Top 125 Applications d'IA Générative

Sur la base de notre analyse de plus de 30 études de cas et de 10 benchmarks, où nous avons testé et comparé plus de 40 produits, nous avons identifié 125 cas d'utilisation d'IA générative dans les catégories suivantes :

• Applications générales de l'IA générative
• Applications de l'IA générative spécifiques à l'industrie
• Applications de l'IA générative spécifiques aux fonctions d'entreprise

Pour d'autres applications de l'IA pour des requêtes où il existe une seule réponse correcte (par exemple, la prédiction ou la classification), consultez les applications de l'IA.

Vous pouvez également consulter les applications de l'IA générative, les cas d'utilisation et des exemples réels dans une liste que vous pouvez filtrer selon divers critères tels que la fonction d'entreprise ou l'industrie.

Applications générales de l'IA générative

> Applications vidéo

1. Génération de vidéo

Les outils de production vidéo alimentés par l'IA, y compris les générateurs de vidéo par IA, les plateformes de création de contenu et les solutions de montage, permettent aux entreprises de produire des vidéos de haute qualité, de personnaliser le contenu et d'optimiser les performances. Ces outils aident à réduire les coûts, à gérer la production et permettent des visuels dynamiques et abstraits en quelques minutes.

Nous avons évalué les principaux outils de génération de vidéo par IA pour déterminer leur efficacité dans la création de vidéos de démonstration de produits de haute qualité pour le commerce électronique.

Chaque outil d'IA a été testé à l'aide d'images stockées et noté sur 10 en fonction de la conformité au prompt (précision dans le suivi des instructions), de la précision physique (physique et interactions réalistes) et de l'intégrité du produit (cohérence dans l'apparence et les détails). Voici quelques-unes de nos observations :

• Problèmes courants : De nombreux outils d'IA ont eu du mal à transmettre avec précision les détails des produits, à maintenir les caractéristiques spécifiques à la marque et à assurer la compatibilité des prompts.
• Principales conclusions : Les vidéos générées par l'IA ne sont pas encore entièrement fiables pour la visualisation de produits de commerce électronique sans raffinement supplémentaire. L'amélioration des prompts et le fine-tuning des modèles d'IA peuvent améliorer les résultats.

Exemple réel : Netflix a utilisé l'IA générative pour la première fois dans une série télévisée, ajoutant des séquences générées par IA à la série de science-fiction argentine "El Eternauta". Le co-PDG Ted Sarandos a déclaré que l'IA a aidé les équipes d'effets visuels à créer des scènes complexes, telles qu'un immeuble qui s'effondre, beaucoup plus rapidement et à moindre coût que les méthodes traditionnelles, rendant la production financièrement possible.

Bien que cette initiative ait soulevé des inquiétudes concernant les pertes d'emplois dans l'industrie du divertissement, Sarandos a déclaré que l'IA est destinée à soutenir les créateurs humains plutôt qu'à les remplacer.¹

Consultez la perte d'emplois due à l'IA pour en savoir plus sur les prévisions récentes concernant l'impact de l'IA sur le marché du travail.

2. Prédiction vidéo

Un système de prédiction vidéo basé sur les GAN :

• Comprend les éléments temporels et spatiaux d'une vidéo
• Génère la séquence suivante sur la base de cette connaissance (Voir la figure ci-dessous)
• Différencie les séquences probables des séquences non probables

Les prédictions vidéo basées sur les GAN peuvent aider à détecter des anomalies qui sont cruciales dans un large éventail de secteurs, notamment la sécurité et la surveillance.

Exemple réel : Lucid Dream Network a amélioré sa production vidéo en utilisant l'outil script-à-vidéo de Pictory, qui offrait des modèles préconçus et une intégration fluide de la musique et des visuels.

Cette innovation a permis à l'entreprise d'augmenter sa productivité de 350 % et d'amplifier sa portée et son engagement sur les réseaux sociaux de 500 %.²

3. Montage et animation vidéo par IA

Au-delà de la génération, l'IA générative peut aider au montage, au storyboarding et à l'animation. Ces outils automatisent le mouvement de la caméra, le synchronisation labiale et les transitions de scène.

Les applications incluent :

• Vidéos de formation d'entreprise automatisées
• Résumé vidéo pour les réseaux sociaux
• Transfert de style pour la narration animée

Exemple réel : Runway Gen-3 permet un montage vidéo piloté par le texte avec une cohérence de scène et un contrôle du mouvement, réduisant le temps de post-production de plus de 70 % pour les équipes marketing.³

> Applications d'images

4. Génération d'images

Avec l'IA générative, les utilisateurs peuvent transformer du texte en images et générer des images réalistes basées sur un cadre, un sujet, un style ou un emplacement spécifique. Par conséquent, il est possible de générer le matériel visuel nécessaire rapidement et simplement.

Il est également possible d'utiliser ces matériaux visuels à des fins commerciales, ce qui fait de la création d'images générées par l'IA un élément précieux dans les médias, le design, la publicité, le marketing, l'éducation et d'autres domaines. Par exemple, un générateur d'images peut aider un graphiste à créer l'image dont il a besoin (Voir la figure ci-dessous).

Figure 1 : Cette image générée par IA a été produite sur la base de la description textuelle de « Oursons faisant des courses dans le style ukiyo-e ».⁴

Exemple réel : Coca-Cola, en collaboration avec OpenAI et Bain & Company, a lancé la plateforme "Create Real Magic".

En utilisant les modèles OpenAI GPT-4 et DALL-E pour la génération créative, ce projet a permis aux utilisateurs de créer des œuvres d'art personnalisées en utilisant des images emblématiques de Coca-Cola, telles que la bouteille contour et le Père Noël.⁵

5. Traduction d'image sémantique en photo

Sur la base d'une image sémantique ou d'un croquis, il est possible de produire une version réaliste d'une image. En raison de son rôle facilitateur dans le diagnostic, cette application est utile pour le secteur de la santé.

Figure 3 : Génération de dispositions de probabilité d'allocation d'espace synthétiques basées sur des GAN conditionnels entraînés.⁶

6. Conversion d'image en image

Il s'agit de transformer les éléments externes d'une image, tels que sa couleur, son support ou sa forme, tout en préservant ses éléments constitutifs.

Un exemple d'une telle conversion serait de transformer une image de jour en une image de nuit. Ce type de conversion peut également être utilisé pour manipuler les attributs fondamentaux d'une image, la coloriser ou changer son style.

7. Augmentation de la résolution d'image (super-résolution)

L'IA générative utilise diverses méthodes pour générer du nouveau contenu à partir de contenu existant. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont l'une de ces méthodes. Un GAN se compose d'un générateur et d'un discriminateur qui crée de nouvelles données et s'assure qu'elles sont réalistes.

La méthode basée sur les GAN vous permet de créer une version haute résolution d'une image grâce aux Super-Resolution GAN. Cette méthode est utile pour produire des versions de haute qualité de matériel d'archive et/ou de matériel médical qui n'est pas économique à sauvegarder au format haute résolution. Un autre cas d'utilisation est à des fins de surveillance.

8. Copilotes de conception par IA

Les outils de conception créative par IA générative peuvent automatiser la mise en page, l'association des couleurs et la création de modèles tout en maintenant la cohérence de la marque.

Les applications incluent :

• Texte vers modèle pour présentations et réseaux sociaux
• Génération d'identité de marque
• Conception dynamique de campagnes A/B

Exemple réel : Figma AI génère des mises en page auto et des associations de typographie basées sur des prompts textuels, réduisant le temps de conception pour les équipes marketing.⁷

9. Génération de formes 3D

Dans ce domaine, la recherche est en cours pour créer des versions 3D de haute qualité d'objets. En utilisant la génération de formes basée sur les GAN, de meilleures formes peuvent être obtenues en termes de ressemblance avec la source. De plus, des formes détaillées peuvent être générées et manipulées pour créer la forme souhaitée.

Les applications incluent :

• Visualisation immobilière
• Conception de produits et fabrication de jumeaux numériques
• Tourisme virtuel et formation par simulation

Exemple réel : Luma AI utilise Gaussian Splatting pour reconstruire des espaces 3D photoréalistes pour le marketing numérique et les environnements de jeu.⁸

Figure 4 : SP-GAN : Génération et manipulation de formes 3D guidées par sphère.⁹

> Applications audio

10. Générateur de texte vers parole

Les GAN permettent la production d'audio de parole réaliste. Pour obtenir des résultats réalistes, les discriminateurs servent de formateur qui accentue, tonifie et/ou module la voix.

La génération TTS a de multiples applications commerciales, telles que l'éducation, le marketing, le podcasting et la publicité. Par exemple, un éducateur peut convertir ses notes de cours en matériaux audio pour les rendre plus attrayants, et la même méthode peut également être utile pour créer du matériel éducatif pour les personnes malvoyantes. Outre la suppression des frais d'artistes de la voix et d'équipement, la TTS offre également aux entreprises de nombreuses options en termes de langue et de répertoire vocal.

En utilisant cette technologie, des milliers de livres ont été convertis en livres audio.¹⁰

En savoir plus sur les capacités des grands modèles de langage dans la génération de texte.

Exemple réel : Twilio a amélioré ses capacités de synthèse vocale grâce à une collaboration avec Amazon Polly, un service de texte vers parole basé sur le cloud.

Ce partenariat a introduit plus de 50 voix dans 25 langues sur la plateforme de Twilio et a fourni aux développeurs de nouvelles APIs pour un contrôle plus avancé de la synthèse vocale dans leurs applications vocales.¹¹

11. Conversion de parole en parole

Une application liée à l'audio de l'IA générative consiste à générer des voix à partir de sources audio existantes. Avec la conversion STS, les voix off peuvent être créées facilement et rapidement, ce qui est avantageux pour des industries telles que le jeu et le cinéma.

Avec ces outils, il est possible de générer des voix off pour un documentaire, une publicité ou un jeu sans embaucher d'artiste de la voix.

12. Génération de musique

L'IA générative est également utile dans la production musicale. Les outils de génération de musique peuvent être utilisés pour générer de nouveaux matériaux musicaux pour des publicités ou d'autres fins créatives.

Dans ce contexte, cependant, un obstacle important reste à surmonter, à savoir la violation du droit d'auteur résultant de l'inclusion d'œuvres protégées par le droit d'auteur dans les données d'entraînement. En savoir plus sur l'éthique de l'IA.

> Applications basées sur le texte

13. Génération d'idées

La sortie d'un LLM peut ne pas convenir à la publication en raison de problèmes d'hallucination, de droits d'auteur, etc. Cependant, la génération d'idées est probablement le cas d'utilisation le plus courant pour la génération de texte. Travailler avec des machines dans l'idéation permet aux utilisateurs de parcourir rapidement l'espace des solutions.

Il est surprenant d'obtenir l'aide d'une machine pour devenir plus créatif en tant qu'humain. Cela est possible car les capacités de l'IA générative sont très différentes (par exemple, plus flexibles, moins fiables) de la façon dont nous pensons généralement aux capacités des machines.¹²

14. Génération de texte

Les chercheurs ont fait appel aux GAN pour offrir des alternatives aux déficiences des algorithmes ML de pointe. Les GAN sont également formés pour la génération de texte, en plus de leur utilisation initiale à des fins visuelles.

La création de dialogues, de titres ou de publicités via l'IA générative est une pratique courante dans les industries du marketing, du jeu et de la communication.

Un exemple clair de l'IA générative en action est l'utilisation d'assistants e-mail par IA pour générer du texte d'e-mail. Les assistants e-mail par IA aident les utilisateurs à gagner du temps en générant des e-mails complets et polis à partir de prompts brefs, garantissant un ton et une qualité cohérents.

Ils offrent également des suggestions de réponse adaptées au contexte pour les e-mails entrants, permettant des réponses rapides et efficaces aux messages de routine.

Par exemple, une étude de 2025 a examiné si les personnes pouvaient différencier les réponses thérapeutiques écrites par des thérapeutes experts de celles générées par ChatGPT, comment ces réponses s'alignent sur les principes thérapeutiques clés et leurs différences linguistiques.

Dans un large échantillon, les résultats ont montré que les participants pouvaient rarement distinguer entre les réponses générées par l'IA et celles des thérapeutes, et les réponses de ChatGPT ont été notées plus haut en termes de qualité thérapeutique. L'analyse linguistique suggère que la contextualisation supérieure de l'IA peut contribuer à son efficacité.

Bien que ces résultats soulignent le potentiel de l'IA générative pour améliorer la psychothérapie, des préoccupations éthiques telles que la technophobie et l'équilibre entre créativité et pratique fondée sur des preuves doivent être soigneusement abordées à mesure que le rôle de l'IA dans la santé mentale continue d'évoluer.¹³

Exemple réel : Meta AI's Brain2Qwerty décode des phrases à partir de l'activité cérébrale pendant la frappe, en utilisant des signaux non invasifs d'électroencéphalographie (EEG) et de magnétoencéphalographie (MEG).

Contrairement aux méthodes précédentes qui nécessitaient aux utilisateurs d'imaginer des mouvements ou de se concentrer sur des stimuli externes, Brain2Qwerty interprète les mouvements de frappe naturels, rendant le décodage des ondes cérébrales plus intuitif. Le modèle est composé de trois modules clés :

• Module de convolution : Extrait les caractéristiques spatiales et temporelles des signaux EEG et MEG.
• Module Transformer : Traite les séquences d'entrée pour améliorer la compréhension et l'expression.
• Module de modèle de langage : Utilise un modèle de langage au niveau des caractères pré-entraîné pour affiner et améliorer la précision du texte.

Dans les évaluations, Brain2Qwerty a atteint un taux d'erreur de caractères (CER) de 67 % en utilisant l'EEG et 32 % avec le MEG, tandis que le participant le plus performant a atteint un CER de 19 % dans des conditions optimales.

Prometteur, l'approche fait face à des défis, notamment la nécessité d'un décodage en temps réel, la portabilité et la disponibilité limitées de l'équipement MEG, et des tests supplémentaires pour les personnes présentant des troubles moteurs ou de la parole.¹⁴

Découvrez plus d'exemples de grands modèles de langage et d'applications, comme la génération de texte.

15. Création de contenu personnalisé

Il peut être utilisé pour générer du contenu personnalisé pour les individus en fonction de leurs préférences personnelles, de leurs intérêts ou de leurs souvenirs. Ce contenu pourrait être sous forme de texte, d'images, de musique ou d'autres médias, et pourrait être utilisé pour :

• Publications sur les réseaux sociaux
• Articles de blog
• Recommandations de produits

La création de contenu personnel avec l'IA générative a le potentiel de fournir un contenu hautement personnalisé et pertinent.

16. Analyse des sentiments / classification de texte

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom de fouille d'opinions, utilise le traitement du langage naturel et l'extraction de texte pour déchiffrer le contexte émotionnel des matériaux écrits.

L'IA générative peut être utilisée dans l'analyse des sentiments en générant des données de texte synthétiques étiquetées avec divers sentiments (par exemple, positif, négatif, neutre). Ces données synthétiques peuvent ensuite être utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage profond à effectuer une analyse des sentiments sur des données de texte du monde réel.

Il peut également être utilisé pour générer du texte spécifiquement conçu pour transmettre un sentiment particulier. Par exemple, un système d'IA générative pourrait être utilisé pour créer des publications sur les réseaux sociaux qui sont intentionnellement positives ou négatives, visant à influencer l'opinion publique ou à façonner le sentiment d'une conversation particulière.

Ceux-ci peuvent être utiles pour atténuer le problème du déséquilibre des données pour l'analyse des sentiments des opinions des utilisateurs (comme dans la figure ci-dessous) dans de nombreux contextes, tels que l'éducation et les services à la clientèle.

Figure 5 : L'impact de la génération de texte synthétique pour l'analyse des sentiments en utilisant des modèles basés sur les GAN.

17. Recherche intelligente

La recherche intelligente exploite le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour fournir des résultats précis et adaptés au contexte. Contrairement aux recherches traditionnelles par mots-clés, elle comprend l'intention de l'utilisateur, traite les requêtes en langage naturel et fournit des résultats basés sur le sens plutôt que sur des correspondances exactes de mots.

Des fonctionnalités telles que la saisie automatique, les suggestions en temps réel et le filtrage par facettes permettent aux utilisateurs d'affiner les recherches. De plus, elle peut prendre en charge les entrées vocales et visuelles.

La recherche intelligente est largement appliquée dans tous les secteurs. Dans le commerce électronique, la recherche intelligente peut aider les clients à localiser des produits efficacement, tandis que dans les environnements d'entreprise, elle permet une récupération facile des documents et des ressources.

Exemple réel : Booking.com a introduit les Smart Filters, un outil qui permet aux utilisateurs d'exprimer leurs préférences en langage naturel directement dans une boîte de recherche.

Par exemple, un voyageur planifiant un week-end à Amsterdam pourrait rechercher « hôtels avec une excellente salle de sport et une vue sur les canaux depuis la chambre ». Les Smart Filters analysent ensuite l'entrée, identifient l'intention de l'utilisateur et appliquent les filtres les plus pertinents de l'inventaire de Booking.com.¹⁵

> Applications basées sur le code

18. Génération de code

Ancileo, un fournisseur de logiciels pour les compagnies d'assurance, a utilisé Amazon Q pour améliorer l'efficacité de ses développeurs. Amazon Q a aidé les développeurs à résoudre les problèmes de code plus rapidement, réduisant le temps de dépannage de 30 %.

De plus, Ancileo a intégré la gestion des tickets et la documentation pour améliorer les processus d'intégration et rationaliser la communication interne.

L'IA générative améliore le développement de logiciels en générant automatiquement du code, réduisant ainsi le besoin de programmation manuelle.

Figure 6 : Génération d'un formulaire HTML et d'un code de soumission JavaScript avec OpenAI's ChatGPT.

Exemple réel : Amazon a introduit Amazon Q, un outil alimenté par l'IA qui réduit considérablement le temps et l'effort nécessaires pour mettre à jour des logiciels fondamentaux comme Java.

Cet outil automatise les transformations de code, réduisant le temps de mise à niveau de 50 jours de développeur à quelques heures seulement et économisant environ 4 500 années de travail de développeur.

En six mois, Amazon a modernisé plus de la moitié de ses systèmes Java, améliorant la sécurité et réduisant les coûts d'infrastructure, ce qui a entraîné 260 millions de dollars de gains d'efficacité annuels. Cela souligne comment l'IA peut entraîner des améliorations majeures de la productivité dans la maintenance logicielle pour les grandes entreprises.¹⁶

19. Complétion de code

L'une des utilisations les plus simples de l'IA générative pour la programmation est de suggérer des complétions de code au fur et à mesure que les développeurs tapent. Cela peut faire gagner du temps et réduire les erreurs, en particulier pour les tâches répétitives ou fastidieuses.

20. Revue de code

L'IA générative peut également être utilisée pour effectuer des contrôles de qualité du code existant et l'optimiser soit en suggérant des améliorations, soit en générant des implémentations alternatives qui sont plus efficaces ou plus faciles à lire.

21. Correction de bugs

Il peut aider à identifier et à corriger les bugs dans le code généré en analysant les modèles de code, en identifiant les problèmes potentiels et en suggérant des correctifs.

22. Refactoring de code

L'IA générative peut être utilisée pour automatiser le processus de refactoring du code, le rendant plus facile à maintenir et à mettre à jour au fil du temps.

23. Vérification du style de code

L'IA générative peut analyser le code pour vérifier la conformité aux directives de style de codage, garantissant la cohérence et la lisibilité dans une base de code.

24. Génération de cas de test

Les outils génératifs comme ChatGPT peuvent aider à générer des cas de test basés sur les exigences de l'utilisateur ou les histoires d'utilisateurs, fournir une description claire de la fonctionnalité de l'application et proposer plusieurs scénarios et cas de test pour couvrir divers aspects de l'application.

Exemple réel : Les équipes de Anthropic appliquent Claude Code dans un large éventail de fonctions, notamment l'ingénierie, la conception de produits, le marketing, le juridique et la science des données, pour augmenter l'efficacité, réduire la charge de travail manuelle et prendre en charge l'exécution autonome des tâches.

Les équipes techniques l'utilisent pour le prototypage rapide, le débogage, la génération de tests, l'automatisation de l'infrastructure et la navigation dans des bases de code complexes, accélérant souvent les cycles de développement et améliorant la qualité du code.

Les équipes non techniques telles que le juridique et le marketing l'utilisent pour créer des outils internes, automatiser les processus répétitifs et mener des expériences sans avoir besoin d'expertise en ingénierie logicielle.¹⁷

25. Génération de code de test

Des outils comme ChatGPT peuvent convertir des descriptions en langage naturel en scripts d'automatisation de test. Comprendre les exigences décrites en langage simple peut les traduire en commandes spécifiques ou en extraits de code dans le langage de programmation ou le framework d'automatisation de test souhaité.

Figure 7 : NLP vers scripts de test via ChatGPT-4.

26. Maintenance des scripts de test

ChatGPT peut aider à gérer les scripts de test en repérant le code obsolète ou en double, en offrant des améliorations et en les mettant à jour automatiquement en fonction de nouvelles exigences.

27. Documentation de test

Les modèles d'IA générative peuvent générer des données de test réalistes basées sur les paramètres d'entrée, tels que la création d'adresses e-mail valides, de noms, d'emplacements et d'autres données de test conformes à des modèles ou des exigences spécifiques.

28. Analyse des résultats de test

ChatGPT et d'autres outils similaires peuvent analyser les résultats des tests et fournir un résumé, y compris le nombre de tests réussis/échoués, la couverture de test et les problèmes potentiels.

> Autres applications

29. IA conversationnelle

Un autre cas d'utilisation de l'IA générative consiste à générer des réponses aux entrées de l'utilisateur sous forme de langage naturel. Ce type est couramment utilisé dans les chatbots et assistants virtuels, conçus pour fournir des informations, répondre à des questions ou effectuer des tâches pour les utilisateurs via des interfaces conversationnelles telles que des fenêtres de chat ou des assistants vocaux.

ChatGPT est un exemple populaire d'IA conversationnelle. Il offre une conversation hautement informative et intégrée aux utilisateurs, comme des discussions philosophiques. Par exemple, vous pouvez vérifier une conversation avec ChatGPT ci-dessous.

Figure 8 : Une conversation avec ChatGPT.

Exemple réel : O2, fournisseur de services de télécommunications britannique, et l'agence créative IA de VCCP, Faith, ont lancé une campagne innovante pour lutter contre les escrocs téléphoniques en utilisant Daisy, une IA conversationnelle réaliste. Daisy est conçue pour engager les escrocs dans de longues conversations, protégeant ainsi le public de la fraude.

Inspirée par une grand-mère de la vie réelle et modelée sur les stéréotypes des escrocs concernant les victimes âgées, Daisy interagit avec les escrocs en temps réel, partageant des histoires fabriquées, de faux détails bancaires et des passe-temps comme le tricot. En trompant les escrocs pour qu'ils croient qu'ils ont ciblé une personne réelle, Daisy perturbe leurs opérations et met en évidence les tactiques courantes pour éduquer le public sur la prévention des arnaques.

La création de Daisy a impliqué une technologie IA avancée, y compris un LLM pour sa personnalité, un modèle de diffusion pour des visuels photoréalistes et une modélisation vocale basée sur la grand-mère d'un employé de VCCP.¹⁸

Découvrez les types d'IA conversationnelle.

30. Synthèse de données

L'IA générative peut produire des données synthétiques qui imitent les statistiques du monde réel sans s'appuyer sur des points de données réels, ce qui la rend utile pour l'entraînement de modèles, la confidentialité des données et les tâches de NLP.

31. Visualisation de données

Certains modèles génératifs comme ChatGPT peuvent effectuer une visualisation de données, ce qui est utile dans de nombreux domaines. Il peut être utilisé pour charger des ensembles de données, effectuer des transformations et analyser des données en utilisant des bibliothèques Python comme pandas, numpy et matplotlib.

Vous pouvez demander à l'interpréteur de code ChatGPT d'effectuer certaines tâches d'analyse, et il écrira et exécutera le code Python approprié. De plus, vous pouvez demander au modèle de visualiser vos données dans un format préféré.

Figure 9 : Analyse de données avec l'interpréteur de code ChatGPT.

Découvrez ce qu'est l'interpréteur de code ChatGPT et ses divers cas d'utilisation.

32. Conversion de fichiers

L'interpréteur de code ChatGPT peut convertir des fichiers entre différents formats, à condition que les bibliothèques nécessaires soient disponibles et que l'opération puisse être effectuée à l'aide de code Python.

33. Résolution de problèmes mathématiques

Généralement, les grands modèles de langage sont capables de comprendre des questions mathématiques et de les résoudre. Cela inclut les problèmes de base mais aussi les problèmes complexes, selon le modèle. Ci-dessous, un exemple des capacités de ChatGPT à cet égard.

Figure 10 : Résolution de problèmes mathématiques avec les plugins ChatGPT de OpenAI.¹⁹

34. Assistants IA multimodaux

Les récentes avancées, telles que OpenAI's GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro, et Anthropic Claude 3.5, ont unifié la compréhension du texte, de l'image et de l'audio en un seul modèle. Ces assistants multimodaux traitent et génèrent plusieurs formats simultanément.

Les applications incluent :

• Chat vocal et vidéo en temps réel avec raisonnement contextuel
• Réponse visuelle aux questions et interprétation de graphiques
• Systèmes de service client « voir, entendre, répondre »

Exemple réel : OpenAI's GPT-4o intègre la reconnaissance vocale, la vision et la génération de texte, permettant aux utilisateurs de tenir des conversations parlées naturelles avec une analyse visuelle en temps réel d'objets ou de documents.²⁰

Applications de l'IA générative spécifiques à l'industrie

> Applications de santé

35. Découverte et développement de médicaments

Exploiter la puissance des algorithmes d'IA générative pour trouver des candidats-médicaments potentiels et tester leur efficacité avec des simulations informatiques pourrait grandement accélérer le processus de découverte de nouveaux médicaments, des essais précliniques sur les animaux aux tests cliniques sur les humains.

Exemple réel : LeewayHertz²¹ développe des agents IA et des copilotes personnalisés pour rationaliser la découverte de médicaments et aider les entreprises à gagner du temps et des ressources à diverses étapes :

• Identification de cibles : Analyse les données biologiques pour identifier et prioriser les cibles de médicaments prometteuses.
• Optimisation des composés leaders : Examine les bibliothèques chimiques, génère de nouvelles molécules et optimise les propriétés moléculaires.
• Évaluation préclinique : Prédit le comportement des médicaments et les interactions potentielles, garantissant la sécurité et l'efficacité.
• Repositionnement des médicaments : Trouve de nouvelles applications pour les médicaments existants en analysant les bases de données et les voies de maladie.
• Conception d'essais cliniques : Analyse les données des patients pour des conceptions d'essais ciblées, améliorant l'efficacité et les taux de réussite.

Les logiciels d'IA générative aident également à concevoir de nouvelles biomolécules, protéines et agents thérapeutiques en intégrant des connaissances biologiques et des données biomédicales structurées (par exemple, des modèles génératifs augmentés par des graphes de connaissances pour la découverte de médicaments ciblée).²²

Les applications incluent :

• Génération de molécules sur mesure avec une pertinence biologique améliorée.
• Conception de thérapies multi-cibles.
• Génération d'enzymes et de biomatériaux personnalisés.

36. Médecine personnalisée

Une autre application de l'IA générative dans la médecine personnalisée est de créer des modèles qui peuvent servir de chatbots médicaux pour comprendre les symptômes des patients et produire des diagnostics avec une précision croissante basée sur les déclarations des patients et les résultats des tests.²³ Ensuite, ces modèles peuvent élaborer des plans de traitement individualisés adaptés spécifiquement aux antécédents médicaux, aux symptômes et plus encore d'un patient.

Exemple réel : AI4BetterHearts est une initiative mondiale dirigée par la Fondation Novartis, Microsoft AI for Health et des partenaires pour améliorer la santé cardiovasculaire en unissant et en analysant les données de santé cardiaque.

La collaboration vise à briser les silos de données et à exploiter l'apprentissage automatique pour transformer les systèmes de santé d'une approche réactive à une approche préventive. En partenariat avec le Laboratoire d'innovation des systèmes de santé de Harvard, l'initiative examine la performance des systèmes de santé dans 80 pays, avec des informations complétant le réseau d'équité en santé AI4HealthyCities.²⁴

37. Imagerie médicale améliorée

En combinant la puissance de l'apprentissage automatique avec les technologies d'imagerie médicale, telles que les scanners CT et IRM, les algorithmes d'IA générative peuvent améliorer la précision de l'imagerie médicale, produisant des résultats améliorés.

38. Gestion de la santé de la population

L'utilisation de l'IA générative dans le secteur de la santé peut également conduire à une meilleure gestion de la santé au niveau de la population en permettant aux décideurs politiques de :

• Accéder à des informations démographiques plus détaillées
• Concevoir des initiatives de santé publique ciblées qui bénéficient aux communautés défavorisées.

Exemple réel : BCG et Zeiss ont développé une application d'IA générative pour aider les professionnels de la santé à fournir des réponses précises et opportunes aux demandes des patients.

Cet outil IA génère des réponses basées sur des matériaux pré-approuvés et garantit que des informations précises sont délivrées aux patients. Sur la base des premiers retours, 79 % des réponses générées par l'IA sont jugées prêtes à être envoyées sans modifications.

L'application vise à améliorer l'engagement des patients et à permettre aux médecins de se concentrer davantage sur les soins aux patients, tout en augmentant potentiellement la demande de traitements.²⁵

39. Chatbots IA pour la vérification des symptômes

Les chatbots d'évaluation des symptômes sont conçus pour aider les individus à comprendre et à gérer leur santé en posant des questions, en fournissant des recommandations et, si nécessaire, en connectant les utilisateurs à des professionnels de la santé.

Ces chatbots offrent une orientation médicale immédiate et des informations préliminaires pour que les patients adoptent une approche proactive de leur santé. En analysant les symptômes, ils peuvent également aider à identifier les problèmes de santé potentiels tôt et à fournir des conseils adaptés.

Cependant, l'utilisation de ces outils comporte des limitations notables :

• Précision diagnostique limitée : Les vérificateurs de symptômes peuvent manquer de l'expertise des professionnels de la santé, rendant leur précision diagnostique peu fiable pour les conditions graves. Les utilisateurs doivent les utiliser avec prudence et non comme un remplacement pour un avis professionnel.
• Manque d'empathie : Ces outils ne peuvent pas fournir le soutien émotionnel, la réassurance ou l'orientation personnalisée que les professionnels de la santé offrent, limitant leur capacité à répondre aux besoins émotionnels des patients.
• Surexploitation des chatbots : La dépendance aux chatbots pour les conseils médicaux peut entraîner de l'anxiété due à des informations génériques ou inexactes et décourager la recherche de soins médicaux appropriés lorsque nécessaire.
• Problèmes juridiques et de confidentialité : Des erreurs dans les conseils ou la gestion des données personnelles pourraient entraîner des problèmes juridiques, en particulier dans les régions avec des lois strictes sur la confidentialité comme HIPAA. Une conception appropriée doit prioriser la conformité et la sécurité des données.

40. Agents IA dans le secteur de la santé

Les agents IA dans le secteur de la santé peuvent planifier des rendez-vous, documenter les informations des patients, soutenir le diagnostic par imagerie médicale, personnaliser les plans de traitement, aider à la découverte de médicaments et automatiser des processus tels que la facturation, la gestion des réclamations et les autorisations préalables.

Ces agents améliorent également l'engagement des patients grâce à un support conversationnel, fournissent une surveillance de la santé en temps réel, offrent une assistance en santé mentale, détectent les anomalies de facturation et s'intègrent à des systèmes tels que les dossiers de santé électroniques (DSE) pour soutenir la coordination des soins et améliorer la prise de décision.

41. Automatisation de la documentation réglementaire

L'automatisation de la documentation réglementaire fait référence à l'utilisation d'outils pilotés par l'IA pour créer, examiner et gérer des documents liés à la conformité dans des industries réglementées telles que la santé et les produits pharmaceutiques.

Avec cette automatisation, les organisations peuvent réduire l'effort manuel, assurer la cohérence avec le contenu approuvé et accélérer la rédaction de rapports d'études cliniques, de soumissions réglementaires et de documents de conformité.

Exemple réel : Novo Nordisk a adopté Anthropic's Claude pour aider à la rédaction de rapports d'études cliniques, réduisant le processus de semaines à quelques minutes.

En réduisant le nombre d'écrivains de plus de 50 à seulement trois, l'entreprise a réalisé une réduction de 94 % des effectifs et de 92 % des économies de coûts, tout en maintenant la précision grâce à une supervision humaine.

Ils exploitent la génération augmentée par récupération (RAG) pour atténuer les hallucinations de l'IA, garantissant que le contenu précédemment approuvé est réutilisé de manière cohérente. Cette approche a aidé à améliorer l'efficacité de la documentation réglementaire, démontrant comment la collaboration entre l'IA et les humains peut entraîner des processus de conformité plus rapides et plus rentables.²⁶

42. Génération de données synthétiques dans le secteur de la santé

Plutôt que de produire des données synthétiques génériques, l'IA génère désormais des ensembles de données synthétiques multi-modalités pour la recherche médicale, la formation et la validation de systèmes d'IA cliniques, abordant efficacement les contraintes de confidentialité tout en maintenant le réalisme clinique.

Les cas d'utilisation incluent :

• Développement assisté par IA de simulations de maladies synthétiques.
• Imagerie synthétique, DSE en série temporelle et données de signal.

> Applications éducatives

43. Leçons personnalisées

En exploitant l'IA générative pour l'éducation, des plans de cours personnalisés peuvent fournir aux étudiants l'éducation la plus efficace et la plus adaptée possible.

Ces plans sont élaborés en analysant les données des étudiants, telles que leurs performances passées, leurs compétences et tout commentaire qu'ils auraient pu donner concernant le contenu du programme. Cela aide à garantir que chaque étudiant, en particulier ceux ayant des handicaps, reçoit une expérience individualisée conçue pour maximiser le succès.

44. Conception de cours

De la conception de syllabi et d'évaluations à la personnalisation du matériel de cours en fonction des besoins individuels des étudiants, l'IA générative peut aider à rendre l'enseignement plus efficace.

Lorsqu'elle est combinée à différents types de réalité virtuelle, elle peut également créer des simulations réalistes qui engageront davantage les apprenants dans le processus.

45. Création de contenu pour les cours

L'IA générative permet la création rapide de divers matériaux d'enseignement, y compris des quiz et des révisions de concepts. Cela aiderait les éducateurs à générer rapidement du contenu unique.

De plus, l'IA peut générer des scripts pour des conférences vidéo ou des podcasts, rationalisant la création de contenu multimédia pour les cours en ligne (voir la figure ci-dessous).

Figure 11 : Un exemple de contenu de cours généré par IA de NOLEJ.

46. Tutorat

Le tutorat généré par l'IA peut permettre aux étudiants d'interagir avec un tuteur virtuel et de recevoir des commentaires en temps réel dans le confort de leur domicile. Cela en fait une solution idéale pour les enfants qui n'ont peut-être pas accès à l'éducation traditionnelle en face à face.

Exemple réel : Khan Academy exploite GPT-4 dans son assistant IA, Khanmigo, et il sert de tuteur virtuel pour les étudiants et de soutien pour les enseignants en répondant à différents besoins éducatifs.

Khanmigo facilite un apprentissage plus approfondi en posant des questions individualisées et en contextualisant la pertinence du contenu. Les premiers résultats montrent des promesses d'amélioration de l'engagement des étudiants et des résultats d'apprentissage. Khanmigo aide également les enseignants à créer du matériel d'instruction et à adapter les expériences d'apprentissage (Voir la figure ci-dessous).

Figure 12 : Génération de questions personnalisées de Khanmigo de Khan Academy pour un apprentissage plus approfondi.²⁷

Exemple réel : Une étude menée au Nigéria a évalué l'impact de l'IA générative sur les résultats d'apprentissage des étudiants dans l'enseignement secondaire. L'intervention consistait à utiliser Microsoft Copilot, alimenté par GPT-4, comme tuteur virtuel pour l'enseignement de la langue anglaise dans un programme extrascolaire de six semaines. L'étude a utilisé un essai contrôlé randomisé dans neuf écoles publiques.

Les résultats indiquent que les étudiants qui ont participé au programme ont connu des améliorations statistiquement significatives en anglais, en littératie numérique et en connaissance de l'intelligence artificielle.

L'approche a combiné le tutorat piloté par l'IA avec la supervision des enseignants et l'alignement du programme. L'étude a également trouvé le programme rentable par rapport aux interventions traditionnelles.

Ces résultats suggèrent que l'IA générative, lorsqu'elle est intégrée dans des programmes éducatifs structurés, peut offrir une méthode viable pour soutenir l'apprentissage dans des contextes avec des ressources éducatives limitées.²⁸

47. Protection de la confidentialité des données pour les modèles analytiques

Un avantage de l'utilisation de l'IA générative pour créer des ensembles de données d'entraînement est qu'elle peut aider à protéger la vie privée des étudiants. Une violation de données ou un incident de piratage peut révéler des données du monde réel contenant des informations personnelles sur des enfants d'âge scolaire.

Les données synthétiques générées par l'IA, dérivées de l'apprentissage de modèles du monde réel, aident à garantir l'anonymat et à protéger la vie privée des étudiants. Les ensembles de données synthétiques produits par des modèles génératifs sont efficaces et utiles pour entraîner d'autres algorithmes tout en étant sécurisés et sûrs à utiliser.

48. Restauration de vieux matériaux d'apprentissage

L'IA générative peut améliorer la qualité de matériaux d'apprentissage obsolètes ou de faible qualité, tels que des documents historiques, des photographies et des films.

En utilisant l'IA pour améliorer la résolution de ces matériaux, ils peuvent être mis à niveau vers des normes modernes et être plus attrayants pour les étudiants habitués aux médias de haute qualité.

> Applications de la mode

49. Conception créative pour les créateurs de mode

De la création de styles innovants à l'affinement et à l'optimisation de looks existants, la technologie permet aux créateurs de rester à jour avec les dernières tendances tout en préservant leur créativité dans le processus. Cela peut être fait par une variété de techniques, telles que la conception générative unique ou le transfert de style à partir d'autres sources.

Exemple réel : ClothingGAN est un outil IA conçu pour générer des conceptions de vêtements créatives. La plateforme utilise les ressources de GitHub et permet aux créateurs de créer des conceptions innovantes et uniques de manière efficace (Voir la figure ci-dessous).

Figure 13 : Vêtements générés par ClothingGAN.

50. Transformer des croquis en images en couleur

En utilisant l'IA générative, l'industrie de la mode peut économiser du temps et des ressources précieux en transformant rapidement des croquis en images vibrantes.

51. Génération de modèles de mode représentatifs

En exploitant l'IA générative pour créer une variété de modèles de mode, les entreprises de mode peuvent mieux servir leur clientèle diversifiée et afficher leurs produits de manière plus authentique. Ils peuvent utiliser de tels modèles pour des options d'essayage virtuel pour les clients ou un rendu 3D d'un vêtement.

Exemple réel : Le photographe basé à Miami Dahlia Dreszer intègre l'IA générative dans sa pratique artistique, la traitant comme un médium supplémentaire aux côtés de la photographie. Pour son exposition "Bringing the Outside In", elle a entraîné des modèles d'IA sur son style visuel, produit une pièce générée par IA et créé un clone IA pour guider les visiteurs et répondre aux questions.

Elle considère l'IA comme un outil qui peut accélérer la génération d'idées, élargir les possibilités créatives et soutenir l'expérimentation, tout en reconnaissant ses limites, telles que des résultats imprévisibles et un contrôle artistique réduit.

Dreszer soutient que l'IA nécessite un travail considérable et devrait être comprise comme faisant partie d'un long processus créatif plutôt que d'un raccourci. Elle considère le moment actuel comme un stade précoce dans l'intégration plus large de l'IA dans les flux de travail artistiques, les artistes déterminant comment s'adapter aux outils en évolution rapide.²⁹

52. Analyse marketing et des tendances pour les marques de mode

L'IA générative peut aider à l'analyse des tendances dans la mode en :

• Rassemblant une variété de techniques, telles que l'apprentissage automatique et la programmation probabiliste. Ces techniques permettent des modèles génératifs puissants qui prennent en compte les désirs du client dans le commerce de la mode.
• Générant des options profondément personnalisées pour des désirs de consommateurs spécifiques qui vont au-delà de ce que les analyses traditionnelles et les algorithmes de demande des clients peuvent faire.

Il améliore également les capacités de marketing de la mode en :

• Utilisant l'analyse de données, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour créer une gamme de produits hautement adaptée et personnalisée pour le public cible
• Concevant des e-mails, des pages web, des légendes et des publicités adaptées aux intérêts et préférences d'une personne spécifique afin de les engager
• Tracant un contenu marketing et publicitaire créatif et authentique susceptible de faire exploser les résultats de recherche

53. Cosmétiques avec IA générative

De nombreuses entreprises de l'industrie cosmétique exploitent l'IA générative, une entreprise modifiant le développement des parfums en automatisant la formulation, en réduisant le temps de production et en changeant la façon dont les parfums sont conçus et évalués.

Exemple réel : Des entreprises comme Osmo utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les molécules d'odeur et générer des parfums personnalisés en moins de 48 heures, contournant ainsi le processus traditionnel de plusieurs mois impliquant le vieillissement des matières premières et la composition manuelle.

Les grands acteurs de l'industrie, y compris Givaudan, DSM-Firmenich, IFF et Symrise, intègrent l'IA dans les contrôles réglementaires, la sélection d'ingrédients et l'optimisation des parfums.³⁰

> Applications bancaires

54. Détection de fraude

L'IA générative offre aux banques un outil puissant pour détecter les transactions suspectes ou frauduleuses, améliorant ainsi leur capacité à lutter contre la criminalité financière. L'entraînement des GAN à des fins de détection de fraude en les utilisant avec un ensemble d'entraînement de transactions frauduleuses aide à identifier les transactions sous-représentées.

Exemple réel : Stripe a intégré OpenAI's GPT-4 pour améliorer sa capacité à détecter les activités malveillantes et à comprendre les besoins des utilisateurs en analysant d'énormes quantités de données, ce qui a entraîné des réponses plus personnalisées et précises aux demandes des clients.

En analysant la syntaxe des publications Discord, GPT-4 signale les comptes suspects à l'équipe de fraude de Stripe pour enquête. GPT-4 scanne également les communications entrantes pour identifier les activités malveillantes coordonnées afin de soutenir la capacité de Stripe à gérer la fraude.

L'intégration de GPT-4 a amélioré l'efficacité opérationnelle de Stripe avec un support client plus personnalisé et des capacités avancées de détection de fraude pour maintenir une plateforme sécurisée.³¹

55. Gestion des risques

En exploitant les GAN, il est possible de calculer des estimations de valeur à risque qui affichent le montant potentiel de perte dans certaines périodes ou de construire des scénarios économiques pour prévoir les marchés financiers.

Les GAN aident également à comprendre la volatilité en générant de nouvelles situations sans hypothèses fondées sur les tendances des données historiques.

56. Génération d'explications conviviales pour le refus de prêt

Les décideurs et les demandeurs de prêt doivent comprendre les explications des décisions basées sur l'IA, y compris pourquoi les demandes de prêt ont été refusées. Un GAN conditionnel est un outil utile pour créer des explications de refus conviviales pour les demandeurs comme dans la figure ci-dessous.

Figure 14 : Génération d'explications conviviales pour les refus de prêt en utilisant des réseaux antagonistes génératifs.³²

57. Protection de la confidentialité des données

Les données synthétiques générées par l'IA peuvent aider les banques à naviguer dans les défis de confidentialité des données en créant des ensembles de données partageables et conformes à la confidentialité idéaux pour l'entraînement de modèles d'évaluation du crédit.

Pour plus d'informations, vous pouvez consulter :

• Applications de l'IA générative dans les services financiers

> Applications de jeux vidéo

58. Génération de contenu procédural

L'IA générative peut générer du contenu de jeu, tel que des niveaux, des cartes et des quêtes, basé sur des règles et des critères prédéfinis. Cela peut aider les développeurs de jeux à créer des expériences de jeu plus variées et intéressantes.

Exemple réel : Ubisoft a exploité l'IA générative pour créer les personnages non jouables (PNJ) dans Watch Dogs: Legion.

Chaque personnage du jeu a été conçu de manière unique avec des apparences, des comportements et des antécédents distincts. Ce processus a augmenté le réalisme et l'immersion du jeu tout en rendant l'expérience du joueur plus dynamique et engageante.

59. Analyse du comportement des joueurs

Il peut être utilisé pour analyser les données des joueurs, telles que les modèles de jeu et les préférences, pour fournir des expériences de jeu personnalisées. Cela peut aider les développeurs de jeux à augmenter l'engagement et la rétention des joueurs.

60. Comportement des personnages non joueurs (PNJ)

L'IA générative peut créer un comportement de PNJ réaliste et dynamique, tel que l'IA ennemie et les interactions de PNJ. Cela peut aider les développeurs de jeux à créer des mondes de jeu plus immersifs et stimulants.

61. Conception d'interface utilisateur

L'IA générative peut concevoir des interfaces utilisateur intuitives et conviviales. Cela peut aider les développeurs de jeux à améliorer l'expérience du joueur et à augmenter l'engagement des joueurs.

62. Test de jeux

Les outils de programmation générative peuvent être utilisés pour automatiser les tests de jeux, tels que l'identification des bugs et des anomalies et la fourniture de commentaires sur l'équilibre du jeu. Cela peut aider les développeurs de jeux à réduire le temps et les coûts de test et à améliorer la qualité globale de leurs jeux.

> Applications de voyage

63. Vérification d'identité

L'IA générative dans les systèmes d'identification et de vérification faciale dans les aéroports peut aider à l'identification et à l'authentification des passagers. Cela est accompli en générant une image complète du visage d'un passager en utilisant des photographies capturées sous différents angles, rationalisant le processus d'identification et de confirmation de l'identité des voyageurs.

Exemple réel : Allpass.ai a développé un outil mobile qui transforme les smartphones en scanners d'identité sans contact pour rendre les enregistrements plus rapides et les processus de voyage plus pratiques.

Cette solution intègre également la vérification biométrique et la détection de fraude, améliorant la sécurité en exploitant une base de données mondiale de documents d'identité.

64. Recommandations de voyage et de destination personnalisées

L'IA générative peut analyser les données des clients, telles que les réservations passées et les préférences, pour fournir des recommandations personnalisées pour les destinations de voyage, les hébergements et les activités.

> Applications de détail

65. Recommandations de produits

En utilisant des modèles génératifs, les outils de détail peuvent suggérer de nouveaux produits ou des produits alternatifs aux clients qui pourraient être intéressés, en fonction de leur historique d'achat et de leurs préférences. Il prédit également les besoins et préférences futurs des clients, améliorant ainsi l'expérience d'achat globale.

Exemple réel : Adoric offre un outil qui aide les sites web à afficher des recommandations de produits à divers points du parcours client, tels que sur la page d'accueil ou lors du paiement.

L'outil utilise des fonctionnalités avancées telles que le ciblage de l'audience et les déclencheurs de campagne pour optimiser l'engagement des clients en fonction de facteurs tels que l'emplacement et la source de trafic.

66. Conception de produits et d'affichage

L'IA générative peut créer de nouvelles conceptions de produits basées sur l'analyse des tendances actuelles du marché, des préférences des consommateurs et des données de ventes historiques.

Par exemple, créer des conceptions pour des vêtements, des meubles ou des appareils électroniques peut être une option. Personnaliser les options d'affichage selon le choix du client est une autre option.

67. Génération automatisée de contenu de détail

Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour créer des descriptions de produits, du contenu promotionnel pour les réseaux sociaux, des articles de blog et d'autres contenus qui améliorent le SEO et stimulent l'engagement des clients.

68. Gestion des stocks et optimisation de la chaîne d'approvisionnement

L'IA générative peut aider à prévoir la demande de produits, générant des prévisions basées sur les données de ventes historiques, les tendances, la saisonnalité et d'autres facteurs. Cela améliore le contrôle des stocks en minimisant à la fois les stocks excédentaires et les pénuries.

69. Assistants d'achat virtuels

L'IA générative peut alimenter des assistants virtuels conversationnels qui aident les clients dans leur parcours d'achat, générant des réponses à leurs requêtes et les guidant à travers le processus d'achat.

> Applications d'assurance

70. Documentation des polices

Les outils d'IA générative dans l'assurance peuvent aider à générer des documents de police basés sur des détails spécifiques à l'utilisateur. Il peut remplir automatiquement les informations lorsque nécessaire, accélérant le processus de création de ces documents.

Exemple réel : Lemonade Insurance a mis en œuvre l'IA et la technologie de chatbot, connue sous le nom de Maya, pour gérer ses offres d'assurance.

Le Maya de Lemonade interagit avec les clients en temps réel, collecte des informations et génère des documents de police instantanément pour gérer le processus pour les demandes d'assurance locataire et propriétaire.

71. Évaluation des risques et calcul des primes

L'IA générative peut être utilisée pour simuler différents scénarios de risque basés sur des données historiques et calculer la prime en conséquence.

Les modèles génératifs peuvent étudier les données historiques des clients pour simuler des scénarios futurs et les risques associés. De telles simulations soutiennent l'entraînement de modèles prédictifs visant à améliorer l'estimation des risques et à déterminer les primes d'assurance appropriées.

72. Détection de fraude

L'IA générative peut générer des exemples de réclamations frauduleuses et non frauduleuses, qui peuvent être utilisés pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique à détecter la fraude. Ces systèmes aident à identifier les réclamations potentiellement frauduleuses tôt, contribuant à des économies de coûts pour les assureurs.

73. Profilage des clients

L'IA générative peut être utilisée pour générer des profils de clients synthétiques, ce qui peut aider à développer et à tester des modèles de segmentation de clients, de prédiction de comportement et de marketing personnalisé sans enfreindre les normes de confidentialité.

74. Traitement des réclamations

Les modèles d'IA générative peuvent être utilisés pour rationaliser le processus souvent complexe de gestion des réclamations. Ils peuvent générer des réponses automatisées pour les demandes de réclamation de base, accélérant le processus global de règlement des réclamations et réduisant le temps de traitement des réclamations d'assurance.

75. Génération de polices

Les modèles d'IA générative peuvent générer des polices d'assurance personnalisées en fonction des besoins et des circonstances spécifiques de chaque client.

Sur la base de données sur le client, telles que l'âge, les antécédents de santé, l'emplacement et plus encore, le système d'IA peut générer une police qui correspond à ces attributs individuels, plutôt que de fournir une police unique pour tous.

76. Analyse prédictive et modélisation de scénarios

Les modèles d'IA générative peuvent générer des milliers de scénarios potentiels à partir de tendances et de données historiques. Les compagnies d'assurance peuvent utiliser ces scénarios pour comprendre les résultats futurs potentiels et prendre de meilleures décisions.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

Ajouter comme source préférée

> Applications de fabrication

77. Maintenance prédictive

En utilisant des algorithmes d'apprentissage profond, les fabricants peuvent prédire les pannes d'équipement et entretenir leur équipement de manière proactive. Ces modèles peuvent être entraînés sur des données provenant des machines elles-mêmes, comme la température, les vibrations, le son, etc.

À mesure que ces modèles apprennent cette gestion des données, ils peuvent générer des prévisions sur les pannes potentielles, permettant une maintenance préventive et réduisant les temps d'arrêt.

Exemple réel : BlueScope a collaboré avec Siemens pour exploiter la plateforme de maintenance prédictive Senseye pour résoudre les temps d'arrêt opérationnels dans ses lignes de production.

Grâce à la surveillance basée sur l'IoT des machines, BlueScope a détecté les pannes d'équipement plus tôt, ce qui a aidé à réduire le gaspillage de ressources et à améliorer l'efficacité de la production.

78. Contrôle qualité

L'IA peut aider à améliorer les processus de contrôle qualité dans la fabrication. En apprenant à partir d'images de produits passés et en identifiant les défectueux, les outils d'IA générative peuvent générer un modèle pour prédire si un produit nouvellement fabriqué est susceptible d'être défectueux.

79. Planification de la production et gestion des stocks

Les modèles d'IA générative peuvent simuler divers scénarios de production, prévoir la demande et aider à optimiser les niveaux de stock. Il peut utiliser les données historiques des clients pour prévoir la demande, permettant ainsi des calendriers de production plus précis et des niveaux de stock optimaux.

Applications de l'IA générative spécifiques aux fonctions d'entreprise

> Applications de service client

80. Réponses personnalisées aux clients

Les outils conversationnels d'IA générative peuvent être entraînés sur des données clients, telles que les achats passés, l'historique des chats et les commentaires des clients pour créer un profil personnalisé pour chaque client. Lorsqu'un client envoie un message, ChatGPT ou d'autres outils similaires peuvent utiliser ce profil pour fournir des réponses pertinentes adaptées aux besoins et préférences spécifiques du client.

Exemple réel : Pendant la pandémie de COVID-19, Banc Sabadell a collaboré avec Zendesk pour mettre en œuvre un système de chat alimenté par l'IA.

Cet assistant virtuel a aidé à gérer l'afflux de demandes des clients en fournissant des options d'auto-service pour les questions courantes et en acheminant les problèmes plus complexes vers des agents humains pour résolution.

81. Support client multilingue

Le support multilingue offert par des outils d'IA générative comme ChatGPT pour le service client implique l'utilisation des capacités de LLM du système pour fournir un support aux clients qui parlent différentes langues. Les outils d'IA conversationnelle peuvent être entraînés dans une variété de langues et peuvent traduire des messages d'une langue à l'autre en temps réel.

Figure 15 : Une réponse client multilingue exemplaire générée par ChatGPT. Découvrez les diverses applications commerciales de ChatGPT.

82. Réponses rapides aux demandes et plaintes des clients

Les outils conversationnels peuvent être entraînés à reconnaître et à répondre aux plaintes courantes des clients, telles que des problèmes de qualité de produit, des retards d'expédition ou des erreurs de facturation.

Lorsqu'un client envoie un message avec une plainte, l'outil peut analyser le message et fournir une réponse qui répond aux préoccupations du client et offre des solutions potentielles.

Exemple réel : Le GenAI de ServiceNow a augmenté l'auto-service des employés de 14 % et l'auto-service des clients de 10 %, en permettant aux utilisateurs de trouver intuitivement des réponses par eux-mêmes avec sa fonction d'auto-service. Ce changement réduit la charge sur les centres d'aide, permettant aux agents de se concentrer davantage sur des tâches engageantes et de fournir aux utilisateurs des solutions opportunes.

L'équipe DT de ServiceNow a économisé 5,5 millions de dollars par an grâce à cette méthode, avec un taux de redirection de 54 % des problèmes ITSM et Now Support atteignant près de 20 % d'évitement de cas. Cette approche assure des résolutions rapides et améliore la satisfaction, car 56 % des clients signalent des expériences positives avec des solutions résumées par l'IA.³³

83. Création d'e-mails clients

Des outils comme ChatGPT peuvent créer des modèles d'e-mail personnalisés pour des clients individuels en utilisant les informations clients fournies. Lors de la rédaction d'e-mails clients, ChatGPT peut exploiter des modèles pour créer des messages personnalisés en fonction des préférences et des exigences du destinataire.

Figure 16 : ChatGPT fournit un modèle d'e-mail pour un certain problème client.

84. Répondre aux avis des clients

Lorsqu'un client laisse un avis ou un commentaire sur des plateformes d'avis en ligne ou votre site web, ChatGPT ou d'autres outils peuvent générer une réponse qui répond aux préoccupations du client et offre des solutions ou une assistance potentielles.

85. Répondre aux FAQ

Par exemple, ChatGPT peut être entraîné sur la page FAQ d'une entreprise ou une base de connaissances pour reconnaître et répondre aux questions courantes des clients.

> Applications financières

86. Conseils financiers et d'investissement personnalisés

Les systèmes d'IA peuvent adapter les conseils financiers, les profils de risque et les stratégies d'investissement en utilisant des modèles génératifs qui simulent des résultats financiers personnalisés aux objectifs et à la tolérance au risque d'un utilisateur.

87. Automatisation des comptes fournisseurs automatisation/traitement des factures

Les solutions d'IA générative vont au-delà de l'extraction de paires clé-valeur à partir de documents et permettent aux utilisateurs de interroger les documents de manière flexible, aidant à débloquer l'automatisation pour des documents plus complexes.

Figure 17 : Traitement des factures avec IA générative.³⁴

Les équipes AP n'ont pas besoin de changer leurs systèmes d'enregistrement, comme l'ERP, pour profiter de telles technologies ; leur ERP peut être enrichi via des plugins comme décrit ici : Automatisation AP de Blackbaud.

Exemple réel : BBVA, la deuxième plus grande banque d'Espagne, a collaboré avec OpenAI pour acquérir 3 000 licences ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, une version orientée entreprise de ChatGPT, permet aux employés de créer des "GPT" personnalisés adaptés à des tâches ou des flux de travail spécifiques.

Le personnel de BBVA dans divers départements, y compris le juridique, les risques, le marketing, les talents et les finances, a développé plus de 2 900 GPT. Ces outils effectuent diverses fonctions, telles que l'interprétation de terminologie liée aux risques comme "écriture de perte" à la rédaction de réponses aux demandes des clients de la banque de détail.

BBVA a signalé que les premiers adoptants ont connu une augmentation de la productivité, 80 % des utilisateurs déclarant que les outils leur font gagner plus de deux heures par semaine. Cependant, les préoccupations concernant les impacts mesurables sur le résultat net et les défis de mise à l'échelle de la technologie sont toujours en cours. L'entreprise a souligné les difficultés d'intégration de ChatGPT Enterprise avec des systèmes et bases de données internes complexes.

La banque a depuis étendu à 3 300 licences et prévoit une croissance supplémentaire en 2025.

Pour plus d'informations, voir les applications de l'IA dans les comptes fournisseurs.

> Applications marketing

88. Création de contenu pour le marketing

Les outils d'IA générative permettent aux entreprises de créer du contenu personnalisé tel que des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux, des publicités vidéo et des campagnes d'e-mail.

Une étude récente de plus de trois ans de recherche a révélé que la synergie humain-IA est plus probable dans les tâches créatives que dans celles basées sur la décision. Dans le travail créatif comme la création de contenu, l'IA complète la créativité humaine en gérant les tâches répétitives, tandis que les humains fournissent l'intuition et l'originalité.³⁵

Par exemple, les outils d'IA peuvent générer des titres, structurer des articles et suggérer des appels à l'action, tandis que les marketeurs affinent le message et assurent la cohérence de la marque. Cette collaboration augmente l'efficacité sans perdre la touche créative qui engage les audiences.

À mesure que l'IA évolue, les entreprises devraient se concentrer sur l'intégration stratégique de l'IA dans les flux de travail de contenu, plutôt que d'automatiser entièrement les processus créatifs.

Figure 18 : Contenu généré par IA pour la publicité d'un nouveau modèle de voiture électrique en utilisant ChatGPT.

Exemple réel : Site Smart Marketing³⁶ , une agence de marketing numérique et de développement web, a fait face à des défis pour mettre à l'échelle leur production de contenu tout en maintenant la qualité et en adhérant aux directives de la marque. En collaborant avec Narrato, ils ont réalisé :

• Efficacité améliorée : En intégrant les outils de création de contenu pilotés par l'IA de Narrato, Site Smart a réduit son temps de production de contenu d'un facteur huit. Des fonctionnalités telles que des modèles IA personnalisés et des paramètres de voix de marque ont permis la génération de contenu conforme à la marque dès le départ.
• Réduction des coûts : L'intégration avec Narrato a entraîné une diminution de 80 % des coûts de production de contenu. Cette efficacité a permis à Site Smart de réallouer les ressources plus efficacement tout en se concentrant sur les domaines qui génèrent une plus grande valeur pour ses clients.
• Contrôle qualité amélioré : La plateforme de Narrato a fourni un espace de travail centralisé avec une collaboration améliorée et une réduction des erreurs. L'intégration de l'IA a assuré la cohérence du contenu et l'alignement sur le ton de la marque tout en minimisant le besoin de révisions extensives.

89. Expérience client personnalisée

ChatGPT et d'autres outils génératifs similaires avec leur traitement du langage naturel peuvent générer du contenu personnalisé pour vos clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement passé et de leur démographie. Cela peut vous aider à créer du contenu ciblé qui résonne avec votre audience, conduisant à un engagement et des taux de conversion plus élevés.

Consultez l'IA conversationnelle pour les ventes pour découvrir comment elle améliore les interactions clients

90. Recherche d'audience

L'IA générative peut être utilisée pour analyser les données des clients telles que :

• Requêtes de recherche
• Interactions sur les réseaux sociaux
• Achats passés pour identifier des modèles et des tendances dans le comportement des clients.

En analysant ces données, les outils d'IA générative peuvent vous aider à identifier les préférences, les intérêts et les points de douleur de votre audience cible. Ces informations peuvent informer votre message marketing, votre contenu et le développement de produits.

91. Rédaction de descriptions de produits

Les descriptions de produits jouent un rôle crucial dans le marketing, car elles fournissent aux clients potentiels des informations détaillées sur les caractéristiques, les avantages et la valeur d'un produit. Des outils génératifs comme ChatGPT peuvent aider à créer des descriptions de produits convaincantes et informatives qui résonnent avec votre audience cible.

92. Création de sondages clients

Les marketeurs peuvent utiliser des sondages comme un outil précieux pour collecter des commentaires et des informations des clients afin d'améliorer les produits, les services et les tactiques promotionnelles. Voici quelques façons dont l'IA générative peut aider à créer des sondages clients :

• Génération de questions
• Organisation de la structure du sondage
• Rendre les sondages multilingues avec sa capacité de traduction
• Analyse de sondage

93. Génération de publicités vidéo ou de démos de produits

Les applications de génération vidéo dans GenAI incluent :

• Publicités vidéo : Avec l'IA générative, les entreprises peuvent créer des publicités vidéo de haute qualité qui peuvent être utilisées sur diverses plateformes, y compris les réseaux sociaux et les sites de partage de vidéos. Cela peut aider à augmenter la notoriété de la marque et à stimuler les conversions.
• Démos de produits : La génération vidéo peut également être utilisée pour créer des vidéos de démonstration de produits. En utilisant l'IA générative pour créer ces vidéos, les entreprises peuvent présenter leurs produits de manière visuellement attrayante, ce qui peut aider à augmenter l'engagement et les ventes.

Exemple réel : SimCorp, un fournisseur mondial de solutions intégrées de gestion d'investissements, a collaboré avec Synthesia pour améliorer l'efficacité et la cohérence de son processus de production vidéo. En s'associant à Synthesia, ils ont réalisé :

• Production accélérée : En utilisant la plateforme de création vidéo pilotée par l'IA de Synthesia, SimCorp a augmenté sa production vidéo de cinq fois.
• Gain de temps : La collaboration a permis la création de deux vidéos de 3 à 4 minutes en une seule journée, réduisant le temps précédemment requis.
• Marque cohérente : La plateforme de Synthesia a assuré que toutes les vidéos maintenaient une expérience de marque cohérente et de haute qualité qui s'aligne sur les directives de SimCorp.

94. Campagnes d'e-mail marketing

L'exploitation de l'IA générative pour l'e-mail marketing soutient les processus marketing en rationalisant l'automatisation et en augmentant la personnalisation et la créativité avec la génération de contenu engageant.

Les outils d'IA générative peuvent être utilisés pour générer des éléments personnalisés :

• Texte d'e-mail
• Lignes d'objet
• Images dans le corps de l'e-mail
• Appels à l'action (CTAs).

Les outils d'e-mail marketing par IA peuvent également permettre aux entreprises de :

• Automatiser les réponses par e-mail
• Sélectionner l'audience cible
• Optimiser les délais de livraison des e-mails

SEO Applications

95. Génération d'idées de sujets pour la rédaction de contenu

Des outils génératifs comme ChatGPT peuvent être utilisés pour générer des idées de sujets pour la rédaction de contenu SEO en exploitant ses capacités de traitement du langage pour :

• Produire des mots-clés et des phrases pertinents
• Analyser le contenu des concurrents pour identifier les lacunes dans la couverture
• Suggérer des sujets basés sur les tendances actuelles et les requêtes de recherche des utilisateurs

96. Conduire une recherche de mots-clés

Le processus d'inclusion de mots-clés connexes dans le contenu est crucial pour une stratégie SEO réussie car il aide à déterminer les termes et les phrases que les clients potentiels utilisent lorsqu'ils recherchent des produits ou des services liés aux offres du site web.

Des outils génératifs comme ChatGPT peuvent effectuer des fonctions dans l'optimisation de la recherche de mots-clés, telles que :

• Génération de mots-clés : Il peut générer une liste de mots-clés pertinents pour un sujet ou un thème en analysant le contexte et le langage utilisé dans les informations fournies.
• Identification des tendances de mots-clés : Il peut analyser les données de recherche pour identifier les tendances actuelles de mots-clés et suggérer des termes susceptibles d'être populaires dans un avenir proche.

Figure 19 : Génération d'idées de mots-clés pour le contenu marketing B2B avec ChatGPT.

97. Trouver les bons titres

Des outils génératifs comme ChatGPT peuvent générer des titres compatibles SEO en s'assurant que les titres sont :

• Descriptifs et transmettent clairement le sujet du contenu
• Capables d'intégrer des mots-clés pertinents liés au sujet
• Concis et aller droit au but, tombant généralement dans la limite de 60-70 caractères pour une affichage optimal dans les pages de résultats des moteurs de recherche.
• Accrocheurs et susceptibles d'attirer des clics, ce qui peut aider à améliorer le taux de clics (CTR) et, ultimement, le SEO

98. Regroupement de l'intention de recherche

Comprendre l'intention de recherche derrière une requête est crucial pour créer du contenu qui répond avec précision et efficacité aux besoins des clients, conduisant à un engagement et des conversions plus élevés.

Des outils comme ChatGPT peuvent aider au regroupement de l'intention de recherche en analysant les requêtes de recherche et en les catégorisant en fonction de l'objectif ou du but intentionnel de l'utilisateur, grâce aux méthodes de traitement du langage naturel (NLP). Cela permet aux entreprises et aux marketeurs de comprendre le but de requêtes de recherche spécifiques et d'affiner leur contenu et leurs stratégies pour répondre plus efficacement aux besoins de leur audience.

Exemple réel : Le AI Search Grader de HubSpot³⁷ est conçu pour évaluer la visibilité de la marque et le sentiment sur les moteurs de recherche alimentés par l'IA comme ChatGPT et Perplexity. L'analyse de la façon dont ces modèles référencent la marque fournit des informations sur la performance actuelle et identifie les domaines à améliorer. Les fonctionnalités clés incluent :

• Analyse du sentiment de marque : Évalue le ton et le contexte dans lesquels les modèles d'IA discutent de la marque, offrant un score de sentiment pour mesurer la perception du public.
• Évaluation de la part de voix : Mesure la présence de la marque par rapport aux concurrents dans les résultats de recherche générés par l'IA pour aider les utilisateurs à comprendre leur positionnement sur le marché.
• Rapports : Fournit une analyse détaillée mettant en évidence les forces et les faiblesses de la marque dans le paysage de la recherche IA.

99. Création de structure de contenu

Des outils comme ChatGPT peuvent aider à créer une structure de contenu en générant des esquisses et des suggestions d'organisation pour un sujet donné. Cela peut être utile pour la maximisation SEO car un contenu bien structuré et organisé offre non seulement une meilleure expérience utilisateur mais aide également les moteurs de recherche à comprendre le contexte et la pertinence du contenu.

Figure 20 : ChatGPT crée la structure de contenu.

100. Génération de méta-descriptions

Une méta-description est un attribut HTML qui fournit un bref résumé du contenu d'une page web. La méta-description sert de publicité pour la page, encourageant les utilisateurs à cliquer sur le lien et à visiter la page. Par conséquent, les méta-descriptions sont un élément important dans le SEO.

ChatGPT peut être utilisé pour créer des méta-descriptions efficaces en générant des résumés du contenu qui décrivent avec précision et concisément le sujet principal d'une page.

101. Création de codes de plan de site

Un plan de site est un fichier XML structuré qui liste toutes les pages et le contenu d'un site web. Il aide les moteurs de recherche à comprendre la structure et l'organisation d'un site web. Le code de plan de site fournit des informations sur chaque page, telles que son URL, la date de sa dernière modification et sa priorité par rapport aux autres pages du site.

ChatGPT peut être utilisé pour générer des codes de plan de site, produisant un fichier XML qui liste toutes les pages et le contenu d'un site web.

> Applications RH

102. Génération de descriptions de poste

L'IA générative peut être utilisée pour créer des descriptions de poste qui reflètent avec précision les compétences et les qualifications requises pour un poste particulier.

Exemple réel : Pour traiter et récupérer des CV pertinents basés sur des descriptions de poste en langage naturel, DataToBiz a développé un filtre de CV alimenté par l'IA. En utilisant la recherche sémantique et les grands modèles de langage (LLMs), le filtrage de CV a permis l'interprétation et la correspondance des descriptions de poste avec les CV. Le système a amélioré les requêtes des utilisateurs, indexé les CV et fourni des résultats contextuellement précis.

La solution a également amélioré la satisfaction des utilisateurs, optimisé l'efficacité opérationnelle et permis une acquisition de talents stratégique, ce qui se traduirait par une sélection de candidats plus rapide et plus précise.³⁸

103. Création de questions d'entretien

Les départements RH doivent souvent développer un ensemble de questions à poser aux candidats à l'emploi pendant le processus d'entretien, ce qui peut prendre du temps. L'IA peut générer des questions d'entretien qui sont pertinentes pour le poste et qui évaluent les qualifications, les compétences et l'expérience du candidat.

Figure 21 : ChatGPT crée un ensemble de questions d'entretien pour un poste.

104. Génération de matériaux d'intégration

L'IA peut générer des matériaux d'intégration pour les nouveaux employés, tels que des vidéos de formation, des manuels et d'autres documentation.

105. Support des employés avec des chatbots IA

L'exploitation d'outils d'IA peut améliorer la satisfaction des employés en simplifiant l'accès à l'information et en automatisant les processus RH de routine. Ces systèmes soutiennent les agents RH pour gérer efficacement des tâches telles que :

• Répondre aux questions fréquemment posées,
• Traitement des demandes de congés,
• Gestion de la paie, et
• Supervision des avantages tels que les soins de santé, les régimes de retraite et les opportunités de développement de carrière.

Exemple réel : TheKey avait besoin d'améliorer son processus de candidature, qui était chronophage et entraînait des taux de conversion plus faibles.³⁹ Les processus manuels et les inefficacités dans l'embauche ont ralenti la prise de décision et l'intégration avec l'écosystème d'embauche plus large.

Les chatbots RH et les assistants virtuels alimentés par l'IA ont rationalisé le processus de candidature, réduisant le temps de candidature de 10 fois et augmentant considérablement les taux de conversion. En automatisant les tâches clés et en fournissant des informations précieuses, ces outils d'IA ont amélioré la prise de décision et l'intégration avec l'écosystème d'embauche.

Exemple réel : Les agents RH de IBM exploitent une bibliothèque complète d'automatisation conversationnelle IA préconstruite, appelée "skill-flows". Ces automatisations aident à gérer des tâches RH complexes tout en garantissant la conformité avec les réglementations et les politiques de l'entreprise. Il fournit également aux employés une expérience de chat en libre-service alimentée par le langage naturel.⁴⁰

106. Augmenter la productivité au travail

Les grandes entreprises font face à un défi persistant dans l'optimisation du temps des travailleurs du savoir, car un effort considérable est consacré à des tâches de routine telles que la préparation d'e-mails et de réunions, plutôt qu'aux responsabilités principales.

Une expérience sur le terrain de six mois utilisant Microsoft 365 Copilot a démontré que l'IA générative peut réduire le temps passé sur les e-mails de 25 %, accélérer l'achèvement des documents et augmenter le temps de concentration, le tout sans perturber les flux de travail de l'équipe ou les structures de réunion.

Les améliorations les plus notables se sont produites dans des tâches que les travailleurs pouvaient ajuster indépendamment, mettant en évidence les gains de productivité précoces mais soulignant également le besoin de changements organisationnels plus larges pour réaliser une transformation complète pilotée par l'IA.⁴¹

> Applications de la chaîne d'approvisionnement et des achats

107. Prévision de la demande et gestion de la chaîne d'approvisionnement

L'IA générative peut aider les entreprises à prévoir la demande pour des produits et services spécifiques afin d'optimiser leurs opérations de chaîne d'approvisionnement en conséquence. Cela peut aider les entreprises à réduire les coûts d'inventaire, à améliorer les délais de fulfillment des commandes et à réduire le gaspillage et le surstockage.

Découvrez comment l'IA générative transforme les opérations de chaîne d'approvisionnement en prévoyant la demande et en optimisant les processus.

Exemple réel : Une société de services pharmaceutiques de premier plan opérant dans les Amériques, l'Europe et l'Asie-Pacifique a fait face à des défis récurrents pour aligner la demande des clients sur les livraisons des fournisseurs. Ses prévisions internes reposaient sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des changements de demande saisonnière ou des lancements de produits. Cela a créé une visibilité limitée entraînant des ruptures de stock dans 25 sites et réduit la performance globale de la chaîne d'approvisionnement.

Dans les trois mois suivant l'adoption de Kinaxis Maestro, l'équipe de planification est passée d'un horizon de prévision d'une semaine à un horizon de planification de 18 mois. Le système a intégré les lancements de produits, les changements de couverture d'assurance et les signaux d'offre et de demande en temps réel. Les résultats clés comprenaient :

• Augmentation de 47 % de la précision des prévisions.
• Réduction de 14 % des stocks en main.
• Amélioration de 34 % des rotations d'inventaire.
• Réduction significative des annulations de commandes de patients dues à la disponibilité des produits.⁴²

108. Gestion des stocks avec des chatbots IA

Les chatbots IA peuvent gérer les processus d'achat en automatisant des tâches telles que la surveillance des niveaux de stock, la réapprovisionnement des marchandises et le suivi des commandes en temps réel. Ils améliorent également la prise de décision grâce à la prévision de la demande, la catégorisation des produits et la fourniture de mises à jour d'inventaire en temps réel. Voici les avantages de l'exploitation de chatbots IA pour la gestion des stocks :

• Achat automatisé : Les chatbots IA peuvent réapprovisionner des articles automatiquement en fonction des seuils de stock.
• Suivi des stocks : Fournit des mises à jour en temps réel sur les niveaux de stock et les statuts de commande.
• Support client : Gère les demandes d'informations sur la disponibilité des produits et les détails de commande.
• Catégorisation améliorée : Utilise l'apprentissage automatique pour mieux classer et suggérer des produits.

109. Transport et routage

L'IA générative peut grandement améliorer le transport et le routage dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. En traitant de grandes quantités de données provenant de multiples sources, elle peut créer des plans de transport optimisés, économisant du temps et augmentant l'efficacité logistique.

Les avantages clés incluent :

• Planification de routes rentable et livraisons à temps.
• Gestion plus intelligente des véhicules et de la flotte avec une meilleure utilisation des ressources et une usure réduite.
• Routage adaptatif qui répond aux perturbations et aux retards.

Exemples réels :

Le système ORION d'UPS a économisé plus de 10 millions de gallons de carburant par an tout en améliorant les performances de livraison à temps.⁴³

DHL a constaté une augmentation de 15 % des livraisons à temps et une réduction de 20 % des retards d'expédition en utilisant sa plateforme MySupplyChain alimentée par l'IA.⁴⁴

> Applications juridiques

110. Génération de contrats

L'IA générative peut générer des contrats basés sur des modèles prédéfinis et des critères. Cela peut faire gagner du temps et des efforts aux départements d'achat et aider à assurer la cohérence et l'exactitude du langage contractuel.

Exemple réel : Orangetheory a travaillé avec Ironclad pour automatiser ses processus de gestion de contrats et exploiter AI Assist pour gérer plus de 1 000 modèles de contrats dans son réseau de franchises.

Cette collaboration a réduit les délais de projet de six mois à trois et amélioré l'expérience client avec des solutions de contrats numériques.

111. Conformité des contrats

Les entreprises ont des milliers de contrats avec diverses conditions négociées. Les LLMs ou les applications d'IA générative avec des capacités de compréhension du langage peuvent :

• Catégoriser les contrats
• Identifier les conditions courantes
• Mettre en évidence les conditions uniques ou rares

112. Chatbots juridiques

L'IA générative permet aux chatbots de fournir des conseils juridiques de base en interprétant les requêtes des utilisateurs et en fournissant des réponses claires et précises. Ces chatbots peuvent aider avec des questions juridiques courantes, telles que les droits des locataires ou les bases des contrats, et aider les utilisateurs à préparer des documents juridiques simples via des invites guidées.

Ils peuvent également orienter les utilisateurs vers les bonnes ressources, telles que les services d'aide juridique ou les portails gouvernementaux, en fonction du problème en question. En automatisant le soutien juridique précoce, les chatbots alimentés par l'IA rendent l'assistance juridique plus accessible, en particulier pour les individus qui peuvent faire face à des obstacles de coût ou d'accessibilité.

113. Gouvernance de l'IA et automatisation de la conformité

Les organisations déploient des outils de gouvernance de l'IA pour les rapports réglementaires, l'audit de modèles et l'explicabilité.

Les applications incluent :

• Génération de documents de politique et de conformité
• Évaluation des risques de l'IA et détection des biais
• Journal d'audit et résumés de décisions explicables

Exemple réel : Credo AI offre des capacités telles que l'AI Registry pour la visibilité du système, les espaces de travail de gouvernance pour la gestion de la conformité, l'intelligence des politiques pour une supervision standardisée et des garde-fous pour assurer l'utilisation responsable de l'IA générative.

Disponible dans des configurations de cloud public, de cloud privé et d'hébergement autonome, la plateforme permet aux organisations de maintenir la transparence, la conformité réglementaire et la responsabilité tout au long du cycle de vie de l'IA.⁴⁵

> Applications de vente

114. Génération de vidéos de vente

L'IA générative peut être utilisée pour créer des vidéos de vente personnalisées adaptées spécifiquement aux besoins et aux attentes du client. Ces vidéos de vente personnalisées permettent aux proxy de vente de s'adresser individuellement aux objectifs de vente, d'augmenter les relations personnelles avec les clients et de générer plus de prospects.

Exemple réel : Xerox a collaboré avec la plateforme de vidéo avatar IA de Synthesia pour réduire les coûts de production vidéo de 50 % et réduire le temps nécessaire pour créer du contenu de formation de 30 %.

La plateforme a également permis à Xerox de localiser le matériel de formation pour sa main-d'œuvre mondiale tout en améliorant l'engagement et la rétention des connaissances pour plus de 1 000 proxy de vente.

115. Coaching de vente

L'IA générative peut être utilisée pour fournir un coaching de vente personnalisé à des proxy de vente individuels, en fonction de leurs données de performance et de leur style d'apprentissage. Cela peut aider les équipes de vente à améliorer leurs compétences et leurs performances et à augmenter la productivité des ventes.

116. Prévision des ventes et optimisation du pipeline

L'IA générative peut analyser les données de ventes historiques et générer des prévisions pour les ventes futures. Ainsi, les équipes de vente peuvent optimiser leur pipeline de ventes et allouer les ressources plus efficacement.

117. Identification et qualification des prospects

L'IA peut être utilisée pour identifier des prospects de vente potentiels basés sur les données et le comportement des clients, et qualifier les prospects en fonction de leur probabilité de conversion. De plus, elle peut générer des tactiques et des campagnes de vente personnalisées pour générer des prospects.

> Applications d'audit

118. Automatisation des rapports d'audit

Les processus manuels, tels que les rapports, pourraient être chronophages et sujets aux erreurs. Les modèles génératifs comme ChatGPT peuvent aider les auditeurs à automatiser les tâches répétitives, telles que la paperasse et les rapports. Plus précisément, ils peuvent produire des rapports standardisés (comme la figure ci-dessous) qui offrent une cohérence dans la façon dont les résultats sont présentés.

Figure 22 : Génération de rapports d'audit avec ChatGPT de OpenAI.

Exemple réel : KPMG a collaboré avec MindBridge pour exploiter l'IA pour analyser les données financières et automatiser les processus d'audit.

Ce partenariat a augmenté la précision et l'efficacité des audits en utilisant l'IA pour détecter les anomalies et signaler les transactions à risque. Il a permis à KPMG de fournir des informations financières plus fiables à ses clients.

119. Analyse de données de documents

Les processus d'audit analysent régulièrement d'énormes ensembles de données financières et opérationnelles.

ChatGPT peut automatiser certaines de ces tâches d'analyse de données, telles que dans :

• Effectuer des calculs
• Aggrégations
• Comparaisons d'ensembles de données

120. Surveillance des risques en temps réel

Les outils d'IA générative peuvent également être utiles dans la surveillance des risques en temps réel. Les auditeurs interagissent avec le modèle pour explorer les opérations de l'organisation, les mesures de contrôle et le contexte commercial.

ChatGPT, par exemple, peut aider les auditeurs à évaluer les niveaux de risque, à identifier les domaines prioritaires pour une enquête plus approfondie et à obtenir des informations sur les dangers potentiels.

121. Reconnaissance de modèles et détection d'anomalies

L'IA générative peut aider les auditeurs à repérer et à signaler les anomalies d'audit pour un examen plus approfondi. Lorsqu'elle est intégrée correctement avec l'évaluation humaine, les outils d'IA générative peuvent être utiles pour identifier la fraude potentielle et améliorer les fonctions d'audit interne.

Les auditeurs peuvent utiliser les capacités de traitement du langage naturel des modèles d'IA générative pour révéler des risques potentiels qui pourraient être difficiles à identifier manuellement en lui fournissant des données pertinentes et en lui demandant de rechercher des modèles étranges ou inattendus.

122. Formation des auditeurs

Dans l'audit, ChatGPT peut former les auditeurs en leur offrant une expertise, des explications et des exemples pertinents pour leurs travaux. Il peut offrir du matériel éducatif tel que :

• Connaissances conceptuelles
• Études de cas

> Applications de recherche et développement (R&D)

123. Collaboration d'équipe pour les équipes R&D

L'IA générative peut fonctionner comme un coéquipier collaboratif dans la prise de décision de haut niveau et la résolution de problèmes. En offrant des suggestions, en évaluant les compromis et en synthétisant les connaissances à travers les domaines, les outils d'IA peuvent améliorer le travail d'équipe interdisciplinaire.

Exemple réel : Une étude a été menée avec 776 professionnels chez Procter & Gamble pour évaluer l'impact de l'IA, en particulier GPT-4, sur le travail d'équipe et la performance individuelle dans des tâches de développement de produits.⁴⁶ Les principales conclusions de l'étude incluent :

• Amélioration de la performance : Les individus assistés par l'IA ont performé à égalité avec les équipes traditionnelles de deux personnes sans IA, indiquant que l'IA peut reproduire les avantages de la collaboration humaine. Les équipes utilisant l'IA ont montré les niveaux de performance les plus élevés, en particulier dans la production de solutions de haute qualité.
• Intégration de l'expertise : L'assistance par l'IA a permis aux professionnels commerciaux et R&D de développer des solutions équilibrées intégrant des perspectives techniques et de marché, comblant efficacement les silos d'expertise traditionnels.
• Gains d'efficacité : Les participants utilisant l'IA ont terminé les tâches 12-16 % plus rapidement que ceux sans IA, tout en générant des solutions plus détaillées et plus étendues.
• Impact émotionnel : Les utilisateurs de l'IA ont signalé une augmentation des émotions positives, telles que l'excitation et l'enthousiasme, et une diminution des sentiments négatifs, comme l'anxiété et la frustration, par rapport à leurs homologues non utilisateurs d'IA.

124. IA générative dans la recherche en IA

À mesure que la demande de capacités génératives augmente, les chercheurs explorent de nouvelles innovations architecturales et des méthodes d'entraînement pour améliorer l'efficacité, l'évolutivité et les performances.

Cela inclut la résolution de défis tels que le coût de calcul, les limitations de mémoire et la capacité à gérer des fenêtres de contexte plus longues tout en maintenant des sorties de haute qualité.

Exemple réel :

Selon des recherches récentes, une nouvelle architecture neuronale appelée Réseau Rétentif (ReN) a été proposée comme une alternative aux Transformers pour les grands modèles de langage.

ReN introduit un mécanisme de rétention qui remplace l'attention traditionnelle, offrant une complexité de temps et de mémoire linéaire pour une efficacité améliorée sur les longues séquences. Il combine les avantages de mémoire des modèles récurrents avec les capacités d'entraînement parallèle des Transformers grâce à une méthode connue sous le nom de décomposition récurrente linéaire.

Les résultats expérimentaux montrent que ReN correspond ou dépasse les performances des Transformers sur les principaux benchmarks tout en permettant une inférence plus rapide et une consommation de ressources réduite.⁴⁷

> Applications de productivité et d'automatisation

125. Agents de flux de travail IA

Les agents IA peuvent effectuer des tâches de bout en bout en chaînant le raisonnement, la mémoire et les actions à travers des applications telles que CRM, Slack ou Jira.

Les applications incluent :

• Générateurs de documents et assistants de résumé
• Créateurs de présentations
• Assistants de navigateur web
• Suivi automatisé des réunions
• Orchestration de flux de travail entre les outils d'entreprise

Par exemple, nous avons évalué des outils Excel alimentés par l'IA pour évaluer leur précision, leurs fonctionnalités et leurs prix. Voici quelques-uns des résultats :

• Claude Max : Offre la plus grande précision et l'expérience la plus conviviale.
• R2 Copilot : Se débrouille bien sur les tâches de base mais lutte avec des calculs plus complexes.
• Quadratic : Se distingue par ses puissantes fonctionnalités de visualisation et ses capacités de codage en Python et PHP.
• Tryshortcut : Fournit des explications approfondies et des fonctions analytiques, le rendant idéal pour la modélisation financière.
• GPTExcel : Excellent dans le support de plusieurs langues, le rendant adapté aux équipes internationales.

Résumé des applications d'IA générative avec des cas d'utilisation et des exemples

*Une industrie, une fonction d'entreprise ou un autre domaine d'application

FAQ

Citer cette recherche

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 125 Applications d'IA Générative}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 22 Juin 2026}
}

Liens de référence

1.

Netflix uses generative AI in one of its shows for first time | Netflix | The Guardian

The Guardian

2.

Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

Pictory.ai

3.

AI Video Research & Innovation | Runway AI

4.

DALL·E 2 | OpenAI

5.

Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company

6.

Full article: Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs

Taylor & Francis

7.

Free AI Design Generator - Design Using AI | Figma

8.

Luma AI | AI Video Generation with Ray3 & Dream Machine | Luma AI

Luma AI

9.

[2108.04476] SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation

10.

[2309.03926] Large-Scale Automatic Audiobook Creation

11.

Twilio Help Center

12.

Resources and Insights for Enterprise L&D Leaders | Filtered

Filtered

13.

When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind | PLOS Mental Health

14.

Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta

15.

#genai #llms #trip | Pranav Pathak | 125 comments

16.

How Amazon Q automates software development with GenAI | Andy Jassy posted on the topic | LinkedIn

17.

https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

18.

After more than a year in secrecy, yesterday we revealed Daisy to the world. An AI pensioner who scams the scammers. She’s already wasted thousands of hours of scammers’ time. And while they’re… | David Masterman | 230 comments

19.

ChatGPT plugins | OpenAI

20.

Hello GPT-4o | OpenAI

21.

Generative AI in drug discovery: Use cases, benefits and implementation

22.

https://arxiv.org/pdf/2510.09914

23.

AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

24.

https://www.novartisfoundation.org/our-programs/ai4betterhearts-cardiovascular-data-collaborative

25.

Using GenAI to Understand Health Care Solutions | BCG

Boston Consulting Group

26.

How Novo Nordisk uses AI to draft clinical reports | Simon Smith posted on the topic | LinkedIn

27.

Powering virtual education for the classroom | OpenAI

28.

https://documents1.worldbank.org/curated/en/099548105192529324/pdf/IDU-c09f40d8-9ff8-42dc-b315-591157499be7.pdf

29.

Why This Artist Isn’t Afraid of AI’s Role in Art

Time

30.

How AI infiltrated perfume | The Verge

The Verge

31.

Streamlining financial solutions for safety and growth | OpenAI

32.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

33.

Generative AI Use Cases - Workflow®

34.

Invoice Processing with IDP Generative AI - YouTube

35.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis | Nature Human Behaviour

Nature Publishing Group UK

36.

Narrato Helps Site Smart Create Content 8x Faster & Save 80% in Content Production Costs

37.

AEO Grader: Free One-Time AEO Brand Check, No Account Required

38.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

39.

10x decrease in application time with TheKey | Humanly

40.

AI Agents for HR | IBM

41.

https://arxiv.org/pdf/2504.11436v1

42.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

43.

Optimizing Delivery Routes - INFORMS

44.

How AI In Logistics Improves Deliveries - DHL Express MM | DHL Myanmar

DHL Myanmar

45.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

46.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

47.

AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery | alphaXiv

arXiv

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

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

Voir le profil complet

Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste du secteur

Suivre

Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

Voir le profil complet

Commentaires 6

Partagez vos idées

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

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire

Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

Répondre

Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Répondre

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Répondre

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Répondre

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Répondre

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Répondre

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Répondre