IA générative d'entreprise: 11 cas d'usage et bonnes pratiques

L'IA générative (GenAI) offre aux grandes entreprises des opportunités inédites par rapport aux entreprises du marché intermédiaire ou aux startups, notamment :

• Cas d'usage de l'IA générative en entreprise.
• La possibilité de construire les modèles de votre entreprise sans exposer de données privées à des 3rd parties.

Cependant, l'IA générative présente des défis propres aux grandes organisations. Par exemple :

• 36 % des entreprises citent des préoccupations concernant l'exposition des données propriétaires lors de l'utilisation de LLM commerciaux.¹
• GenAI accélérera également le développement de nouveaux services et solutions, permettant aux concurrents d'entrer plus rapidement sur les marchés et de gagner des parts.
• L'automatisation reposant sur des modèles génératifs peut améliorer l'expérience client ou réduire les coûts, mais elle peut aussi introduire des risques opérationnels et de réputation via les biais de l'IA ou les hallucinations.

Explorez nos cas d'usage d'IA d'entreprise pratiques pour découvrir comment les grandes entreprises peuvent construire, déployer et gouverner efficacement leurs propres modèles d'IA générative.

Cas d'usage de l'intelligence artificielle générative en entreprise

Le web regorge de cas d'usage B2C, comme la rédaction d'e-mails assistée par l'IA générative, qui ne nécessitent pas d'intégration poussée ni de modèles spécialisés. Cependant, la valeur de l'IA générative pour les entreprises provient des applications d'IA d'entreprise énumérées ci-dessous :

Cas d'usage courants

Gestion des connaissances d'entreprise (EKM) : Alors que les PME et les entreprises du marché intermédiaire n'ont pas de difficultés à organiser leurs données limitées, les entreprises du Fortune 500 ou du Forbes Global 2000 ont besoin d'outils de gestion des connaissances d'entreprise pour de nombreux cas d'usage. L'IA générative peut les y aider. Les applications incluent :

1. Extraction d'informations en étiquetant des données non structurées comme des documents.
2. Résumé de données non structurées.
3. Recherche d'entreprise qui va au-delà de la recherche par mots-clés en tenant compte des relations entre les mots.

Une partie de la recherche d'entreprise consiste à répondre aux questions des employés sur :

4. Les pratiques de l'entreprise (par exemple, les politiques RH)
5. Les données internes de l'entreprise comme les prévisions de ventes
6. Une combinaison de données internes et externes. Par exemple : comment d'éventuelles sanctions futures visant les ventes de systèmes MLOps vers notre 3rd marché géographique en importance affecteraient-elles notre performance d'entreprise ?

Les grandes organisations servent des clients à l'échelle mondiale et la capacité de traduction automatique des LLM est précieuse dans des cas d'usage tels que :

7. Localisation de sites web
8. Création de documentation comme des manuels techniques à grande échelle pour toutes les zones géographiques
9. Service client multilingue service client
10. Veille des médias sociaux ciblant une audience mondiale
11. Analyse de sentiments multilingue analyse de sentiments

Applications spécifiques au secteur

La majeure partie de la valeur pour les entreprises viendra probablement de l'utilisation des technologies d'IA générative pour innover dans les secteurs spécifiques des entreprises : cela peut prendre la forme de nouveaux produits et services ou de nouvelles façons de travailler (par exemple, l'amélioration des processus avec la GenAI). Les listes d'applications d'IA générative ci-dessous peuvent servir de points de départ :

• GenAI pour les services financiers
• IA générative pour l'éducation
• IA générative pour la mode
• IA générative pour la santé

Comment les entreprises devraient-elles tirer parti de l'IA générative ?

Nous avons tracé une voie détaillée permettant aux entreprises de tirer parti de l'IA générative. Si la plupart des entreprises n'ont pas besoin de construire leurs modèles, la plupart des grandes entreprises (c'est-à-dire le Forbes Global 2000) devraient construire ou optimiser un ou plusieurs modèles d'IA générative spécifiques à leurs besoins métier au cours des prochaines années. Le fine-tuning peut permettre aux entreprises d'atteindre ces objectifs :

• Atteindre une précision supérieure en personnalisant finement la sortie du modèle pour leur propre domaine
• Réduire les coûts. Des modèles personnalisables dotés de licences autorisant un usage commercial se sont révélés presque aussi précis que des modèles propriétaires à un coût nettement inférieur.²
• Réduire la surface d'attaque pour leurs données confidentielles

Des entreprises comme Bloomberg obtiennent des performances de classe mondiale en construisant leurs propres outils d'IA générative en exploitant leurs données internes. ³

Quelles sont les directives pour les modèles d'IA d'entreprise ?

À minima, un modèle d'IA générative d'entreprise doit être :

Digne de confiance

Cohérent

La plupart des LLM actuels peuvent produire des sorties différentes pour une même entrée. Cela limite la reproductibilité des tests, ce qui peut conduire à la mise en production de modèles insuffisamment testés.

Contrôlé

Les entreprises doivent héberger ou intégrer l'IA générative dans des environnements où elles peuvent gérer la sécurité et la conformité à un niveau granulaire (par exemple, sur site ou dans des instances cloud dédiées). L'alternative consiste à utiliser des interfaces de chat en ligne ou des API comme celles d'OpenAI pour ses modèles de LLM au travers de ses API.

L'inconvénient de dépendre des API est que l'utilisateur peut devoir exposer des données confidentielles et propriétaires au propriétaire de l'API. Cela augmente la surface d'attaque pour les données propriétaires. Des leaders mondiaux comme Amazon et Samsung ont subi des fuites de documents internes et de code source précieux lorsque leurs employés utilisaient ChatGPT.^{4 5}

Depuis lors, les offres d'entreprise ont considérablement mûri :

• OpenAI Enterprise (2023) puis, plus tard, ChatGPT Team (2024) ont introduit la non-conservation des données, la conformité SOC 2, l'intégration SSO/SAML et des contrôles administrateur.⁶
• Les principaux fournisseurs (par ex. Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) proposent désormais des options de non-utilisation des données clients, ce qui signifie que les prompts et les sorties des utilisateurs ne sont pas utilisés pour l'entraînement des modèles.
• Les fournisseurs ont également commencé à s'aligner sur les exigences de la loi européenne sur l'IA (EU IA Act, 2024), qui met l'accent sur des principes d'IA responsable comme la transparence, l'auditabilité et la gestion des risques dans les systèmes d'IA à haut risque.

Malgré ces avancées, des risques résiduels subsistent lorsqu'on dépend de systèmes cloud tiers :

• Des initiés malveillants ou des fournisseurs compromis pourraient toujours accéder aux données de l'entreprise.
• Des erreurs de configuration des API peuvent exposer des flux de données sensibles.
• Le manque d'explicabilité des LLM continue de poser des défis aux équipes de conformité.

Pour les secteurs fortement réglementés, l'auto-hébergement ou le déploiement privé de modèles de fondation (via des modèles à poids ouverts comme LLaMA-4, Mistral ou Granite) reste l'approche la plus sûre, bien que son coût opérationnel soit plus élevé.

Explicable

Malheureusement, la plupart des modèles d'IA générative ne sont pas capables d'expliquer pourquoi ils fournissent certaines sorties. Cela limite leur usage : les utilisateurs en entreprise qui souhaiteraient fonder des décisions importantes sur des assistants propulsés par l'IA aimeraient connaître les données qui ont conduit à ces décisions. L'XAI pour les LLM reste un domaine de recherche.

Fiable

L'hallucination (c'est-à-dire l'invention de fausses informations) est une caractéristique des LLM et il est peu probable qu'elle soit totalement résolue. Les systèmes de GenAI d'entreprise nécessitent des processus et des garde-fous pour garantir que les hallucinations nuisibles soient minimisées, détectées ou identifiées par des humains avant qu'elles ne nuisent aux opérations de l'entreprise.

Les entreprises s'appuient de plus en plus sur des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) pour réduire les hallucinations en ancrant les modèles dans des données fiables. Toutefois, des défis subsistent en matière d'infrastructure, de stockage et de sécurité, ce qui fait du RAG une exigence d'entreprise à long terme.⁷

Sécurisé

Les modèles déployés à l'échelle de l'entreprise peuvent avoir des interfaces pour des utilisateurs externes. Des acteurs malveillants peuvent utiliser des techniques telles que l'injection de prompt pour amener le modèle à effectuer des actions non souhaitées ou à partager des données confidentielles.

Éthique

Entraîné de manière éthique

Le modèle doit être entraîné sur des données issues de sources éthiques, dont la propriété intellectuelle (PI) appartient à l'entreprise ou à son fournisseur, et où les données personnelles sont utilisées avec consentement.

1. Les problèmes de propriété intellectuelle liés à l'IA générative, comme des données d'entraînement contenant du contenu protégé par le droit d'auteur dont le titulaire n'est pas le propriétaire du modèle, peuvent conduire à des modèles inutilisables et à des procédures judiciaires.
2. L'utilisation d'informations personnelles dans l'entraînement des modèles peut entraîner des problèmes de conformité. Par exemple, ChatGPT d'OpenAI a dû divulguer ses politiques de collecte de données et permettre aux utilisateurs de supprimer leurs données après les préoccupations de l'autorité italienne de protection des données (Garante).⁸

Consultez les problèmes et solutions liés aux droits d'auteur sur l'IA générative pour en savoir plus.

Équitable

Pour les entreprises, des modèles inéquitables peuvent entraîner plusieurs risques :

• Risque réglementaire : les systèmes d'IA utilisés dans le recrutement, le crédit, l'assurance ou la santé peuvent enfreindre les lois anti-discrimination s'ils produisent des résultats biaisés.
• Risque opérationnel : des sorties biaisées peuvent dégrader la qualité des décisions, par exemple en recommandant des candidats inadaptés ou en classant mal les segments de clientèle.
• Risque de réputation : l'exposition publique de comportements d'IA biaisés peut nuire à la confiance dans la marque et aux relations clients.
• Limites de marché : les modèles entraînés principalement sur une zone géographique, une langue ou un groupe démographique peuvent être peu performants sur les marchés mondiaux.

Comment les entreprises abordent l'équité

Les entreprises abordent l'équité de l'IA par une combinaison de pratiques de gouvernance et de garde-fous techniques :

• Elles sélectionnent des datasets d'entraînement diversifiés et représentatifs et suppriment les attributs sensibles ou les variables proxy susceptibles d'introduire des biais.
• Les modèles sont évalués à l'aide de métriques d'équité (par exemple, la parité démographique ou l'égalité des chances) et testés sur des cas limites pour identifier d'éventuelles disparités.
• Les organisations intègrent également une supervision humaine, comme la validation avec un humain dans la boucle pour les décisions à fort impact et des comités d'éthique de l'IA.
• Les entreprises surveillent en continu les sorties des modèles en production pour détecter des schémas biaisés et réentraînent les modèles dès que de nouvelles données plus équilibrées sont disponibles.

Sous licence

L'entreprise doit disposer d'une licence commerciale pour utiliser le modèle. Par exemple, l'utilisation de modèles comme LLaMa de Meta est soumise à des licences non commerciales empêchant leur usage légal dans la plupart des cas d'usage d'une entreprise à but lucratif. Les modèles dotés de licences permissives, comme Vicuna, construit au-dessus de LLaMa, finissent également par avoir des licences non commerciales puisqu'ils exploitent le modèle LLaMa.⁹¹⁰

Durable

Entraîner des modèles d'IA générative à partir de zéro est coûteux et énergivore, contribuant aux émissions de carbone. Les dirigeants doivent être conscients du coût complet de la technologie d'IA générative et identifier des moyens de minimiser ses coûts écologiques et financiers.

Les entreprises peuvent tendre vers la plupart de ces directives, qui s'inscrivent sur un continuum, à l'exception des questions de licence, d'éthique et de contrôle.

• Il est clair comment obtenir une licence correcte et éviter les préoccupations éthiques, mais ce sont des objectifs difficiles à atteindre.
• Atteindre le contrôle exige des entreprises qu'elles construisent leurs propres modèles de fondation, mais la plupart des entreprises ne savent pas clairement comment y parvenir.

Comment les entreprises peuvent-elles construire des modèles de fondation ?

Il existe 2 approches pour construire l'infrastructure LLM de votre entreprise dans un environnement contrôlé.

1- Construisez votre propre modèle (BYOM)

Cette approche permet des performances de classe mondiale pour un coût de quelques millions de dollars, incluant le calcul (1.3M GPU heures sur des 40GB A100 GPU dans le cas de BloombergGPT) et les coûts de l'équipe de data science.¹¹

Le BYOM est principalement adopté par les entreprises de secteurs fortement réglementés (par exemple, la finance, la santé, la défense) où la sensibilité des données et les exigences de conformité priment sur les coûts. Certaines entreprises suivent une approche hybride en entraînant des modèles plus petits spécifiques à un domaine tout en exploitant des modèles de fondation externes pour le raisonnement général.

2- Améliorer un modèle existant

La plupart des entreprises adoptent cette approche en raison de son rapport coût-efficacité et de sa flexibilité. Plusieurs méthodes sont disponibles :

2.1- Fine-tuning

C'est une technique de machine learning moins coûteuse pour améliorer les performances de grands modèles de langage pré-entraînés (LLM) à l'aide de datasets sélectionnés.

Le fine-tuning d'instructions était auparavant réalisé avec de grands datasets, mais il peut désormais être réalisé avec un petit dataset (par exemple, 1 000 prompts et réponses organisés dans le cas de LIMA).¹² L'importance d'une approche robuste de collecte de données optimisant la qualité et la quantité des données est soulignée dans les premières expériences commerciales de fine-tuning de LLM.¹³

Les coûts de calcul dans les articles de recherche ont été aussi bas que 100 $ tout en atteignant des performances proches de la classe mondiale.¹⁴

Le fine-tuning de modèles est un domaine émergent, avec de nouvelles approches comme l'Inference-Time Intervention (ITI), une approche visant à réduire les hallucinations des modèles, publiées chaque semaine.¹⁵

2.2- Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF)

Un modèle fine-tuné peut être encore amélioré par une évaluation avec un humain dans la boucle. ¹⁶¹⁷

2.3- Génération augmentée par récupération (RAG)

RAG permet aux entreprises de transmettre des informations cruciales aux modèles au moment de la génération. Les modèles peuvent utiliser ces informations pour produire des réponses plus précises.

Des frameworks contemporains tels que LangChain et LlamaIndex facilitent l'intégration sécurisée de données d'entreprise structurées et non structurées. Les méthodes avancées de RAG incluent désormais la récupération multi-sauts et l'intégration de recherche en temps réel, renforçant encore la fiabilité et l'exactitude factuelle.

Les entreprises évoluent vers l'auto-grounding, où les modèles se connectent automatiquement à des sources de données en direct pour maintenir des sorties à jour. Des fournisseurs cloud comme Azure considèrent désormais le RAG comme l'architecture centrale des copilotes, des systèmes de connaissances et des applications client, en privilégiant l'évolutivité et la sécurité.¹⁸

Compte tenu des coûts élevés du BYOM, nous recommandons aux entreprises d'utiliser d'abord des versions optimisées de modèles existants. L'optimisation des modèles de langage est un domaine émergent où de nouvelles approches sont développées chaque semaine. Les entreprises doivent donc être ouvertes à l'expérimentation et prêtes à changer d'approche.

Les meilleurs modèles de fondation économiques pour les entreprises

Les plateformes de machine learning ont publié des modèles de fondation dotés de licences commerciales, en s'appuyant principalement sur le texte disponible sur Internet comme source de données principale. Ces modèles peuvent être utilisés comme modèles de base pour construire des grands modèles de langage d'entreprise :

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 est le dernier modèle de pointe d'OpenAI, conçu pour des travaux de connaissance professionnels et complexes. Ses capacités incluent :

• Raisonnement avancé et travail de connaissance : produit des sorties de haute qualité pour des tâches telles que des rapports, des feuilles de calcul, des présentations et des analyses dans de nombreux domaines professionnels.
• Capacité de codage : intègre les points forts en codage de GPT-5.3-Codex, permettant une génération de code de qualité production et des modifications logicielles multi-fichiers.
• Workflows agentiques et utilisation d'outils : peut rechercher et sélectionner des outils, automatiser des workflows en plusieurs étapes et exécuter des tâches longues de manière plus fiable.
• Capacité native d'utilisation d'un ordinateur : les agents peuvent interagir avec des logiciels à l'aide de captures d'écran, d'actions souris/clavier ou de code d'automatisation pour accomplir des tâches dans des applications et des sites web.
• Grande fenêtre de contexte : prend en charge jusqu'à 1 million de tokens, permettant l'analyse de grandes bases de code, de longs documents ou de workflows étendus en un seul prompt.

GPT-5.4 affiche de fortes améliorations sur plusieurs benchmarks. Il atteint 83 % de victoires/égalités sur GDPval pour les tâches de travail de connaissance (contre 70.9 % pour GPT-5.2). En ingénierie logicielle, il obtient 57.7 % sur SWE-Bench Pro, ce qui indique une solide performance en codage. Pour les tâches d'utilisation d'ordinateur, il atteint 75 % sur OSWorld-Verified, dépassant la référence humaine de 72.4 %.

Il obtient également de bons résultats en recherche web avec 82.7 % sur BrowseComp.

De plus, les réponses de GPT-5.4 sont 33 % moins susceptibles d'être fausses et 18 % moins susceptibles de contenir des erreurs que GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex est le modèle de codage agentique d'OpenAI, combinant les capacités avancées d'ingénierie logicielle de GPT-5.2-Codex avec le raisonnement plus large et les connaissances professionnelles de GPT-5.2.

Le modèle gère des workflows de développement complexes, tels que la recherche, l'utilisation d'outils en plusieurs étapes et des tâches de codage de longue durée, sur de grandes bases de code.

Figure 1 : un exemple de génération de diapositives à partir d'un prompt avec GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 de DeepSeek est un modèle MoE (~671B, sous licence MIT) offrant de fortes performances en raisonnement et en codage, et il est open source depuis mars 2025. ²¹

DeepSeek-V3.1 de DeepSeek (août 2025) étend les capacités de long contexte avec un tokenizer mis à jour et des poids ouverts. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) est un LLM de pointe conçu pour le raisonnement complexe, le codage et les tâches multimodales, capable de traiter des informations dans le texte, les images, l'audio, la vidéo, le code et les documents.

Sur plusieurs benchmarks, Gemini Pro démontre de fortes performances en raisonnement, en codage et en tâches multimodales. Il atteint 77.1 % sur ARC-AGI-2 pour le raisonnement abstrait et 94.3 % sur GPQA Diamond pour des questions scientifiques de niveau universitaire. Sur Humanity's Last Exam, qui mesure le raisonnement académique, il obtient 44.4 % sans outils.

Pour le codage et l'ingénierie logicielle, le modèle atteint 68.5 % sur Terminal-Bench 2.0 et 80.6 % sur SWE-Bench Verified. Il obtient également de bons résultats sur les benchmarks de connaissances et multimodaux, avec 92.6 % sur MMMLU (connaissances multilingues) et environ 80.5 % sur MMMU-Pro (raisonnement multimodal).²³

Meta LLaMA

LaMA 4 de Meta est publié en tant que LLaMA 4 Maverick, Scout et un aperçu de Behemoth. Ces modèles sont nativement multimodaux (texte et vision), prennent en charge des fenêtres de contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens et restent optimisés pour l'efficacité. ²⁴

Llama 3 de Meta était le modèle précédent doté d'une licence d'utilisation commerciale avec certaines limitations pour les grandes entreprises. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B est le dernier modèle à poids ouverts développé par la startup européenne d'IA générative Mistral. Grâce à sa licence permissive (c'est-à-dire Apache 2.0) qui autorise un usage commercial sans restrictions spécifiques pour les grandes entreprises, il peut convenir à toutes les entreprises.²⁶Mistral propose également des modèles comme Mistral Large, mais ce modèle a une licence plus restrictive.²⁷

Récemment, Mistral a élargi sa gamme pour inclure des modèles tels que Mistral Large 3 ; des modèles plus petits comme Mistral Small et Medium ; des modèles spécialisés en codage comme Codestral et Devstral ; et des modèles audio comme Voxtral Transcribe 2, qui offre des capacités de transcription vocale par lots et en temps réel.²⁸

IBM

Les modèles Granite d'IBM sont très performants selon les benchmarks de génération de code et sont disponibles avec la licence permissive Apache 2.0.²⁹

L'écosystème Granite s'est également élargi pour inclure des modèles vocaux, tels que Granite-4.0-1B-Speech, qui prennent en charge la reconnaissance vocale multilingue et la traduction.³⁰

Databricks

DBRX est un modèle à poids ouverts développé par la plateforme de données Databricks. Il est assorti d'une licence commerciale comportant des limitations similaires à celles des modèles de Meta. Ces limitations s'appliquent aux entreprises servant plus de 700M d'utilisateurs actifs. ³¹

Grok

Grok-4 de xAI a été lancé en juillet 2025 avec une utilisation native d'outils, une intégration de recherche en temps réel et une variante « Heavy » pour le raisonnement avancé. Grok 4.1 a été déployé en novembre 2025, améliorant le raisonnement, la cohérence, les nuances de personnalité/émotionnelles et réduisant les hallucinations par rapport à Grok 4.³²

xAI a récemment présenté Grok 4.20 Beta, qui ajoute des capacités multi-agents, permettant une exécution coordonnée de tâches entre plusieurs agents spécialisés. Parallèlement, Grok 5 serait en cours d'entraînement, ce qui suggère que de nouvelles avancées en raisonnement et en capacités agentiques sont en développement.³³

Explorez les détails à jour des benchmarks et des prix des modèles de fondation pour les applications de GenAI d'entreprise :

Quelle est la pile technologique adaptée pour construire des grands modèles de langage ?

L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle et les grandes entreprises construisent des solutions d'IA depuis dix ans. L'expérience montre que l'exploitation de plateformes de Machine Learning Operations (MLOps) accélère considérablement les efforts de développement des modèles.

En plus de leurs plateformes MLOps, les organisations d'entreprise peuvent s'appuyer sur une liste croissante d'outils et de frameworks de Large Language Model Operations (LLMOps) comme Langchain, Semantic Kernel ou watsonx.ai pour personnaliser et construire leurs modèles, ainsi que sur des outils de gestion des risques liés à l'IA comme Nemo Guardrails.

Dans les premiers temps des nouvelles technologies, nous recommandons aux dirigeants de privilégier les plateformes ouvertes pour construire des systèmes évolutifs. Dans les technologies émergentes, la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur constitue un risque important. Les entreprises peuvent se retrouver bloquées avec des systèmes obsolètes à mesure que des changements technologiques rapides et profonds se produisent.

Enfin, l'infrastructure de données d'une entreprise figure parmi les technologies sous-jacentes les plus importantes pour l'IA générative :

1. De vastes quantités de données internes doivent être organisées et formatées.
2. Les efforts de qualité des données et d'observabilité doivent garantir aux entreprises l'accès à des datasets de haute qualité, uniques, faciles à utiliser et dotés de métadonnées claires.
3. Des capacités en données synthétiques peuvent être nécessaires pour l'entraînement des modèles.

Comment évaluer les performances des grands modèles ?

Sans mesure de l'efficacité, la valeur des efforts d'IA générative ne peut pas être quantifiée. Cependant, l'évaluation des LLM est un problème difficile en raison de problèmes dans les datasets de référence, de l'infiltration des benchmarks dans les données d'entraînement, de l'incohérence des revues humaines et d'autres facteurs.

Nous recommandons une approche itérative qui augmente l'investissement dans l'évaluation à mesure que les modèles se rapprochent de la production :

• Utilisez les scores des benchmarks pour établir des listes restreintes. Ceux-ci sont disponibles publiquement pour un grand nombre de modèles open source.^{34 35}
• Appuyez-vous sur les scores Elo utilisés pour classer les joueurs dans des jeux à somme nulle comme les échecs afin de comparer les modèles à sélectionner. S'il existe des modèles plus performants qui ne sont pas disponibles (par exemple en raison de problèmes de licence ou de sécurité des données), ils peuvent être utilisés pour comparer les réponses de différents modèles. ¹⁴
  • Si de tels modèles ne sont pas disponibles, des experts du domaine peuvent comparer l'exactitude des différents modèles.

Quelles sont les alternatives au contrôle des modèles ?

Les organisations d'entreprise peuvent exploiter des modèles pré-entraînés et fine-tunés de géants de la technologie ou d'entreprises d'IA (par exemple OpenAI) lorsqu'elles se trouvent dans l'une des situations suivantes :

• Expérimenter avec des données ne contenant pas d'informations sensibles pour prouver une hypothèse.
• Ne pas s'inquiéter de l'augmentation de la surface d'attaque des données d'entrée.
• Être convaincu que leurs entrées ne seront pas interceptées par des 3rd parties ni stockées.
• Être convaincu que même si leurs entrées sont stockées, elles ne le seront que pour une durée limitée et ne fuiteront pas pendant leur stockage.

Dans de tels cas, les équipes techniques peuvent utiliser des API pour accéder aux modèles à des coûts abordables par appel API. Elles peuvent utiliser ces approches :

• Apprentissage zero-shot, également appelé prompt engineering, consiste à structurer le prompt pour améliorer la sortie du LLM.
• Apprentissage few-shot, également appelé apprentissage en contexte, consiste à ajouter des exemples avant le prompt pour améliorer la qualité de la réponse.³⁶

Figure 2 : amélioration de l'apprentissage few-shot avec OpenAI.

Cela peut également inclure le prompting par chaîne de pensée. Le prompting par chaîne de pensée est une technique de prompt engineering qui guide un modèle de langage pour raisonner sur un problème étape par étape avant de produire une réponse finale. En générant des étapes de raisonnement intermédiaires, le modèle peut mieux gérer des tâches complexes comme les mathématiques, la logique ou la prise de décision en plusieurs étapes.

Cette approche améliore souvent la précision et la transparence, car le modèle décompose le problème en parties logiques plus petites plutôt que de répondre immédiatement par une réponse unique.

Figure 3 : exemple montrant comment fonctionne le prompting par chaîne de pensée.³⁷

Génération augmentée par récupération (RAG) peut également être utilisée avec des modèles commerciaux si l'entreprise est satisfaite des politiques de sécurité des données du fournisseur du modèle de fondation.

Le fine-tuning est également disponible pour améliorer encore les performances des modèles commerciaux proposés via des API.³⁸

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Étapes préalables au modèle de fondation pour les entreprises

Construire votre modèle d'entreprise peut prendre des mois, car les étapes ci-dessous doivent être réalisées. Chacune de ces étapes peut prendre des semaines, voire des mois, et elles ne peuvent pas être entièrement parallélisées :

• La collecte de données peut prendre des semaines, voire des mois. Les services de collecte de données pour l'IA peuvent accélérer ce processus en aidant les entreprises à générer des datasets d'instructions équilibrés et de haute qualité, ainsi que d'autres données pour construire ou fine-tuner des modèles. Vous pouvez également collaborer avec des plateformes de crowdsourcing de données pour obtenir des datasets plus diversifiés.
• Le recrutement de data scientists possédant une expertise en LLM, ou l'embauche de consultants, peut prendre des semaines, voire des mois.
• Entraînement et déploiement
• Intégration des modèles aux processus et systèmes de l'entreprise.

Nous recommandons aux dirigeants d'encourager l'expérimentation avec la GenAI. Cela nécessite un changement de paradigme : nous devons considérer les machines non pas comme des robots sans intelligence, mais comme des co-créateurs. Les organisations devraient commencer à utiliser la GenAI pour favoriser ce changement de mentalité, en sensibilisant les employés à son potentiel et en leur donnant les moyens de changer leur façon de travailler. Comme le disent souvent les consultants, la clé de toute transformation, y compris la transformation par l'IA, ce sont les personnes.

Figure 4 : cadre de BCG pour la dimension humaine de l'adoption de la GenAI en entreprise³⁹

Les équipes peuvent exploiter les API existantes pour automatiser des processus dans des domaines où la valeur des données confidentielles est moindre et où l'intégration des systèmes est plus facile. Exemples de domaines où les équipes peuvent tirer parti de la GenAI pour améliorer la productivité et accroître leur familiarité avec l'IA générative sans construire leurs propres modèles :

• Création de nouveaux contenus et optimisation des contenus générés pour les campagnes marketing
• Génération de code pour des logiciels front-end
• IA conversationnelle pour l'engagement et le support client

Durabilité et coûts

L'IA générative nécessite d'importantes ressources de calcul et présente donc à la fois des coûts financiers et environnementaux. Les entreprises doivent évaluer soigneusement ces compromis lorsqu'elles décident de construire ou d'optimiser des modèles.

Principales considérations :

• Modélisation du cycle de vie : la recherche montre que l'empreinte carbone des LLM couvre l'entraînement, l'inférence et même le matériel lui-même. Des outils comme LLMCarbon fournissent des frameworks pour estimer ces coûts de bout en bout.⁴⁰
• Contrôles de durabilité du cloud : les fournisseurs cloud (par ex. Google, Microsoft, AWS) publient désormais des données sur l'intensité carbone de leurs centres de données.⁴¹
  • Choisir des régions plus vertes ou des installations à faible PUE (efficacité de l'utilisation de l'énergie) peut réduire considérablement les émissions.⁴²
• Rapports sectoriels : des rapports indépendants (par ex. Stanford IA Index, MIT Tech Review) soulignent que les émissions des centres de données augmentent, même si l'efficacité s'améliore.⁴³ Cela souligne la nécessité de dimensionner correctement les modèles et d'optimiser l'inférence plutôt que de toujours rechercher le plus grand modèle disponible.⁴⁴

Tactiques pratiques de réduction des coûts

Les entreprises adoptent des méthodes telles que :

• Utiliser des modèles plus petits et spécialisés (fine-tunés sur des données internes) plutôt que de les entraîner à partir de zéro.
• Appliquer des techniques d'efficacité comme la quantification (compression des modèles) ou la mise en cache des requêtes.
• Exploiter le RAG pour que les modèles génèrent au moment voulu, au lieu de les réentraîner à chaque nouveau dataset.
• Suivre à la fois le coût financier, le CO₂ et la consommation d'eau au niveau de chaque cas d'usage pour des raisons de transparence.

Recommandation : les dirigeants doivent considérer la durabilité à la fois comme une stratégie de maîtrise des coûts et une priorité de conformité. En alignant le déploiement de l'IA sur les objectifs ESG de l'entreprise, les entreprises peuvent réduire leurs dépenses et limiter le risque de réputation.

Quel est le niveau d'intérêt pour l'IA générative en entreprise ?

Bien que de nombreux signes montrent que l'IA générative en entreprise est en plein essor (par exemple, les revenus des consultants liés à l'IA générative), cela ne se reflète pas encore dans les requêtes des moteurs de recherche. Cependant, on observe un intérêt croissant pour l'IA d'entreprise, probablement déclenché par le lancement de ChatGPT :

Niveau d'adoption

Depuis l'année dernière, les grands cabinets de conseil ont mis à jour leurs feuilles de route d'adoption de la GenAI en entreprise pour mettre l'accent sur l'évolution du modèle opérationnel, la gouvernance et la capture de valeur, au-delà des seuls outils :

• 78 % des organisations déclarent utiliser l'IA dans au moins une fonction ; les entreprises remodèlent les workflows, nomment des responsables de la gouvernance de l'IA et formalisent les processus de risque lié aux modèles.⁴⁵
• La GenAI dépasse le « pic des attentes » et les recommandations des feuilles de route s'orientent vers des cas d'usage gouvernés et industrialisés et une réflexion sous forme de plateforme.

Le déficit de mise en produit de l'IA

Alors que les performances des modèles s'améliorent toutes les quelques semaines, les produits d'entreprise sont souvent à la traîne. De nombreuses solutions ajoutent l'IA à des workflows existants (par exemple, des widgets de chat, des remplisseurs de formulaires) au lieu de créer des expériences conçues dès le départ pour l'IA.

La véritable opportunité consiste à repenser les produits pour que l'IA devienne le modèle d'interaction central, et non un simple ajout.⁴⁶

FAQ

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Journal des modifications

9 mises à jour

1. 202612 Mar

   La section « Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle générative en entreprise » a été enrichie de nouveau contenu.

2. 202526 Nov

   Ajout du modèle GPT-5.1 à la liste des modèles de base.

3. 4 Sep

   La section « Contrôlé » a été étendue avec des détails sur les offres d'entreprise et les risques résiduels.

4. 29 Jan

   Ajout de DeepSeek-R1 à la liste des modèles de base.

5. 202422 Avr

   Modèles mis à jour dans la section « Quels modèles les entreprises devraient-elles utiliser pour entraîner des modèles de fondation rentables ? ».

6. 202311 Sep

   Une section FAQ a été ajoutée à l'article.

7. 10 Sep

   La section sur le réglage fin a été étendue pour inclure les économies de coûts.

8. 18 Juin

   Mise à jour de la section « Comment les entreprises peuvent-elles construire des modèles de fondation ? » avec une nouvelle approche pour réduire les hallucinations du modèle.

9. 28 Mai

   L'introduction a été étendue pour inclure le réglage fin et la réduction de la surface d'attaque.

Liens de référence

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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