Analyse

Top 125 applications de l'IA générative

Q: Quels sont les produits d'IA générative les plus populaires ?

GPT d'OpenAI : Il s'agit d'une série avancée de modèles de langage, connue pour sa capacité à générer un texte cohérent et contextuellement pertinent à partir de prompts donnés. Elle est utilisée dans des applications comme les chatbots, la création de contenu et la traduction linguistique. DALL-E d'OpenAI : Une IA spécialisée dans la génération d'images à partir de descriptions textuelles, DALL-E est connue pour sa créativité et sa capacité à créer des images complexes et détaillées à partir de prompts spécifiques. AlphaFold de DeepMind : Ce système d'IA est utilisé pour prédire les structures des protéines avec une précision remarquable, ce qui constitue une avancée significative dans la recherche biologique et la découverte de médicaments. Google BERT : Bien qu'il s'agisse avant tout d'un modèle de compréhension du langage, BERT a considérablement amélioré la façon dont le moteur de recherche de Google comprend et traite les requêtes en langage naturel.

Cem Dilmegani

avec

Sıla Ermut

mis à jour le 22 juin 2026

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Citer Cette Recherche

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

Applications générales de l'IA générative
Applications sectorielles de l'IA générative
Applications d'IA générative spécifiques aux fonctions métier

Pour d'autres applications de l'IA destinées à des demandes 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 d'IA générative, les cas d'usage et les exemples concrets dans une liste que vous pouvez filtrer selon divers critères tels que la fonction métier ou le secteur.

Applications générales de l'IA générative

> Applications vidéo

1. Génération de vidéos

Les outils de production vidéo propulsés par l'IA, notamment les générateurs de vidéos 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 à créer en quelques minutes des visuels dynamiques et abstraits.

Nous avons évalué les principaux outils de génération de vidéos par IA afin de déterminer leur efficacité pour créer des vidéos de démonstration de produits de haute qualité pour le e-commerce.

Chaque outil d'IA a été testé à l'aide d'images de banque et noté sur 10 selon les critères de conformité au prompt (exactitude dans le respect des instructions), d'exactitude physique (physique et interactions réalistes) et d'intégrité du produit (cohérence de l'apparence et des 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 préserver les caractéristiques propres à la marque et à garantir la compatibilité avec le prompt.
Principales conclusions : Les vidéos générées par l'IA ne sont pas encore totalement fiables pour la visualisation de produits en e-commerce sans perfectionnement supplémentaire. L'amélioration des prompts et le fine-tuning des modèles d'IA peuvent améliorer les résultats.

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

Bien que cette décision ait suscité des inquiétudes quant aux pertes d'emplois dans l'industrie du divertissement, Sarandos a déclaré que l'IA vise à soutenir les créateurs humains plutôt qu'à les remplacer.¹

Consultez les pertes d'emplois dues à l'IA pour en savoir plus sur les prédictions 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 à la fois les éléments temporels et spatiaux d'une vidéo
Génère la séquence suivante sur la base de ces connaissances (voir la figure ci-dessous)
Distingue les séquences probables des séquences improbables

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

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

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

3. Montage vidéo et animation par l'IA

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

Les applications comprennent :

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

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

> Applications d'image

4. Génération d'images

Avec l'IA générative, les utilisateurs peuvent transformer du texte en images et générer des images réalistes selon un cadre, un sujet, un style ou un lieu spécifié. Il est donc possible de générer rapidement le matériel visuel nécessaire.

Il est également possible d'utiliser ces supports 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 l'IA a été produite à partir de la description textuelle de « Teddy bears shopping for groceries in ukiyo-e style ».⁴

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

En utilisant les modèles GPT-4 et DALL-E d'OpenAI pour la génération créative, ce projet a permis aux utilisateurs de créer des œuvres d'art personnalisées à partir de l'imagerie emblématique de Coca-Cola, comme la bouteille contour et le Père Noël.⁵

5. Traduction sémantique image-vers-photo

À partir 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 l'établissement de diagnostics, cette application est utile pour le secteur de la santé.

Figure 2 : Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs.⁶

6. Conversion image-vers-image

Elle consiste à transformer les éléments externes d'une image, comme 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 permet de créer une version haute résolution d'une image grâce aux GAN de super-résolution. Cette méthode est utile pour produire des versions de haute qualité de documents d'archives et/ou de documents médicaux qu'il n'est pas rentable de conserver en haute résolution. Un autre cas d'usage concerne la surveillance.

8. Copilotes de design par l'IA

Les outils créatifs de design par IA générative peuvent automatiser la mise en page, l'harmonisation des couleurs et la création de modèles tout en préservant la cohérence de la marque.

Les applications comprennent :

Du texte au modèle pour les présentations et les réseaux sociaux
Génération d'identité de marque
Conception A/B dynamique de campagnes

Exemple concret : Figma IA génère des auto-layouts et des associations typographiques à partir de prompts textuels, réduisant le temps de conception pour les équipes marketing.⁷

9. 3D génération de formes

Dans ce domaine, la recherche est en cours pour créer des versions 3D d'objets de haute qualité. Grâce à 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 comprennent :

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

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

Figure 3 : SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation.⁹

> Applications audio

10. Générateur de synthèse vocale

Les GAN permettent de produire une parole audio réaliste. Pour obtenir des résultats réalistes, les discriminateurs servent de formateur qui accentue, module et/ou ajuste la voix.

La génération TTS a de multiples applications métier, telles que l'éducation, le marketing, le podcasting et la publicité. Par exemple, un enseignant peut convertir ses notes de cours en supports audio pour les rendre plus attrayants, et la même méthode peut également être utile pour créer du matériel pédagogique destiné aux personnes malvoyantes. En plus de supprimer les frais liés aux comédiens de doublage et à l'équipement, la TTS offre également aux entreprises de nombreuses options en termes de langues et de répertoire vocal.

Grâce à cette technologie, des milliers de livres ont été convertis en livres audio.¹⁰

Apprenez-en davantage sur les capacités des grands modèles de langage en matière de génération de texte.

Exemple concret : Twilio a amélioré ses capacités de synthèse vocale grâce à une collaboration avec Amazon Polly, un service de synthèse vocale 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 parole-vers-parole

Une application 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 secteurs comme le jeu vidéo et le cinéma.

Avec ces outils, il est possible de générer des voix off pour un documentaire, une publicité ou un jeu sans engager de comédien de doublage.

12. Génération de musique

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

Dans ce contexte, il reste toutefois un obstacle important à surmonter, à savoir la violation des droits d'auteur résultant de l'inclusion d'œuvres protégées dans les données d'entraînement. Apprenez-en davantage sur l'éthique de l'IA.

> Applications textuelles

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'usage le plus courant de la génération de texte. Travailler avec des machines pendant l'idéation permet aux utilisateurs d'explorer rapidement l'espace des solutions.

Il est surprenant de se faire aider par une machine pour devenir plus créatif en tant qu'humain. Cela est possible parce que les capacités de l'IA générative sont assez différentes (par exemple, plus flexibles, moins fiables) de la façon dont nous concevons habituellement les capacités des machines.¹²

14. Génération de texte

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

Créer des dialogues, des titres ou des publicités grâce à l'IA générative est une pratique courante dans les secteurs du marketing, du jeu vidéo et de la communication.

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

Ils offrent également des suggestions de réponse contextuelles 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 gens peuvent faire la différence entre des réponses thérapeutiques écrites par des thérapeutes experts et celles générées par ChatGPT, comment ces réponses s'alignent sur les principes thérapeutiques clés, et leurs différences linguistiques.

Sur un large échantillon, les résultats ont montré que les participants pouvaient rarement distinguer les réponses générées par l'IA de celles des thérapeutes, et les réponses de ChatGPT ont été mieux notées 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, les préoccupations éthiques telles que la technophobie et l'équilibre entre créativité et pratique fondée sur les preuves doivent être soigneusement traitées à mesure que le rôle de l'IA dans la santé mentale continue d'évoluer.¹³

Exemple concret : Brain2Qwerty de Meta IA 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 exigeaient des utilisateurs qu'ils imaginent des mouvements ou se concentrent sur des stimuli externes, Brain2Qwerty interprète les mouvements naturels de frappe, 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.

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

Bien que prometteuse, l'approche est confrontée à des défis, notamment la nécessité d'un décodage en temps réel, la portabilité et la disponibilité limitées des équipements MEG, et des tests supplémentaires pour les personnes souffrant de troubles moteurs ou de la parole.¹⁴

Explorez davantage d'exemples de grands modèles de langage et d'applications, comme la génération de texte.

15. Création de contenu personnalisé

Elle peut être utilisée pour générer du contenu personnalisé pour les individus en fonction de leurs préférences personnelles, de leurs intérêts ou de leurs souvenirs. Ce contenu peut prendre la forme de texte, d'images, de musique ou d'autres médias, et peut servir à :

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 appelée fouille d'opinions, utilise le traitement automatique du langage naturel et la fouille de texte pour déchiffrer le contexte émotionnel des documents écrits.

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

Elle peut également être utilisée 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 intentionnellement positives ou négatives, visant à influencer l'opinion publique ou à orienter le sentiment d'une conversation particulière.

Ces éléments peuvent être utiles pour atténuer le problème de déséquilibre des données dans 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 clients.

Figure 4 : The Impact of Synthetic Text Generation for Sentiment Analysis Using GAN-based Models.

17. Recherche intelligente

La recherche intelligente exploite le traitement automatique du langage naturel et le machine learning pour fournir des résultats précis et contextuels. Contrairement aux recherches par mots-clés traditionnelles, 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 semi-automatique, les suggestions en temps réel et le filtrage par facettes permettent aux utilisateurs d'affiner leurs 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 e-commerce, la recherche intelligente peut aider les clients à localiser efficacement les produits, tandis que dans les environnements d'entreprise, elle permet de retrouver facilement des documents et des ressources.

Exemple concret : Booking.com a lancé Smart Filters, un outil qui permet aux utilisateurs d'exprimer leurs préférences en langage naturel directement dans un champ de recherche.

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

> Applications basées sur le code

18. Génération de code

Ancileo, un éditeur 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 billetterie 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.

Generating an HTML form and JavaScript submit code with OpenAI’s ChatGPT.

Figure 5 : Generating an HTML form and JavaScript submit code with ChatGPT d'OpenAI.

Exemple concret : Amazon a lancé Amazon Q, un outil propulsé par l'IA qui réduit considérablement le temps et les efforts 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-développeur à quelques heures et économisant environ 4 500 années-développeur de travail.

En six mois, Amazon a modernisé plus de la moitié de ses systèmes Java, renforçant la sécurité et réduisant les coûts d'infrastructure, ce qui a généré 260 millions de dollars de gains d'efficacité annuels. Cela montre comment l'IA peut entraîner des améliorations majeures de 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 le codage consiste à suggérer des complétions de code pendant 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 qualité du code existant et l'optimiser, soit en suggérant des améliorations, soit en générant des implémentations alternatives plus efficaces ou plus faciles à lire.

21. Correction de bugs

Elle 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.

23. Vérification du style de code

L'IA générative peut analyser le code pour vérifier le respect des directives de style de codage, garantissant la cohérence et la lisibilité dans toute 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 des utilisateurs ou les user stories, fournir une description claire des fonctionnalités de l'application et proposer plusieurs scénarios et cas de test pour couvrir divers aspects de l'application.

Exemple concret : Les équipes d'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 accroître l'efficacité, réduire la charge de travail manuelle et soutenir 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 des processus répétitifs et mener des expériences sans nécessiter 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 clair peut les traduire en commandes ou extraits de code spécifiques dans le langage de programmation ou le framework d'automatisation de test souhaité.

Figure 6 : NLP to test scripts via ChatGPT-4.

26. Maintenance des scripts de test

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

27. Documentation des tests

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

28. Analyse des résultats de test

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

> Autres applications

29. IA conversationnelle

Un autre cas d'usage de l'IA générative consiste à générer des réponses aux entrées des utilisateurs sous forme de langage naturel. Ce type est couramment utilisé dans les chatbots et les 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 aux utilisateurs une conversation très informative et intégrée, comme des discussions philosophiques. Par exemple, vous pouvez consulter une conversation avec ChatGPT ci-dessous.

Figure 7 : A conversation with ChatGPT.

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

Inspirée d'une grand-mère réelle et modelée sur les stéréotypes que les escrocs se font des victimes âgées, Daisy interagit avec les escrocs en temps réel, partageant des histoires inventées, de faux relevés bancaires et des loisirs comme le tricot. En trompant les escrocs pour qu'ils croient avoir ciblé une vraie personne, Daisy perturbe leurs opérations et met en lumière les tactiques courantes pour sensibiliser le public à la prévention des escroqueries.

La création de Daisy a fait appel à une technologie d'IA avancée, notamment un LLM pour sa personnalité, un modèle de diffusion pour des visuels photoréalistes et une modélisation vocale basée sur la grand-mère d'une employée de VCCP.¹⁸

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 est 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 de la visualisation de données, ce qui est utile dans de nombreux domaines. Ils peuvent être utilisés pour charger des datasets, effectuer des transformations et analyser des données à l'aide de bibliothèques Python comme pandas, numpy et matplotlib.

Vous pouvez demander à ChatGPT Code Interpreter d'effectuer certaines tâches d'analyse, et il écrira et exécutera le code Python approprié. Vous pouvez également demander au modèle de visualiser vos données dans un format préféré.

Figure 8 : Data analysis with ChatGPT code interpreter.

32. Conversion de fichiers

ChatGPT Code Interpreter 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

Les grands modèles de langage sont capables de comprendre des questions mathématiques et de les résoudre. Cela inclut aussi bien des problèmes de base que des problèmes complexes, selon le modèle.

34. Assistants d'IA multimodaux

Des avancées telles que GPT-5 d'OpenAI, Gemini 3.6 de Google et Claude Opus 5 d'Anthropic ont unifié la compréhension du texte, de l'image et de l'audio au sein d'un seul modèle. Ces assistants multimodaux traitent et génèrent simultanément plusieurs formats.

Les applications comprennent :

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 concret : GPT-5 d'OpenAI introduit un raisonnement intégré et offre des améliorations significatives en matière de précision, de fiabilité, de respect des instructions et de résolution de problèmes complexes. Ses capacités comprennent l'interprétation de texte et d'images, la conduite de recherches et d'analyses, la production de textes soignés, la génération et le débogage de code utilisable, et la réalisation de tâches en plusieurs étapes grâce à des outils connectés. Il est également moins susceptible d'halluciner, ce qui le rend plus fiable pour les applications professionnelles et quotidiennes.¹⁹

Applications sectorielles de l'IA générative

> Applications dans la santé

35. Découverte et développement de médicaments

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

Exemple concret : LeewayHertz²⁰développe des agents et copilotes d'IA sur mesure pour rationaliser la découverte de médicaments et aider les entreprises à gagner du temps et des ressources à différentes étapes :

Identification de cibles : Analyse les données biologiques pour identifier et prioriser les cibles médicamenteuses prometteuses.
Optimisation de leads : Passe au crible les chimiothèques, génère de nouvelles molécules et optimise les propriétés moléculaires.
Évaluation préclinique : Prédit le comportement des médicaments et les interactions potentielles, garantissant sécurité et efficacité.
Repositionnement de médicaments : Trouve de nouvelles applications pour des médicaments existants en analysant des bases de données et des voies pathologiques.
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 graphe de connaissances pour la découverte ciblée de médicaments).²¹

Les applications comprennent :

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

36. Médecine personnalisée

Une autre application de l'IA générative en médecine personnalisée consiste à créer des modèles pouvant servir de chatbots médicaux pour comprendre les symptômes des patients et produire des diagnostics avec une précision croissante, sur la base des déclarations des patients et des résultats de tests.²²Ces modèles peuvent ensuite élaborer des plans de traitement individualisés, spécifiquement adaptés aux antécédents médicaux d'un patient, à ses symptômes, et plus encore.

Exemple concret : AI4BetterHearts est une initiative mondiale dirigée par la Fondation Novartis, Microsoft IA for Health et des partenaires, visant à améliorer la santé cardiovasculaire en unifiant et en analysant les données sur la santé cardiaque.

Cette collaboration vise à briser les silos de données et à tirer parti du machine learning pour transformer les systèmes de santé, qui passent de soins réactifs à des soins préventifs. En partenariat avec le Health Systems Innovation Lab de Harvard, l'initiative examine les performances des systèmes de santé dans 80 pays, avec des éclairages complétant le réseau d'équité en santé AI4HealthyCities.²³

37. Imagerie médicale améliorée

En combinant la puissance du machine learning 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 de meilleurs résultats.

38. Gestion de la santé des populations

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

D'accéder à des informations démographiques plus détaillées
De concevoir des initiatives de santé publique ciblées qui profitent aux communautés mal desservies.

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

Cet outil d'IA génère des réponses basées sur des supports préapprouvés et garantit que des informations exactes sont transmises aux patients. Sur la base des premiers retours, 79 % des réponses générées par l'IA sont jugées prêtes à être envoyées sans modification.

L'application vise à améliorer l'engagement des patients et à permettre aux médecins de se concentrer davantage sur les soins, tout en stimulant potentiellement la demande de traitements.²⁴

39. Chatbots d'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 mettant les utilisateurs en relation avec des professionnels de santé.

Ces chatbots offrent des conseils médicaux immédiats 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 précocement des problèmes de santé potentiels et fournir des conseils personnalisés.

Toutefois, l'utilisation de ces outils comporte des limites notables :

Précision diagnostique limitée : Les vérificateurs de symptômes peuvent ne pas avoir l'expertise des professionnels de santé, ce qui rend leur précision diagnostique peu fiable pour les affections graves. Les utilisateurs doivent les utiliser avec prudence et ne pas les considérer comme un substitut aux conseils professionnels.
Manque d'empathie : Ces outils ne peuvent pas fournir le soutien émotionnel, le réconfort ou les conseils personnalisés qu'offrent les professionnels de santé, limitant leur capacité à répondre aux besoins émotionnels des patients.
Dépendance excessive aux chatbots : La dépendance aux chatbots pour obtenir des conseils médicaux peut entraîner de l'anxiété due à des informations génériques ou inexactes et décourager la recherche de soins médicaux appropriés lorsque cela est nécessaire.
Préoccupations juridiques et de confidentialité : Des faux pas dans les conseils ou le traitement des données personnelles pourraient entraîner des problèmes juridiques, en particulier dans les régions dotées de lois strictes sur la confidentialité comme HIPAA. Une conception appropriée doit donner la priorité à la conformité et à la sécurité des données.

40. Agents d'IA dans la santé

Les agents d'IA dans la santé peuvent planifier des rendez-vous, documenter les informations des patients, aider au diagnostic par l'imagerie médicale, personnaliser les plans de traitement, contribuer à la découverte de médicaments et automatiser des processus tels que la facturation, le traitement des demandes de remboursement et les autorisations préalables.

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

41. Automatisation de la documentation réglementaire

L'automatisation de la documentation réglementaire consiste à utiliser des outils pilotés par l'IA pour créer, réviser et gérer des documents liés à la conformité dans des secteurs réglementés tels que la santé et l'industrie pharmaceutique.

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

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

En réduisant le nombre de rédacteurs de plus de 50 à trois, l'entreprise a obtenu une réduction de 94 % des effectifs et de 92 % des coûts, tout en maintenant l'exactitude grâce à une supervision humaine.

Ils exploitent la génération augmentée de récupération (RAG) pour atténuer les hallucinations de l'IA, garantissant que le contenu précédemment approuvé est réutilisé de manière cohérente. Cette approche a contribué à améliorer l'efficacité de la documentation réglementaire, démontrant comment la collaboration entre l'IA et l'humain peut accélérer la conformité et la rendre plus rentable.²⁵

42. Génération de données synthétiques dans la santé

Plutôt que de produire des données synthétiques génériques, l'IA génère désormais des datasets synthétiques multimodaux pour la recherche médicale, l'entraînement et la validation des systèmes d'IA clinique, répondant efficacement aux contraintes de confidentialité tout en maintenant le réalisme clinique.

Les cas d'usage comprennent :

Développement augmenté par l'IA de simulations de maladies synthétiques.
Imagerie synthétique, EHR de séries temporelles et données de signal.

> Applications dans l'éducation

43. Leçons personnalisées

En tirant parti de l'IA générative pour l'éducation, les plans de cours personnalisés peuvent offrir 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 les éventuels retours qu'ils ont pu donner sur le contenu du programme. Cela permet de garantir que chaque étudiant, en particulier ceux en situation de handicap, reçoive une expérience individualisée conçue pour maximiser la réussite.

44. Conception de cours

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

Combinée à différents types de réalité virtuelle, elle peut également créer des simulations réalistes qui impliqueront davantage les apprenants dans le processus.

45. Création de contenu pour les cours

L'IA générative permet de créer rapidement divers supports pédagogiques, notamment des quiz et des révisions de concepts. Cela aiderait les enseignants à générer rapidement du contenu unique.

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

An example of genAI applications: IA-generated course content from NOLEJ

Figure 9 : An example of IA-generated course content from NOLEJ.

46. Tutorat

Le tutorat généré par l'IA peut permettre aux étudiants d'interagir avec un tuteur virtuel et de recevoir des retours en temps réel dans le confort de leur foyer. Cela en fait une solution idéale pour les enfants qui n'ont pas accès à un enseignement traditionnel en présentiel.

Exemple concret : Khan Academy exploite GPT-4 dans son assistant IA, Khanmigo, qui sert de tuteur virtuel aux étudiants et de soutien aux 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 en matière d'amélioration de l'engagement des étudiants et des résultats d'apprentissage. Khanmigo aide également les enseignants à créer du matériel pédagogique et à adapter les expériences d'apprentissage (voir la figure ci-dessous).

Figure 10 : Khan Academy’s Khanmigo personalized question generation for deeper learning.²⁶

Exemple concret : Une étude menée au Nigéria a évalué l'impact de l'IA générative sur les résultats d'apprentissage des élèves dans l'enseignement secondaire. L'intervention consistait à utiliser Microsoft Copilot, propulsé par GPT-4, comme tuteur virtuel pour l'enseignement de l'anglais dans le cadre d'un programme parascolaire de six semaines. L'étude a utilisé un essai contrôlé randomisé dans neuf écoles publiques.

Les résultats indiquent que les élèves ayant participé au programme ont connu des améliorations statistiquement significatives en maîtrise de l'anglais, en littératie numérique et en connaissances sur l'intelligence artificielle.

L'approche combinait un tutorat piloté par l'IA avec la supervision des enseignants et l'alignement sur le programme. L'étude a également révélé que le programme était rentable par rapport aux interventions traditionnelles.

Ces résultats suggèrent que l'IA générative, lorsqu'elle est intégrée à des programmes éducatifs structurés, peut offrir une méthode viable pour soutenir l'apprentissage dans des contextes aux ressources éducatives limitées.²⁷

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

Un avantage de l'utilisation de l'IA générative pour créer des jeux de données d'entraînement est qu'elle peut contribuer à protéger la vie privée des étudiants. Une violation de données ou un 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, contribuent à garantir l'anonymat et à protéger la vie privée des étudiants. Les jeux de données synthétiques produits par les modèles génératifs sont efficaces et utiles pour entraîner d'autres algorithmes, tout en étant sûrs et sécurisés à utiliser.

48. Restauration d'anciens supports pédagogiques

L'IA générative peut améliorer la qualité de supports pédagogiques obsolètes ou de mauvaise qualité, tels que des documents historiques, des photographies et des films.

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

> Applications dans la mode

49. Conception créative pour les créateurs de mode

De la création de styles innovants au perfectionnement et à l'optimisation de looks existants, la technologie permet aux créateurs de rester à la pointe des dernières tendances tout en préservant leur créativité. Cela peut se faire par diverses techniques, telles que la conception générative unique ou le transfert de style à partir d'autres sources.

Exemple concret : ClothingGAN est un outil d'IA conçu pour générer des modèles de vêtements créatifs. La plateforme utilise les ressources de GitHub et permet aux créateurs de concevoir des modèles innovants et uniques de manière efficace (voir la figure ci-dessous).

Figure 11 : Garments generated by ClothingGAN.

50. Transformer des croquis en images couleur

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

51. Générer des mannequins représentatifs

En tirant parti de l'IA générative pour créer une variété de mannequins, les entreprises de mode peuvent mieux servir leur clientèle diversifiée et présenter leurs produits avec précision d'une manière plus authentique. Elles peuvent utiliser ces modèles pour des options d'essayage virtuel pour les clients ou pour le rendu 3D d'un vêtement.

Exemple concret : La photographe basée 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 œuvre générée par l'IA et créé un clone d'IA pour guider les visiteurs et répondre à leurs 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 exige un travail important et doit être comprise comme faisant partie d'un long processus créatif plutôt que comme un raccourci. Elle voit le moment actuel comme une étape précoce de l'intégration plus large de l'IA dans les flux de travail artistiques, les artistes déterminant comment s'adapter à des outils en évolution rapide.²⁸

52. Marketing et analyse des tendances pour les marques de mode

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

En réunissant diverses techniques, telles que le machine learning et la programmation probabiliste. Ces techniques permettent de créer des modèles génératifs puissants qui tiennent compte des désirs des clients dans le secteur de la mode.
En générant des options profondément personnalisées pour des désirs de consommation spécifiques, au-delà de ce que peuvent faire les analyses traditionnelles et les algorithmes de demande client.

Elle améliore également les capacités de marketing de la mode :

En utilisant l'analyse de données, le traitement automatique du langage naturel et le machine learning pour créer une gamme de produits hautement adaptée et personnalisée pour le public cible
En concevant des e-mails, des pages web, des légendes et des publicités adaptés aux intérêts et aux préférences d'une personne spécifique afin de l'engager
En élaborant un contenu marketing et publicitaire créatif et authentique susceptible de dominer les résultats de recherche

53. Cosmétiques avec l'IA générative

De nombreuses entreprises de l'industrie cosmétique tirent parti de l'IA générative, l'une d'entre elles ayant transformé 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 concret : Des entreprises comme Osmo utilisent le machine learning pour analyser les molécules odorantes 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 du secteur, notamment Givaudan, DSM-Firmenich, IFF et Symrise, intègrent l'IA dans les contrôles réglementaires, la sélection des ingrédients et l'optimisation des parfums.²⁹

> Applications bancaires

54. Détection de la fraude

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

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

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

L'intégration de GPT-4 a amélioré l'efficacité opérationnelle de Stripe grâce à un support client plus personnalisé et à des capacités avancées de détection de la fraude pour maintenir une plateforme sécurisée.³⁰

55. Gestion des risques

En s'appuyant sur les GAN, il est possible de calculer des estimations de valeur à risque qui indiquent le montant potentiel de pertes sur 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. Générer des explications conviviales pour le refus de prêt

Les décideurs et les demandeurs de prêt doivent comprendre les explications des décisions fondées sur l'IA, notamment les raisons pour lesquelles les demandes de prêt ont été refusées. Un GAN conditionnel est un outil utile pour créer des explications de refus adaptées aux demandeurs, comme dans la figure ci-dessous.

Figure 12 : Generating User-Friendly Explanations for Loan Denials Using Generative Adversarial Networks.³¹

57. Protection de la confidentialité des données

Les données synthétiques générées par l'IA peuvent aider les banques à relever les défis de la confidentialité des données en créant des datasets partageables et conformes à la confidentialité, idéaux pour entraîner des modèles d'évaluation du crédit.

Pour en savoir plus, vous pouvez consulter :

Les applications d'IA générative dans les services financiers

> Applications dans le jeu vidéo

58. Génération procédurale de contenu

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

Exemple concret : Ubisoft a tiré parti de l'IA générative pour créer les personnages non-joueurs (PNJ) dans Watch Dogs: Legion.

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

59. Analyse du comportement des joueurs

Elle peut être utilisée pour analyser les données des joueurs, telles que les habitudes de jeu et les préférences, afin de fournir des expériences de jeu personnalisées. Cela peut aider les développeurs de jeux à accroître l'engagement et la rétention des joueurs.

60. Comportement des personnages non-joueurs (PNJ)

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

61. Conception d'interfaces 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 accroître l'engagement des joueurs.

62. Test de jeux

Les outils de programmation générative peuvent être utilisés pour automatiser les tests de jeux, comme l'identification des bugs et des problèmes, et fournir des retours sur l'équilibre du gameplay. 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 dans le voyage

63. Vérification d'identité

L'IA générative dans les systèmes d'identification et de vérification faciale dans les aéroports peut faciliter l'identification et l'authentification des passagers. Cela s'effectue en générant une image complète du visage d'un passager à partir de photographies prises sous différents angles, rationalisant ainsi le processus d'identification et de confirmation de l'identité des voyageurs.

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

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

64. Recommandations personnalisées de voyages et de destinations

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

> Applications dans le retail

65. Recommandations de produits

En utilisant des modèles génératifs, les outils de retail peuvent suggérer aux clients des produits nouveaux ou alternatifs susceptibles de les intéresser, en fonction de leur historique d'achat et de leurs préférences. Ils prédisent en outre les besoins et préférences futurs des clients, améliorant ainsi le parcours d'achat global.

Exemple concret : Adoric propose un outil qui aide les sites web à afficher des recommandations de produits à différents moments du parcours client, par exemple sur la page d'accueil ou lors du passage en caisse.

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

66. Conception de produits et de présentoirs

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

Par exemple, la création de designs pour les vêtements, les meubles ou l'électronique peut être une option. Personnaliser les options d'affichage selon le choix du client en est une autre.

67. Génération automatisée de contenu retail

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, en générant des prédictions 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 excédents et les ruptures de stock.

69. Assistants d'achat virtuels

L'IA générative peut alimenter des assistants virtuels conversationnels qui aident les clients dans leur parcours d'achat, en générant des réponses à leurs questions et en les guidant tout au long du processus d'achat.

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Automatiser un processus

> Applications dans l'assurance

70. Documentation des polices d'assurance

L'IA générative appliquée aux outils d'assurance peut aider à générer des documents de police basés sur des détails spécifiques à l'utilisateur. Elle peut remplir automatiquement les informations nécessaires, accélérant ainsi le processus de création de ces documents.

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

Maya de Lemonade interagit avec les clients en temps réel, recueille des informations et génère instantanément des documents de police pour gérer le processus des 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 sur la base de 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. Ces simulations soutiennent l'entraînement de modèles prédictifs visant à améliorer l'estimation des risques et à déterminer des primes d'assurance appropriées.

72. Détection de la fraude

L'IA générative peut générer des exemples de demandes frauduleuses et non frauduleuses, qui peuvent être utilisés pour entraîner des modèles de machine learning à détecter la fraude. Ces systèmes aident à identifier précocement les demandes potentiellement frauduleuses, contribuant ainsi à des économies pour les assureurs.

73. Profilage des clients

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

74. Traitement des sinistres

Les modèles d'IA générative peuvent être employés pour rationaliser le processus souvent complexe de la gestion des sinistres. Ils peuvent générer des réponses automatisées aux demandes de base concernant les sinistres, accélérant ainsi le processus global de règlement et réduisant le temps de traitement des demandes 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.

En se basant sur les données relatives au client, telles que l'âge, les antécédents médicaux, la localisation, etc., le système d'IA peut générer une police qui correspond à ces attributs individuels, plutôt que de proposer une police standardisée.

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.

> Applications dans la fabrication

77. Maintenance prédictive

En utilisant des algorithmes de deep learning, les fabricants peuvent prédire les pannes d'équipement et entretenir leurs équipements 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 prédictions sur les pannes potentielles, permettant une maintenance préventive et réduisant les temps d'arrêt.

Exemple concret : BlueScope a collaboré avec Siemens pour tirer parti de la plateforme de maintenance prédictive Senseye afin de remédier aux temps d'arrêt opérationnels sur ses lignes de production.

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

78. Contrôle qualité

L'IA peut contribuer à améliorer les processus de contrôle qualité dans la fabrication. En apprenant à partir d'images de produits antérieurs et en identifiant les produits 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, prédire la demande et contribuer à optimiser les niveaux de stock. Ils peuvent utiliser les données historiques des clients pour prédire la demande, permettant ainsi des calendriers de production plus précis et des niveaux de stock optimaux.

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Applications d'IA générative spécifiques aux fonctions métier

> Applications pour le service client

80. Réponses clients personnalisées

Les outils d'IA générative conversationnelle peuvent être entraînés sur les données des clients, telles que les achats passés, l'historique des conversations et les retours des clients, afin de 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 concret : Pendant la pandémie de COVID-19, Banc Sabadell s'est associé à Zendesk pour mettre en place un système de chat propulsé par l'IA.

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

81. Support client multilingue

Le support multilingue offert par les outils d'IA générative comme ChatGPT pour le service client consiste à utiliser les capacités de grands modèles de langage du système pour fournir une assistance aux clients qui parlent différentes langues. Les outils d'IA conversationnelle peuvent être entraînés dans différentes langues et peuvent traduire des messages d'une langue à une autre en temps réel.

Figure 13 : An exemplary multilingual customer response generated by ChatGPT.

82. Réponses rapides aux demandes et réclamations des clients

Les outils conversationnels peuvent être entraînés à reconnaître et à répondre aux réclamations courantes des clients, telles que les problèmes de qualité des produits, les retards de livraison ou les erreurs de facturation.

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

Exemple concret : Le GenAI de ServiceNow a augmenté le libre-service des employés de 14 % et celui des clients de 10 %, en permettant aux utilisateurs de trouver intuitivement des réponses par eux-mêmes grâce à sa fonction libre-service. Ce changement réduit la charge des help desks, permettant aux agents de se concentrer davantage sur des tâches stimulantes et de fournir aux utilisateurs des solutions rapides.

L'équipe DT de ServiceNow a économisé 5,5 millions de dollars par an grâce à cette méthode, avec un taux de détournement des incidents ITSM de 54 % et un taux d'évitement de dossiers de près de 20 % pour Now Support. Cette approche garantit des résolutions rapides et améliore la satisfaction, puisque 56 % des clients font état d'expériences positives avec les solutions résumées par l'IA.³²

83. Création d'e-mails clients

Des outils comme ChatGPT peuvent créer des modèles d'e-mails personnalisés pour chaque client à partir des informations fournies. Lors de la rédaction d'e-mails clients, ChatGPT peut exploiter des modèles pour créer des messages personnalisés selon les préférences et les exigences du destinataire.

Figure 14 : ChatGPT provides an email template for a certain customer problem.

84. Répondre aux avis clients

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

85. Répondre aux FAQ

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

> Applications en finance

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 à l'aide de modèles génératifs qui simulent des résultats financiers personnalisés en fonction des objectifs et de la tolérance au risque d'un utilisateur.

87. Automatisation des comptes fournisseurs/traitement des factures

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

Figure 15 : Invoice processing with generative IA.³³

Exemple concret : BBVA, la deuxième plus grande banque d'Espagne, a collaboré avec OpenAI pour acquérir 3 000 licences ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, une version de ChatGPT orientée entreprise, 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, notamment le juridique, les risques, le marketing, les talents et la finance, a développé plus de 2 900 GPT. Ces outils remplissent diverses fonctions, allant de l'interprétation de la terminologie liée aux risques comme « write-off » à la rédaction de réponses aux demandes des clients de la banque de détail.

BBVA a indiqué que les premiers utilisateurs ont constaté une augmentation de leur productivité, 80 % des utilisateurs déclarant que les outils leur font gagner plus de deux heures par semaine. Toutefois, des inquiétudes concernant les impacts mesurables sur le résultat net et les défis liés au passage à l'échelle de la technologie persistent. L'entreprise a souligné les difficultés d'intégration de ChatGPT Enterprise avec des systèmes internes et des bases de données complexes.

La banque est depuis passée à 3 300 licences et prévoit une croissance supplémentaire en 2025.

Pour en savoir plus, consultez les applications de l'IA dans les comptes fournisseurs.

> Applications en 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-mails.

Une étude fondée sur plus de trois ans de recherche a révélé que la synergie humain-IA est plus probable dans les tâches créatives que dans les tâches décisionnelles. Dans le travail créatif comme la création de contenu, l'IA complète la créativité humaine en prenant en charge les tâches répétitives, tandis que les humains apportent la perspicacité et l'originalité.³⁴

Par exemple, les outils d'IA peuvent générer des titres, structurer des articles et suggérer des appels à l'action, tandis que les spécialistes du marketing affinent les messages et veillent à la cohérence de la marque. Cette collaboration accroît l'efficacité sans perdre la touche créative qui engage le public.

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.

An example of an IA generated content for advertising a new electric car model by using ChatGPT.

Figure 16 : IA-generated content for advertising a new electric car model by using ChatGPT.

Exemple concret : Site Smart Marketing³⁵,une agence de marketing numérique et de développement web, était confrontée à des difficultés pour faire évoluer sa production de contenu tout en maintenant la qualité et en respectant les directives de la marque. En collaborant avec Narrato, elle a obtenu :

Efficacité accrue : 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 d'IA personnalisés et des réglages de voix de marque ont permis de générer du 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 réaffecter les ressources plus efficacement tout en se concentrant sur les domaines qui apportent une plus grande valeur à ses clients.
Contrôle qualité amélioré : La plateforme de Narrato a fourni un espace de travail centralisé avec une collaboration renforcée et une réduction des erreurs. L'intégration de l'IA a garanti la cohérence du contenu et son alignement avec le ton de la marque tout en minimisant le besoin de révisions approfondies.

89. Expérience client personnalisée

ChatGPT et d'autres outils génératifs similaires, grâce à leur traitement automatique du langage naturel, peuvent générer du contenu personnalisé pour vos clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement passé et de leurs caractéristiques démographiques. Cela peut vous aider à créer un contenu ciblé qui résonne avec votre public, ce qui se traduit par un engagement et des taux de conversion plus élevés.

90. Étude d'audience

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

Requêtes de recherche
Interactions sur les réseaux sociaux
Achats passés pour identifier les modèles et les 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 public cible. Ces informations peuvent orienter vos messages 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. Les outils génératifs comme ChatGPT peuvent aider à créer des descriptions de produits convaincantes et informatives qui résonnent avec votre public cible.

92. Création d'enquêtes clients

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser les enquêtes comme un outil précieux pour recueillir les commentaires et les idées 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 enquêtes clients :

Génération de questions
Organisation de la structure de l'enquête
Rendre les enquêtes multilingues grâce à sa capacité de traduction
Analyse des enquêtes

93. Génération de publicités vidéo ou de démonstrations de produits

Les applications de génération vidéo dans la GenAI comprennent :

Publicités vidéo : Avec l'IA générative, les entreprises peuvent créer des publicités vidéo de haute qualité pouvant être utilisées sur diverses plateformes, notamment les réseaux sociaux et les sites de partage de vidéos. Cela peut contribuer à accroître la notoriété de la marque et à stimuler les conversions.
Démonstrations 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 contribuer à accroître l'engagement et les ventes.

Exemple concret : SimCorp, fournisseur mondial de solutions intégrées de gestion des 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 obtenu :

Production accélérée : En utilisant la plateforme de création vidéo pilotée par l'IA de Synthesia, SimCorp a multiplié sa production vidéo par cinq.
Gain de temps : La collaboration a permis de créer deux vidéos de 3 à 4 minutes en une seule journée, réduisant ainsi le temps auparavant nécessaire.
Image de marque cohérente : La plateforme de Synthesia a garanti que toutes les vidéos conservent une expérience de marque cohérente et de haute qualité, conforme aux directives de SimCorp.

94. Campagnes d'e-mail marketing

Tirer parti 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 grâce à la génération de contenu engageant.

Les outils d'IA générative peuvent être utilisés pour générer de manière personnalisée :

Le texte des e-mails
Les lignes d'objet
Les images dans le corps de l'e-mail
Les appels à l'action (CTAs).

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

Automatiser les réponses aux e-mails
Sélectionner le public cible
Optimiser les heures d'envoi des e-mails

Applications SEO

95. Générer des 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 utilisant ses capacités de traitement du langage pour :

Produire des mots-clés et des expressions pertinents
Analyser le contenu des concurrents pour identifier les lacunes de couverture
Suggérer des sujets en fonction des tendances actuelles et des requêtes de recherche des utilisateurs

96. Effectuer 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 permet de déterminer les termes et expressions que les clients potentiels utilisent lorsqu'ils recherchent des produits ou services liés aux offres du site web.

Les outils génératifs comme ChatGPT peuvent remplir des fonctions d'optimisation de la recherche de mots-clés, telles que :

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

Figure 17 : Generating keyword ideas for B2B marketing content with ChatGPT.

97. Trouver les bons titres

Les outils génératifs comme ChatGPT peuvent générer des titres adaptés au SEO en veillant à ce que les titres soient :

Descriptifs et transmettent clairement le sujet du contenu
Capables d'intégrer des mots-clés pertinents liés au sujet
Concis et directs, respectant généralement la limite de 60-70 caractères pour un affichage optimal dans les pages de résultats des moteurs de recherche.
Accrocheurs et susceptibles d'attirer les clics, ce qui peut contribuer à améliorer le taux de clics (CTR) et, en fin de compte, le SEO

98. Regroupement par intention de recherche

Comprendre l'intention de recherche derrière une requête est essentiel pour créer un contenu qui répond avec précision et efficacité aux besoins des clients, ce qui se traduit par un engagement et des conversions plus élevés.

Des outils comme ChatGPT peuvent aider au regroupement par intention de recherche en analysant les requêtes de recherche et en les catégorisant en fonction de l'objectif ou du but visé par l'utilisateur, grâce aux méthodes de traitement automatique du langage naturel (NLP). Cela permet aux entreprises et aux spécialistes du marketing de comprendre l'objectif de requêtes de recherche spécifiques et d'affiner leur contenu et leurs stratégies pour mieux répondre aux besoins de leur public.

Exemple concret : IA Search Grader de HubSpot³⁶est conçu pour évaluer la visibilité et le sentiment de marque dans les moteurs de recherche propulsés par l'IA comme ChatGPT et Perplexity. L'analyse de la manière dont ces modèles référencent la marque fournit des informations sur les performances actuelles et identifie les axes d'amélioration. Les principales fonctionnalités comprennent :

Analyse du sentiment de marque : Évalue le ton et le contexte dans lesquels les modèles d'IA parlent de la marque, en 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 afin d'aider les utilisateurs à comprendre leur position 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 par IA.

99. Créer une structure de contenu

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

ChatGPT creates the structure of a content.

Figure 18 : ChatGPT creates the structure of content.

100. Générer des 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 du SEO.

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

101. Créer des codes de sitemap

Un sitemap est un fichier XML structuré qui répertorie toutes les pages et tout 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 du sitemap 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 sitemap, en produisant un fichier XML qui répertorie toutes les pages et tout le contenu d'un site web.

> Applications en 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 concret : Pour traiter et extraire les CV pertinents sur la base de descriptions de poste en langage naturel, DataToBiz a développé un filtre de CV propulsé par l'IA. Grâce à la recherche sémantique et aux grands modèles de langage (LLMs), le filtrage des CV a permis l'interprétation et la mise en 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 stratégique des talents, ce qui se traduit par une sélection des candidats plus rapide et plus précise.³⁷

103. Créer des questions d'entretien

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

Figure 19 : ChatGPT creates a set of interview questions for a job position.

104. Générer des supports d'intégration

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

105. Support aux employés avec des chatbots d'IA

Tirer parti des 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 aident les agents RH à gérer efficacement des tâches telles que :

Répondre aux questions fréquemment posées,
Traiter les demandes de congés,
Gérer la paie, et
Superviser les avantages sociaux comme la santé, les plans de retraite et les opportunités de développement de carrière.

Exemple concret : TheKey avait besoin d'améliorer son processus de candidature, qui prenait du temps et entraînait des taux de conversion plus faibles.³⁸ Les processus manuels et les inefficacités du recrutement ralentissaient la prise de décision et l'intégration avec l'écosystème de recrutement plus large.

Les chatbots RH propulsés par l'IA et les assistants virtuels ont rationalisé le processus de candidature, réduisant le temps de candidature d'un facteur 10 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 de recrutement.

Exemple concret : Les agents RH d'IBM exploitent une bibliothèque complète d'automatisations d'IA conversationnelle préconstruites, appelées « skill-flows ». Ces automatisations aident à gérer des tâches RH complexes tout en garantissant la conformité aux réglementations et aux politiques de l'entreprise. Elles offrent également aux employés une expérience de chat en libre-service propulsée par le langage naturel.³⁹

106. Accroître la productivité au travail

Les grandes entreprises sont confrontées à un défi persistant : optimiser le temps des travailleurs du savoir, car une part importante de leurs efforts est consacrée à des tâches routinières telles que la préparation des e-mails et des réunions, plutôt qu'aux responsabilités essentielles.

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

Les améliorations les plus notables sont survenues dans les tâches que les travailleurs pouvaient ajuster de manière autonome, ce qui met en évidence des gains de productivité précoces, mais souligne également la nécessité de changements organisationnels plus larges pour réaliser une transformation complète pilotée par l'IA.⁴⁰

> Applications en chaîne d'approvisionnement et achats

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

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

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

Exemple concret : Une entreprise de services pharmaceutiques de premier plan opérant dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique était confrontée à des difficultés récurrentes 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 variations saisonnières de la demande ni des lancements de produits. Ce manque de visibilité a créé des ruptures de stock sur 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 principaux résultats comprenaient :

47 % d'augmentation de la précision des prévisions.
14 % de réduction des stocks disponibles.
34 % d'amélioration de la rotation des stocks.
Réduction significative des annulations de commandes de patients en raison de la disponibilité des produits.⁴¹

108. Gestion des stocks avec des chatbots d'IA

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

Approvisionnement automatisé : Les chatbots d'IA peuvent recommander automatiquement des articles en fonction de seuils de stock.
Suivi des stocks : Fournissent des mises à jour en temps réel sur les niveaux de stock et l'état des commandes.
Support client : Traitent les demandes concernant la disponibilité des produits et les détails des commandes.
Catégorisation améliorée : Utilisent le machine learning pour mieux classer et suggérer des produits.

109. Transport et routage

L'IA générative peut considérablement améliorer le transport et le routage dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. En traitant de gros volumes de données provenant de sources multiples, elle peut créer des plans de transport optimisés, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité logistique.

Les principaux avantages comprennent :

Planification d'itinéraires rentable et livraisons ponctuelles.
Gestion des véhicules et des flottes plus intelligente, avec une meilleure utilisation des ressources et une usure réduite.
Routage adaptatif qui réagit aux perturbations et aux retards.

Exemples concrets :

Le système ORION d'UPS a permis d'économiser plus de 10 millions de gallons de carburant par an tout en améliorant les performances de livraison à temps.⁴²

DHL a constaté une augmentation de 15 % des livraisons à temps et une réduction de 20 % des retards d'expédition grâce à sa plateforme MySupplyChain propulsée par l'IA.⁴³

> Applications juridiques

110. Génération de contrats

L'IA générative peut générer des contrats basés sur des modèles et des critères prédéfinis. Cela peut faire gagner du temps et des efforts aux services achats et contribuer à garantir la cohérence et la précision du langage contractuel.

Exemple concret : Orangetheory a travaillé avec Ironclad pour automatiser ses processus de gestion des contrats et tirer parti d'IA Assist pour gérer plus de 1 000 modèles de contrats dans son réseau de franchises.

Cette collaboration a réduit les délais des projets de six mois à trois et amélioré l'expérience client grâce à des solutions contractuelles numériques.

111. Conformité contractuelle

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

Catégoriser les contrats
Identifier les conditions communes
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 demandes des utilisateurs et en fournissant des réponses claires et précises. Ces chatbots peuvent aider à répondre aux questions juridiques courantes, telles que les droits des locataires ou les notions de base des contrats, et aider les utilisateurs à préparer des documents juridiques simples grâce à des prompts guidés.

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 concerné. En automatisant le soutien juridique précoce, les chatbots propulsés par l'IA rendent l'assistance juridique plus accessible, en particulier pour les personnes qui peuvent être confrontées 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 le reporting réglementaire, l'audit des modèles et l'explicabilité.

Les applications comprennent :

Génération de documents de politique et de conformité
Évaluation des risques liés à l'IA et détection des biais
Piste d'audit et résumés de décisions explicables

Exemple concret : Credo IA offre des capacités telles que l'IA Registry pour la visibilité du système, des Governance Workspaces pour la gestion de la conformité, Policy Intelligence pour une supervision standardisée et Guardrails pour garantir une utilisation responsable de l'IA générative.

Disponible dans des configurations de cloud public, de cloud privé et auto-hébergé, 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.⁴⁴

> Applications commerciales

114. Génération de vidéos de vente

L'IA générative peut être utilisée pour créer des vidéos de vente personnalisées, spécifiquement adaptées aux besoins et aux attentes du client. Ces vidéos de vente personnalisées permettent aux commerciaux d'aborder individuellement les objectifs de vente, de renforcer les relations personnelles avec les clients et de générer davantage de leads.

Exemple concret : Xerox s'est associé à la plateforme vidéo d'avatar IA de Synthesia pour réduire les coûts de production vidéo de 50 % et le temps nécessaire pour créer du contenu de formation de 30 %.

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

115. Coaching commercial

L'IA générative peut être utilisée pour fournir un coaching commercial personnalisé à chaque commercial, en fonction de ses données de performance et de son style d'apprentissage. Cela peut aider les équipes commerciales à améliorer leurs compétences et leurs performances et à accroître 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 commerciales peuvent optimiser leur pipeline de ventes et allouer les ressources plus efficacement.

117. Identification et qualification des leads

L'IA peut être utilisée pour identifier des leads commerciaux potentiels en fonction des données et du comportement des clients, et qualifier les leads en fonction de leur probabilité de conversion. Elle peut également générer des tactiques et des campagnes commerciales personnalisées pour générer des leads.

> Applications d'audit

118. Automatisation du reporting d'audit

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

Generating audit reports with OpenAI's ChatGPT.

Figure 20 : Generating audit reports with ChatGPT d'OpenAI.

Exemple concret : KPMG a collaboré avec MindBridge pour tirer parti de l'IA afin d'analyser les données financières et d'automatiser les processus d'audit.

Ce partenariat a accru 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 de vastes jeux de données financières et opérationnelles.

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

Effectuer des calculs
Agrégations
Comparaisons de datasets

120. Surveillance des risques en temps réel

Les outils d'IA générative peuvent également être utiles pour 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 métier.

ChatGPT, par exemple, peut aider les auditeurs à évaluer les niveaux de risque, à identifier les domaines prioritaires nécessitant une enquête plus approfondie et à mieux comprendre les dangers potentiels.

121. Reconnaissance de schémas 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'ils sont intégrés correctement à l'évaluation humaine, les outils d'IA générative peuvent être utiles pour identifier la fraude potentielle et renforcer les fonctions d'audit interne.

Les auditeurs peuvent utiliser les capacités de traitement automatique 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 schémas inhabituels ou inattendus.

122. Formation des auditeurs

Dans le domaine de l'audit, ChatGPT peut former les auditeurs en leur offrant une expertise, des explications et des exemples pertinents pour leur travail. Il peut fournir du matériel pédagogique tel que :

Connaissances conceptuelles
Études de cas

> Applications en 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 proposant des suggestions, en évaluant les compromis et en synthétisant des connaissances dans tous les domaines, les outils d'IA peuvent améliorer le travail d'équipe interdisciplinaire.

Exemple concret : Une étude a été menée auprès de 776 professionnels de Procter & Gamble pour évaluer l'impact de l'IA, en particulier de GPT-4, sur le travail d'équipe et la performance individuelle dans les tâches de développement de produits.⁴⁵Les principales conclusions de l'étude sont les suivantes :

Amélioration des performances : Les individus assistés par l'IA ont obtenu des performances équivalentes à celles des équipes traditionnelles de deux personnes sans IA, ce qui indique 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, notamment dans la production de solutions de premier ordre.
Intégration de l'expertise : L'assistance de l'IA a permis à la fois aux professionnels commerciaux et R&D de développer des solutions équilibrées intégrant les perspectives techniques et de marché, comblant ainsi efficacement les silos d'expertise traditionnels.
Gains d'efficacité : Les participants utilisant l'IA ont accompli leurs tâches 12 à 16 % plus vite que ceux sans IA, tout en générant des solutions plus détaillées et plus complètes.
Impact émotionnel : Les utilisateurs de l'IA ont fait état d'une augmentation des émotions positives, comme l'enthousiasme et l'excitation, et d'une diminution des sentiments négatifs, comme l'anxiété et la frustration, par rapport à leurs homologues n'utilisant pas l'IA.

124. L'IA générative dans la recherche en IA

À mesure que la demande de capacités génératives augmente, les chercheurs explorent de nouvelles innovations architecturales et 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 concret :

Selon une recherche, une nouvelle architecture neuronale appelée Retentive Network (ReN) a été proposée comme alternative aux Transformers pour les grands modèles de langage.

Le ReN introduit un mécanisme de rétention qui remplace l'attention traditionnelle, offrant une complexité linéaire en temps et en mémoire pour une meilleure efficacité 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 appelée décomposition récurrente linéaire.

Les résultats expérimentaux montrent que le ReN égale ou dépasse les performances des Transformers sur des benchmarks clés tout en permettant une inférence plus rapide et une consommation de ressources réduite.⁴⁶

> Applications de productivité et d'automatisation

125. Agents de workflow IA

Les agents d'IA peuvent effectuer des tâches de bout en bout en enchaînant le raisonnement, la mémoire et les actions dans des applications telles que le CRM, Slack ou Jira.

Les applications comprennent :

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

Par exemple, nous avons évalué des outils Excel propulsés 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 : Obtient de bons résultats sur les tâches de base, mais éprouve des difficultés avec les 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, ce qui le rend idéal pour la modélisation financière.
GPTExcel : Excelle dans la prise en charge de plusieurs langues, ce qui le rend adapté aux équipes internationales.

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

Domaine*	Cas d'usage	Description	Entreprise	Exemple concret
Vidéo	Génération de vidéos	Générer des vidéos à partir d'une saisie textuelle ou de scénarios, utile dans la production médiatique.	Pictory avec Lucid Dream Network	Lucid Dream Network a tiré parti de l'outil script-vers-vidéo de Pictory, qui fournissait des modèles et une intégration musique/visuel. Cette solution a augmenté la productivité de l'agence de 350 % et a accru l'engagement et la portée sur les réseaux sociaux de 500 %.
Image	Génération d'images	Convertir du texte en images réalistes, largement utilisé dans les médias, le design, le marketing, etc.	OpenAI avec Coca Cola	En collaboration avec OpenAI et Bain & Company, Coca-Cola a lancé la plateforme « Create Real Magic ». Cette initiative a permis aux utilisateurs de générer des œuvres d'art uniques à partir des actifs emblématiques de la marque Coca-Cola, tels que la bouteille contour et le Père Noël Coca-Cola, grâce à l'intégration des modèles GPT-4 et DALL-E d'OpenAI.
Audio	Générateur de synthèse vocale	Convertir du texte en parole réaliste pour des applications dans l'éducation, le marketing et les livres audio. Des milliers de livres ont été convertis en livres audio grâce à la technologie de génération de synthèse vocale.	Amazon Web Services (AWS) avec Twilio	Polly est un service basé sur le cloud qui convertit le texte en une parole réaliste dans plusieurs langues. En collaborant avec Amazon Polly, Twilio a élargi son offre en intégrant plus de 50 voix différentes et 25 langues. Elle a également introduit de nouvelles APIs qui donnent aux développeurs un contrôle avancé sur la synthèse vocale dans leurs applications Programmable Voice.
Langage	Création de contenu personnalisé	Générer du contenu personnalisé à partir des préférences et des intérêts des utilisateurs. Peut inclure du texte, des images, de la musique ou d'autres formats médiatiques et peut être appliqué à divers domaines tels que les publications sur les réseaux sociaux, les articles de blog et les recommandations de produits.	Jasper avec Akbank	En tirant parti de Jasper, l'équipe de marketing numérique d'Akbank, une banque commerciale, a réduit le temps de création de contenu de 40 % et amélioré les taux de clics des campagnes jusqu'à 70 %. Jasper a principalement été utilisé pour créer des messages marketing personnalisés et des notifications push. Cette collaboration a entraîné une augmentation de 3 % des taux d'engagement tout en soutenant les stratégies marketing d'Akbank et en stimulant les interactions avec les clients.
Code	Refactoring de code	Automatiser le refactoring de code à partir de descriptions en langage naturel. Peut remanier le code pour améliorer la structure, la lisibilité et l'efficacité, le rendant plus facile à maintenir et à mettre à jour.	Amazon Q avec Ancileo	Ancileo, un fournisseur de solutions SaaS pour les assureurs et les partenaires, tire parti d'Amazon Q pour améliorer l'efficacité des développeurs. En aidant les développeurs à comprendre les bases de code et à résoudre les problèmes directement dans leurs IDE, Ancileo a réduit de 30 % le temps de résolution des problèmes de codage. Ancileo intègre également la billetterie et la documentation avec Amazon Q pour accélérer l'intégration et permettre aux membres de l'équipe de trouver rapidement des réponses.
Santé	Médecine personnalisée	Servir de chatbots médicaux utilisant l'IA générative pour interpréter les symptômes des patients et améliorer la précision du diagnostic sur la base des rapports des patients et des résultats de tests.	BCG avec Zeiss Medical Technology	L'IA génère des réponses basées sur des informations préapprouvées, garantissant la précision de la communication avec les patients. 79 % des réponses générées par l'IA sont prêtes à être envoyées sans autre modification. L'objectif est d'améliorer l'engagement des patients, de permettre aux médecins de se concentrer davantage sur les soins, et peut également contribuer à accroître la demande de traitements.
Éducation	Leçons personnalisées	Créer des plans de cours personnalisés basés sur les données des étudiants pour maximiser les résultats d'apprentissage.	OpenAI avec Khan Academy	Khanmigo, propulsé par GPT-4, agit comme un tuteur virtuel, offrant des expériences d'apprentissage personnalisées aux étudiants.
Mode	Conception créative	Générer des designs de mode innovants et transférer des styles à partir d'autres sources.	GitHub	ClothingGAN génère des vêtements innovants, illustrant l'utilisation de l'IA générative dans le design de mode.
Banque	Détection de la fraude	Identifier les transactions financières suspectes à des fins de prévention de la fraude.	OpenAI avec Stripe	Stripe a intégré GPT-4 pour une détection avancée de la fraude, améliorant l'efficacité opérationnelle et le support client personnalisé.
Jeu vidéo	Génération procédurale de contenu	Générer du contenu de jeu dynamique tel que des niveaux et des quêtes pour améliorer les expériences de jeu.	Ubisoft	Dans Watch Dogs: Legion, l'IA est utilisée pour générer la population du jeu, en créant des personnages aux apparences, comportements et histoires uniques. Cette application PCG contribue au réalisme du jeu et renforce l'immersion du joueur en faisant en sorte que chaque personnage soit distinct et fasse partie d'un monde vivant et dynamique.

*Un secteur d'activité, une fonction métier ou un autre domaine d'application

Conclusion

L'IA générative se répand rapidement dans les secteurs et les fonctions métier, ouvrant de nouveaux niveaux de création de contenu, de personnalisation, d'automatisation et de prise de décision. De la création de publicités vidéo et de plans de cours personnalisés à la gestion des workflows dans les domaines juridique, RH et financier, ses applications sont diverses et de plus en plus pratiques.

Toutefois, l'adoption exige une mise en œuvre réfléchie. L'exactitude, l'éthique, la confidentialité et les limites des modèles posent encore des défis. Bien que l'IA générative soit clairement prometteuse, le succès dépendra de l'association de ces outils à une supervision humaine, à une connaissance du domaine et à une intégration stratégique dans les systèmes existants.

FAQ

L'IA générative désigne des algorithmes d'intelligence artificielle conçus pour créer du nouveau contenu ou des nouvelles données similaires à des exemples générés par l'humain. Cela peut inclure du texte, des images, de la musique et d'autres types de médias. Ces systèmes d'IA apprennent à partir d'un vaste ensemble de données existantes, puis utilisent ces connaissances pour générer du contenu nouveau et original qui ressemble au matériel appris.

GPT d'OpenAI : Il s'agit d'une série avancée de modèles de langage, connue pour sa capacité à générer un texte cohérent et contextuellement pertinent à partir de prompts donnés. Elle est utilisée dans des applications comme les chatbots, la création de contenu et la traduction linguistique.

DALL-E d'OpenAI : Une IA spécialisée dans la génération d'images à partir de descriptions textuelles, DALL-E est connue pour sa créativité et sa capacité à créer des images complexes et détaillées à partir de prompts spécifiques.

AlphaFold de DeepMind : Ce système d'IA est utilisé pour prédire les structures des protéines avec une précision remarquable, ce qui constitue une avancée significative dans la recherche biologique et la découverte de médicaments.

Google BERT : Bien qu'il s'agisse avant tout d'un modèle de compréhension du langage, BERT a considérablement amélioré la façon dont le moteur de recherche de Google comprend et traite les requêtes en langage naturel.

ChatGPT est un type spécifique d'IA générative. Alors que l'IA générative désigne au sens large les systèmes d'IA qui créent du nouveau contenu, comme du texte, des images ou de la musique, ChatGPT se concentre spécifiquement sur la génération de texte semblable à celui d'un humain à partir des entrées qu'il reçoit, souvent utilisé pour la conversation, la réponse à des questions et des tâches similaires basées sur le langage.

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Cem Dilmegani and Sıla Ermut (2026) - "Top 125 applications de l'IA générative". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 22 Juin 2026, à : https://aimultiple.com/generative-ai-applications [Ressource en ligne]

Dilmegani, C., & Ermut, S. (2026, 22 Juin). Top 125 applications de l'IA générative. AIMultiple. https://aimultiple.com/generative-ai-applications

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Analyste principal

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

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

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

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

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

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Sıla Ermut

Analyste sectoriel

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Sıla Ermut est une analyste sectorielle chez AIMultiple couvrant les modèles d'IA, l'infrastructure d'IA, la gouvernance de l'IA et les applications d'IA en entreprise. Ses recherches se concentrent principalement sur l'utilisation de l'IA dans le marketing, la santé, les chaînes d'approvisionnement et la durabilité. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des sociétés de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master en psychologie sociale et d'une Licence en Relations Internationales.

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Commentaires 6

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

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

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Applications générales de l'IA générative

> Applications vidéo

> Applications d'image

> Applications audio

> Applications textuelles

> Applications basées sur le code

> Autres applications

Applications sectorielles de l'IA générative

> Applications dans la santé

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> Applications dans la mode

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> Applications dans le voyage

> Applications dans le retail

> Applications dans l'assurance

> Applications dans la fabrication

Applications d'IA générative spécifiques aux fonctions métier

> Applications pour le service client

> Applications en finance

> Applications en marketing

> Applications en RH

> Applications en chaîne d'approvisionnement et achats

> Applications juridiques

> Applications commerciales

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> Applications en recherche et développement (R&D)

> Applications de productivité et d'automatisation

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

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