme de science des données / apprentissage automatique / intelligence artificielle
- Outils de gouvernance de l'IA , logiciels d'IA responsables et solutions de conformité en matière d'IA pour gérer un inventaire d'IA , atténuer les biais de l'IA et autres risques liés à l'IA générative .
Ces articles sur l'IA pourraient également vous intéresser :
- Guide ultime sur l'état de la technologie de l'IA
- L'avenir de l'IA selon les plus grands experts en IA
- Avantages de l'IA selon les meilleurs experts .
Conclusion
L'IA est désormais utilisée dans presque tous les secteurs d'activité, et des exemples concrets illustrent son potentiel en marketing, en production, en finance et bien plus encore. Cette diversité croissante de cas d'usage, mentionnée ci-dessus, souligne l'impact pratique de l'IA sur les différentes fonctions de l'entreprise.
Cependant, la création de valeur ne se limite pas à 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'usage les plus réussis associent innovation et mise en œuvre stratégique.
FAQ
L'intelligence artificielle (IA) est la branche de l'informatique qui vise à créer des machines capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Il s'agit notamment d'activités telles que l'apprentissage, la résolution de problèmes, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale et la perception visuelle. Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données, identifier des tendances et prendre des décisions, souvent avec une rapidité et une précision supérieures aux capacités humaines.
L'IA transforme les industries et les fonctions commerciales, suscitant un intérêt croissant pour l'IA et ses sous-domaines tels que l'apprentissage automatique et la science des données. Avec le lancement de ChatGPT , l'intérêt pour l'IA générative , un sous-domaine de l'IA, a explosé (voir figure 1 ). Selon une récente enquête McKinsey, 55 % des organisations utilisent l'IA dans au moins une fonction de leur activité. 1
L’intelligence artificielle (IA) est intégrée à de nombreux aspects de la vie quotidienne. Voici quelques exemples concrets :
Assistants virtuels : comme Siri, Alexa et Google Assistant, ces outils alimentés par l’IA comprennent et répondent aux commandes vocales, effectuant des tâches comme la définition de rappels, la réponse aux questions et le contrôle des appareils domotiques intelligents.
Navigation et cartes : L'IA est utilisée dans des services comme Google Maps et Waze pour l'optimisation des itinéraires, la prédiction du trafic et la fourniture d'indications en temps réel.
Systèmes de recommandation : Les services de streaming comme Netflix et Spotify utilisent l’IA pour analyser votre historique de visionnage ou d’écoute afin de vous recommander des films, des séries ou de la musique.
Véhicules autonomes : les voitures autonomes utilisent l’IA pour percevoir l’environnement et prendre des décisions pour une navigation sûre.
Réseaux sociaux : des plateformes comme Facebook et Instagram utilisent l’IA pour la curation de contenu, la publicité ciblée et la reconnaissance faciale sur les photos.
Sécurité et surveillance : L'IA contribue à la détection des anomalies, à la reconnaissance faciale et aux systèmes de surveillance pour une sécurité renforcée.
L'IA a un impact sur l'emploi en automatisant les tâches routinières, ce qui peut entraîner des suppressions de postes 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 technologiques, soulignant ainsi la nécessité d'une adaptation des compétences.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter notre article sur l'éthique de l'IA .
Parmi les idées reçues les plus courantes, on trouve l'idée que l'IA peut parfaitement reproduire l'intelligence humaine, qu'elle est toujours impartiale, ou encore que l'automatisation pilotée par l'IA supprimera systématiquement des emplois. En réalité, l'IA a des limites, peut hériter de biais présents dans les données et, souvent, elle modifie les rôles professionnels plutôt que de les remplacer.
Et si vous rencontrez un défi commercial spécifique, nous pouvons vous aider à trouver le fournisseur idéal pour le surmonter :
Trouvez les bons fournisseursBien 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 nôtre. Autres sources :
Liens de référence
1.
The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year | McKinsey
McKinsey & Company
Cem Dilmegani
Analyste principal
Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
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Commentaires 2
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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?