Top 125 applications d'IA générative

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

• Applications genAI générales
• Applications genAI spécifiques à un secteur
• Applications genAI spécifiques à une fonction commerciale

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

Vous pouvez également consulter les applications, cas d'usage et exemples concrets d'IA générative dans une liste que vous pouvez filtrer selon divers critères tels que la fonction commerciale ou le secteur.

Applications genAI générales

> Applications vidéo

1. Génération vidéo

Les outils de production vidéo basés sur l'IA, y compris les générateurs vidéo 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 des visuels dynamiques et abstraits en quelques minutes.

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

Chaque outil d'IA a été testé en utilisant des images d'archives et noté sur 10 points en fonction de la Conformité aux Prompts (exactitude dans le suivi des instructions), de la Précision Physique (physique et interactions réalistes) et de l'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 maintenir les caractéristiques spécifiques de la marque et à assurer la compatibilité avec les prompts.
• Principaux résultats : Les vidéos générées par l'IA ne sont pas encore totalement fiables pour la visualisation de produits eCommerce sans raffinement 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 images générées par l'IA à la série de science-fiction argentine « El Eternauta ». Le co-CEO Ted Sarandos a déclaré que l'IA avait aidé les équipes VFX à créer des scènes complexes, comme l'effondrement d'un bâtiment, plus rapidement et à moindre coût qu'avec les méthodes traditionnelles, rendant la production financièrement viable.

Bien que cette décision ait suscité des inquiétudes concernant les pertes d'emplois dans l'industrie du divertissement, Sarandos a déclaré que l'IA est censée soutenir les créateurs humains plutôt que de les remplacer.¹

Consultez Pertes d'emplois liées 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 non probables

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-to-video de Pictory, qui offrait des modèles préconstruits et une intégration fluide de la musique et des visuels.

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

3. Montage vidéo et animation par 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 incluent :

• 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 texte avec une cohérence de scène et un contrôle du mouvement, réduisant le temps de post-production de plus de 70% pour les équipes marketing.³

> Applications image

4. Génération d'images

Avec l'IA générative, les utilisateurs peuvent transformer du texte en images et générer des images réalistes en fonction d'un cadre, d'un sujet, d'un style ou d'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 atout 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 « 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 OpenAI’s GPT-4 et les modèles DALL-E pour la création créative, ce projet a permis aux utilisateurs de créer des œuvres d'art personnalisées en utilisant l'imagerie emblématique de Coca-Cola, comme la bouteille contour et le Père Noël.⁵

5. Traduction sémantique d'image en 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 3 : Génération de dispositions de probabilité d'allocation spatiale synthétique basées sur des GAN conditionnels entraînés.⁶

6. Conversion image-à-image

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

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

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

L'IA générative emploie diverses méthodes pour générer un nouveau contenu basé sur un contenu existant. Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) sont l'une de ces méthodes. Un GAN se compose d'un générateur et d'un discriminateur qui crée de nouvelles données et garantit qu'elles sont réalistes.

Une 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 matériel médical qu'il n'est pas économique de sauvegarder en format haute résolution. Un autre cas d'usage concerne la surveillance.

8. Co-pilotes de design IA

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

Les applications incluent :

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

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

9. Génération de formes 3D

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

Les applications incluent :

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

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

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

> Applications audio

10. Générateur de synthèse vocale

Les GAN permettent la production d'audio vocal réaliste. Pour obtenir des résultats réalistes, les discriminateurs servent d'entraîneur qui accentue, nuance et/ou module la voix.

La génération TTS a de multiples applications commerciales, telles que l'éducation, le marketing, le podcasting et la publicité. Par exemple, un éducateur peut convertir ses notes de cours en supports audio pour les rendre plus attrayants, et la même méthode peut également être utile pour créer du matériel pédagogique pour les personnes malvoyantes. En plus de supprimer les coûts des artistes vocaux et de l'équipement, le 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 large language models dans la 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-à-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 tels que 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 embaucher un artiste vocal.

12. Génération de musique

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

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

> Applications textuelles

13. Génération d'idées

La sortie des 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 pour la génération de texte. Travailler avec des machines dans l'idéation permet aux utilisateurs d'explorer rapidement l'espace des solutions.

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

14. Génération de texte

Les chercheurs ont fait appel aux GAN pour offrir 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 d'email IA pour générer le texte des emails. Les assistants d'email IA aident les utilisateurs à gagner du temps en générant des emails complets et soignés à partir de prompts brefs, assurant un ton et une qualité constants.

Ils offrent également des suggestions de réponses contextuelles pour les emails entrants, permettant des réponses rapides et efficaces aux messages routiniers.

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

Dans un large échantillon, les résultats ont montré que les participants pouvaient rarement distinguer 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, des préoccupations éthiques telles que la technophobie et l'équilibre entre créativité et pratique fondée sur des preuves doivent être soigneusement abordées à mesure que le rôle de l'IA dans la santé mentale continue d'évoluer.¹³

Exemple concret : Meta IA's Brain2Qwerty décode les phrases de l'activité cérébrale pendant la frappe, en utilisant l'électroencéphalographie (EEG) et la magnétoencéphalographie (MEG) non invasives.

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

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

Dans les évaluations, Brain2Qwerty a atteint un taux d'erreur de caractères (CER) de 67% en utilisant l'EEG et 32% avec 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 ayant des troubles moteurs ou de la parole.¹⁴

Explorez plus d'exemples de large language model 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, intérêts ou souvenirs. Ce contenu pourrait prendre la forme de texte, d'images, de musique ou d'autres médias, et pourrait être utilisé pour :

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

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

16. Analyse des sentiments/classification de texte

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'opinion mining, utilise le traitement du langage naturel et le text mining 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 réelles.

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 façonner le sentiment d'une conversation particulière.

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

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

17. Recherche intelligente

La Recherche Intelligente exploite le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour fournir des résultats précis et conscients du contexte. 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 l'autocomplétion, les suggestions en temps réel et le filtrage à 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 eCommerce, la Recherche Intelligente peut aider les clients à localiser efficacement les produits, tandis que dans les environnements d'entreprise, elle permet une récupération facile des documents et des ressources.

Exemple concret : Booking.com a introduit les Smart Filters, un outil qui permet aux utilisateurs d'exprimer leurs préférences en langage naturel directement dans une zone 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 ». Les Smart Filters analysent ensuite l'entrée, identifient l'intention de l'utilisateur et appliquent les filtres les plus pertinents de l'inventaire de Booking.com.¹⁵

> Applications basées sur le code

18. Génération de code

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

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

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

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

Exemple concret : Amazon a présenté Amazon Q, un outil basé sur l'IA qui réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires pour mettre à jour les 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, améliorant la sécurité et réduisant les coûts d'infrastructure, ce qui a entraîné des gains d'efficacité annuels de $260 millions. Cela met en évidence comment l'IA peut entraîner des améliorations majeures de la productivité dans la maintenance logicielle pour les grandes entreprises.¹⁶

19. Complétion de code

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

20. Revue de code

L'IA générative peut également être utilisée pour effectuer des contrôles de qualité du code existant et l'optimiser soit en suggérant des améliorations, soit en générant des implémentations alternatives 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. Refactorisation de code

L'IA générative peut être utilisée pour automatiser le processus de refactorisation 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 à travers une base de code.

24. Génération de cas de test

Des 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 de la fonctionnalité de l'application, et proposer de multiples scénarios et cas de test pour couvrir divers aspects de l'application.

Exemple concret : Les équipes d'Anthropic appliquent Claude Code à un large éventail de fonctions, y compris 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 indépendante 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 les services juridiques et marketing l'utilisent pour créer des outils internes, automatiser des processus répétitifs et mener des expériences sans nécessiter d'expertise en génie logiciel.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 7 : TALN vers scripts de test via ChatGPT-4.

26. Maintenance des scripts de test

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

27. Documentation de test

Les modèles d'IA générative peuvent générer des données de test réalistes basées sur les paramètres d'entrée, comme la création d'adresses email 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, y compris 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 les fenêtres de chat ou les assistants vocaux.

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

Figure 8 : Une conversation avec ChatGPT.

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

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

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

30. Synthèse de données

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

31. Visualisation de données

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

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

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

32. Conversion de fichiers

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

33. Résolution de problèmes mathématiques

Généralement, les large language models sont capables de comprendre des questions mathématiques et de les résoudre. Cela inclut des problèmes de base mais aussi des problèmes complexes, selon le modèle. Voici un exemple des capacités de ChatGPT à ce sujet.

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

34. Assistants IA multimodaux

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

Les applications incluent :

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

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

Applications genAI spécifiques à un secteur

> Applications de 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 avec 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 : LeewayHertz²¹ développe des agents IA et des copilotes personnalisés pour rationaliser la découverte de médicaments et aider les entreprises à gagner du temps et des ressources à différentes étapes :

• Identification de cibles : Analyse les données biologiques pour identifier et prioriser les cibles médicamenteuses prometteuses.
• Optimisation de leads : Crible les librairies chimiques, génère de nouvelles molécules et optimise les propriétés moléculaires.
• Évaluation préclinique : Prédit le comportement des médicaments et les interactions potentielles, assurant sécurité et efficacité.
• Repositionnement de médicaments : Trouve de nouvelles applications pour les médicaments existants en analysant les bases de données et les voies pathologiques.
• Conception d'essais cliniques : Analyse les données des patients pour des conceptions d'essais ciblées, améliorant l'efficacité et les taux de succès.

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, modèles génératifs augmentés par graphes de connaissances pour la découverte ciblée de médicaments).²²

Les applications incluent :

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

36. Médecine personnalisée

Une autre application de l'IA générative 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 basée sur les déclarations des patients et les résultats des tests.²³ Ensuite, ces modèles peuvent élaborer des plans de traitement individualisés adaptés spécifiquement aux antécédents médicaux, aux symptômes et plus encore d'un patient.

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

La collaboration vise à briser les silos de données et à tirer parti de l'apprentissage automatique pour transformer les systèmes de santé des soins réactifs aux soins préventifs. En partenariat avec le Health Systems Innovation Lab de Harvard, l'initiative examine la performance des systèmes de santé dans 80 pays, avec des aperçus complétant le Réseau d'Équité en Santé AI4HealthyCities.²⁴

37. Imagerie médicale améliorée

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

38. Gestion de la santé de la population

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

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

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

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

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

39. Chatbots IA pour la vérification des symptômes

Les chatbots d'évaluation des symptômes sont conçus pour aider les individus à comprendre et à gérer leur santé en posant des questions, en fournissant des recommandations et, si nécessaire, en mettant en relation les utilisateurs avec des professionnels de la 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 les problèmes de santé potentiels et à fournir des conseils personnalisés.

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

• Précision diagnostique limitée : Les vérificateurs de symptômes peuvent manquer de l'expertise des professionnels de la santé, ce qui rend leur précision diagnostique peu fiable pour les affections graves. Les utilisateurs doivent les utiliser avec prudence et non comme un substitut à un avis professionnel.
• Manque d'empathie : Ces outils ne peuvent pas fournir le soutien émotionnel, la réassurance ou les conseils personnalisés que les professionnels de la santé offrent, limitant leur capacité à répondre aux besoins émotionnels des patients.
• Dépendance excessive aux chatbots : La dépendance aux chatbots pour les conseils médicaux peut conduire à 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 la manipulation des données personnelles pourraient entraîner des problèmes juridiques, en particulier dans les régions ayant des 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 IA dans les soins de santé

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

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

41. Automatisation de la documentation réglementaire

L'automatisation de la documentation réglementaire fait référence à l'utilisation d'outils pilotés par l'IA pour créer, réviser et gérer les documents liés à la conformité dans les secteurs réglementés tels que la santé et les produits pharmaceutiques.

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

Exemple concret : Novo Nordisk a adopté Anthropic's Claude pour aider à la rédaction des 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 réalisé une réduction de 94% des effectifs et 92% d'économies de coûts, tout en maintenant la précision grâce à la 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 aidé à améliorer l'efficacité de la documentation réglementaire, démontrant comment la collaboration entre l'IA et l'humain peut conduire à des processus de conformité plus rapides et plus rentables.²⁶

42. Génération de données synthétiques dans les soins de santé

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

Les cas d'usage incluent :

• Développement augmenté par l'IA de simulations de maladies synthétiques.
• Imagerie synthétique, DSE chronologiques et données de signaux.

> Applications éducatives

43. Leçons personnalisées

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

Ces plans sont élaborés en analysant les données des étudiants telles que leurs performances passées, leurs compétences et tout retour qu'ils ont pu donner concernant le contenu du programme. Cela permet de garantir que chaque étudiant, en particulier ceux en situation de handicap, reçoit une expérience individualisée conçue pour maximiser le succès.

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 aider à rendre l'enseignement plus efficace et efficient.

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

45. Création de contenu pour les cours

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

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

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

46. Tutorat

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

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

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

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

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 impliquait l'utilisation de Microsoft Copilot, propulsé par GPT-4, comme tuteur virtuel pour l'enseignement de l'anglais dans un programme parascolaire de six semaines. L'étude a utilisé un essai contrôlé randomisé dans neuf écoles publiques.

Les résultats indiquent que les étudiants qui ont participé au programme ont connu des améliorations statistiquement significatives de leur maîtrise de l'anglais, de leur culture numérique et de leur connaissance de 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 dans des programmes éducatifs structurés, peut offrir une méthode viable pour soutenir l'apprentissage dans des contextes aux ressources éducatives limitées.²⁸

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

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

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

48. Restauration d'anciens supports d'apprentissage

L'IA générative peut améliorer la qualité des supports d'apprentissage obsolètes ou de mauvaise qualité, tels que les documents historiques, les photographies et les 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 aux médias de haute qualité.

> Applications mode

49. Design créatif pour les créateurs de mode

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

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

Figure 13 : Vêtements générés par ClothingGAN.

50. Transformer des croquis en images couleur

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

51. Génération de mannequins de mode représentatifs

En tirant parti de l'IA générative pour créer une variété de mannequins de mode, les entreprises de mode peuvent mieux servir leur clientèle diversifiée et présenter leurs produits de manière plus authentique. Elles peuvent utiliser de tels modèles pour des options d'essayage virtuel pour les clients ou 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 média 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 IA pour guider les visiteurs et répondre aux questions.

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

Dreszer soutient que l'IA nécessite 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 dans 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.²⁹

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

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

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

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

• Utilisant l'analyse de données, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour créer une gamme de produits hautement adaptée et personnalisée pour le public cible
• Concevant des emails, des pages de site web, des accroches et des publicités adaptés aux intérêts et préférences spécifiques d'une personne afin de l'engager
• Tramant un contenu marketing et publicitaire créatif et authentique susceptible de faire sensation dans les résultats de recherche

53. Cosmétiques avec l'IA générative

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

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

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

> Applications bancaires

54. Détection de fraude

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

Exemple concret : Stripe a intégré OpenAI's GPT-4 pour améliorer sa capacité à détecter les activités malveillantes et à comprendre les besoins des utilisateurs en analysant de grandes quantités de données, ce qui se traduit par des réponses plus adaptées et plus précises aux demandes des clients.

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

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

55. Gestion des risques

En tirant parti des GAN, il est possible de calculer des estimations de value-at-risk qui affichent 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 des situations nouvelles et sans gratuit d'hypothèse fondées sur des tendances de données historiques.

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

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

Figure 14 : Génération d'explications conviviales pour les refus de prêt à l'aide de réseaux antagonistes génératifs.³²

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 l'entraînement de modèles d'évaluation du crédit.

Pour plus d'informations, vous pouvez consulter :

• Applications de l'IA générative dans les services financiers

> Applications jeu vidéo

58. Génération de contenu procédural

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 intéressantes.

Exemple concret : Ubisoft a exploité 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 distinctes. 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 modèles 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 fidélisation des joueurs.

60. Comportement des personnages non-joueurs (PNJ)

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

61. Conception d'interface utilisateur

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

62. Test de jeu

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

> Applications voyage

63. Vérification d'identité

L'IA générative dans les systèmes d'identification et de vérification faciale dans les aéroports peut aider à l'identification et à l'authentification des passagers. Cela est accompli en générant une image complète du visage d'un passager à l'aide de photographies capturées 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 pour rendre les enregistrements plus rapides et les processus de voyage plus pratiques.

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

64. Recommandations de voyage et de destination personnalisées

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

> Applications 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 également les besoins et les 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 divers points du parcours client, comme sur la page d'accueil ou lors du paiement.

L'outil utilise des fonctionnalités avancées telles que le Ciblage d'Audience et les Déclencheurs de Campagne pour optimiser l'engagement client 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, créer des designs pour des vêtements, des meubles ou des appareils électroniques peut être une option. Personnaliser les options d'affichage en fonction du 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 client.

68. Gestion des stocks & 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.

69. Assistants shopping 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 requêtes et en les guidant tout au long du processus d'achat.

> Applications assurance

70. Documentation de police d'assurance

Les outils d'IA générative en assurance peuvent aider à générer des documents de police basés sur des détails spécifiques à l'utilisateur. Ils peuvent automatiquement remplir les informations là où c'est nécessaire, 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, collecte des informations et génère instantanément des documents de police pour gérer le processus de souscription d'assurance locataire et propriétaire.

71. Évaluation des risques et calcul des primes

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

Les modèles génératifs peuvent étudier les données clients historiques 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 les primes d'assurance appropriées.

72. Détection de fraude

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

73. Profilage client

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

74. Traitement des demandes

Les modèles d'IA générative peuvent être employés pour rationaliser le processus souvent complexe de gestion des demandes. Ils peuvent générer des réponses automatisées pour les demandes de base, accélérant le processus global de règlement des demandes et raccourcissant 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.

Sur la base des données sur le client, telles que l'âge, les antécédents de santé, la localisation, etc., le système d'IA peut générer une police qui correspond à ces attributs individuels, plutôt que de fournir une police standardisée.

76. Analyse prédictive & 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 fabrication

77. Maintenance prédictive

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

Au fur et 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 traiter les temps d'arrêt opérationnels dans ses lignes de production.

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

78. Contrôle qualité

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

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Applications genAI spécifiques à une fonction commerciale

> Applications service client

80. Réponses client personnalisées

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

Exemple concret : Pendant la pandémie de COVID-19, Banc Sabadell s'est associé à Zendesk pour mettre en place un système de chat basé sur l'IA.

Cet assistant virtuel a aidé à gérer l'augmentation des demandes des clients en fournissant des options de self-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 des outils d'IA générative comme ChatGPT pour le service client implique l'utilisation des capacités de large language model du système pour fournir un support aux clients qui parlent différentes langues. Les outils d'IA conversationnelle peuvent être entraînés dans une variété de langues et peuvent traduire des messages d'une langue à une autre en temps réel.

Figure 15 : Une réponse client multilingue exemplaire générée par 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 avec 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 self-service des employés de 14% et le self-service client de 10%, en permettant aux utilisateurs de trouver intuitivement des réponses par eux-mêmes grâce à sa fonction de self-service. Ce changement réduit la charge sur les help desks, permettant aux agents de se concentrer davantage sur des tâches engageantes et de fournir aux utilisateurs des solutions rapides.

L'équipe DT de ServiceNow a économisé $5.5 millions par an grâce à cette méthode, avec un taux de déflexion des incidents ITSM de 54% et le Support Now atteignant près de 20% d'évitement de cas. Cette approche garantit des résolutions rapides et améliore la satisfaction, car 56% des clients déclarent avoir des expériences positives avec les solutions résumées par l'IA.³³

83. Création d'emails clients

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

Figure 16 : ChatGPT fournit un modèle d'email pour un problème client spécifique.

84. Répondre aux avis clients

Lorsqu'un client laisse un avis ou un commentaire sur les 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 potentielles ou une assistance.

85. Répondre aux FAQs

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

> Applications 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 en utilisant des modèles génératifs qui simulent des résultats financiers personnalisés selon les objectifs et la tolérance au risque d'un utilisateur.

87. Automatisation AP/traitement des factures

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

Figure 17 : Traitement des factures avec l'IA générative.³⁴

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 orientée métier de ChatGPT, permet aux employés de créer des « GPTs » personnalisés adaptés à des tâches ou flux de travail spécifiques.

Le personnel de BBVA dans divers départements, y compris juridique, risque, marketing, talents et finance, a développé plus de 2 900 GPTs. 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 rapporté que les premiers utilisateurs ont connu une augmentation de la productivité, 80% des utilisateurs déclarant que les outils leur font gagner plus de deux heures par semaine. Cependant, les préoccupations concernant les impacts mesurables sur les résultats et les défis de mise 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 plus, voir Applications de l'IA dans la comptabilité fournisseurs.

> Applications marketing

88. Création de contenu pour le marketing

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

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

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

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

Exemple concret : Site Smart Marketing³⁶ , une agence de marketing digital et de développement web, a été confrontée à des défis pour étendre sa production de contenu tout en maintenant la qualité et en respectant les directives de la marque. En collaborant avec Narrato, ils ont réalisé :

• Efficacité améliorée : En intégrant les outils de création de contenu pilotés par l'IA de Narrato, Site Smart a réduit son temps de production de contenu d'un facteur huit. Des fonctionnalités telles que les modèles d'IA personnalisés et les paramètres de tonalité de marque ont permis de générer du contenu conforme à la marque dès le départ.
• Réduction des coûts : L'intégration avec Narrato a conduit à 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 des 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 moins d'erreurs. L'intégration de l'IA a assuré la cohérence du contenu et l'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 avec leur traitement du langage naturel peuvent générer du contenu personnalisé pour vos clients en fonction de leurs préférences, de leur comportement passé et de leurs données démographiques. Cela peut vous aider à créer un contenu ciblé qui résonne avec votre public, conduisant à un engagement et des taux de conversion plus élevés.

90. Recherche 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 des modèles et des tendances dans le comportement des clients.

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

91. Rédaction de descriptions de produits

Les descriptions de produits jouent un rôle crucial dans le marketing, car elles fournissent aux clients potentiels des informations détaillées sur les caractéristiques, les avantages et la valeur d'un produit. 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 marketeurs peuvent utiliser les enquêtes comme un outil précieux pour recueillir les retours 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 d'enquête

93. Génération de publicités vidéo ou de démos de produits

Les applications de génération vidéo dans le GenAI incluent :

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

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

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

94. Campagnes d'email marketing

Tirer parti de l'IA générative pour l'email marketing soutient les processus marketing en rationalisant l'automatisation et en augmentant la personnalisation et la créativité avec une génération de contenu engageante.

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

• Le texte des emails
• Les lignes d'objet
• Les images dans le corps de l'email
• Les appels à l'action (CTAs).

Les outils d'email marketing IA peuvent également permettre aux entreprises de :

• Automatiser les réponses par email
• Sélectionner le public cible
• Optimiser les horaires de livraison des emails

Applications SEO

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

Les 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 phrases pertinents
• Analyser le contenu des concurrents pour identifier les lacunes de couverture
• Suggérer des sujets basés sur les tendances actuelles et les requêtes de recherche des utilisateurs

96. Réalisation de recherche de mots-clés

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

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

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

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

97. Trouver les bons titres

Les outils génératifs comme ChatGPT peuvent générer des titres optimisés pour le SEO en s'assurant que les titres sont :

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

98. Regroupement de l'intention de recherche

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

Des outils comme ChatGPT peuvent aider au regroupement des intentions 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 du Langage Naturel (TALN). Cela permet aux entreprises et aux marketeurs de comprendre le but de requêtes de recherche spécifiques et d'affiner leur contenu et leurs stratégies pour répondre plus efficacement aux besoins de leur public.

Exemple concret : L'IA Search Grader de HubSpot³⁷ est conçu pour évaluer la visibilité et le sentiment de la marque à travers les moteurs de recherche alimentés par l'IA comme ChatGPT et Perplexity. Analyser comment ces modèles font référence à la marque fournit des informations sur les performances actuelles et identifie les domaines d'amélioration. Les fonctionnalités clés incluent :

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

99. Création de structure de contenu

Des outils comme ChatGPT peuvent aider à créer une structure de contenu en générant des plans et des suggestions d'organisation pour un sujet donné. Cela peut être utile pour la maximisation du 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.

Figure 20 : ChatGPT crée la structure du contenu.

100. Génération de meta descriptions

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

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

101. Création de codes sitemap

Un sitemap est un fichier XML structuré qui répertorie toutes les pages et le contenu d'un site web. Il aide les moteurs de recherche à comprendre la structure et l'organisation d'un site web. Le code 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 sitemap, produisant un fichier XML qui répertorie toutes les pages et le contenu d'un site web.

> Applications RH

102. Génération de descriptions de poste

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

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

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

103. Création de questions d'entretien

Les départements RH doivent souvent développer un ensemble de questions à poser aux candidats 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 21 : ChatGPT crée un ensemble de questions d'entretien pour un poste.

104. Génération de matériel 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 documentations.

105. Support employé avec des chatbots 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 les soins de 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.³⁹ Les processus manuels et les inefficacités dans le recrutement ralentissaient la prise de décision et l'intégration avec l'écosystème de recrutement plus large.

Les chatbots RH et les assistants virtuels alimentés par l'IA ont rationalisé le processus de candidature, réduisant le temps de candidature par 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'automatisation de l'IA conversationnelle préconstruite, appelée « skill-flows ». Ces automatisations aident à gérer les tâches RH complexes tout en assurant la conformité aux réglementations et aux politiques de l'entreprise. Elles offrent également aux employés une expérience de chat en self-service alimentée par le langage naturel.⁴⁰

106. Augmenter la productivité au travail

Les grandes entreprises sont confrontées à un défi persistant pour optimiser le temps des travailleurs du savoir, car un effort important est consacré à des tâches routinières telles que la préparation des emails et des réunions, plutôt qu'aux responsabilités principales.

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

Les améliorations les plus notables se sont produites dans les tâches que les travailleurs pouvaient ajuster de manière indépendante, mettant en évidence les premiers gains de productivité mais soulignant également la nécessité de changements organisationnels plus larges pour réaliser une transformation complète pilotée par l'IA.⁴¹

> Applications chaîne d'approvisionnement & approvisionnement

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

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

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

Exemple concret : Une entreprise de services pharmaceutiques de premier plan opérant à travers les Amériques, l'Europe et l'Asie-Pacifique était confrontée à des défis récurrents pour aligner la demande des clients avec les livraisons des fournisseurs. Ses prévisions internes reposaient sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des changements saisonniers de la demande ou des lancements de produits. Cette visibilité limitée 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 intégrait les lancements de produits, les changements de couverture d'assurance et les signaux en temps réel de l'offre et de la demande. Les principaux résultats incluaient :

• Augmentation de 47% de la précision des prévisions.
• Réduction de 14% des stocks disponibles.
• Amélioration de 34% de la rotation des stocks.
• Réduction significative des annulations de commandes de patients en raison de la disponibilité des produits.⁴²

108. Gestion des stocks avec des chatbots IA

Les chatbots IA peuvent gérer les processus d'approvisionnement en automatisant des tâches telles que la surveillance des niveaux de stock, la réapprovisionnement des marchandises et le suivi des commandes en temps réel. Ils améliorent également la prise de décision grâce à la prévision de la demande, 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 IA pour la gestion des stocks :

• Approvisionnement automatisé : Les chatbots IA peuvent recommander automatiquement des articles en fonction des 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 l'apprentissage automatique pour mieux classer et suggérer des produits.

109. Transport et routage

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

Les principaux avantages incluent :

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

Exemples 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.⁴³

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

> Applications juridiques

110. Génération de contrats

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

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

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

111. Conformité des contrats

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

• Catégoriser les contrats
• Identifier les termes communs
• Mettre en évidence les termes uniques ou rares

112. Chatbots juridiques

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

Ils peuvent également orienter les utilisateurs vers les bonnes ressources, telles que les services d'aide juridique ou les portails gouvernementaux, en fonction du problème en question. En automatisant le soutien juridique précoce, les chatbots alimentés par l'IA rendent l'assistance juridique plus accessible, en particulier pour les 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 de modèles et l'explicabilité.

Les applications incluent :

• 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 le Registre IA pour la visibilité du système, des Espaces de Gouvernance pour la gestion de la conformité, une Intelligence de Politique pour une supervision standardisée, et des Garde-fous pour assurer une utilisation responsable de l'IA générative.

Disponible en configurations cloud public, 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.⁴⁵

> Applications ventes

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, d'accroître les relations personnelles avec les clients et de générer plus 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 de vente

L'IA générative peut être utilisée pour fournir un coaching de vente personnalisé aux commerciaux individuels, en fonction de leurs données de performance et de leur style d'apprentissage. Cela peut aider les équipes de vente à améliorer leurs compétences et leurs performances et à 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 de vente 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 les leads de vente potentiels en fonction des données et du comportement des clients, et qualifier les leads en fonction de leur probabilité de conversion. De plus, elle peut générer des tactiques de vente et des campagnes personnalisées pour générer des leads.

> Applications audit

118. Automatisation des rapports d'audit

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

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

Exemple concret : KPMG a collaboré avec MindBridge pour tirer parti de l'IA pour analyser les données financières et 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 ensembles de données financières et opérationnelles.

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

• 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 commercial.

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

121. Reconnaissance de modèles et détection d'anomalies

L'IA générative peut aider les auditeurs à repérer et à signaler les anomalies d'audit pour un examen plus approfondi. Lorsqu'ils sont incorporés correctement avec une évaluation humaine, les outils d'IA générative peuvent être utiles pour identifier les fraudes potentielles et améliorer les fonctions d'audit interne.

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

122. Formation des auditeurs

En audit, ChatGPT peut former les auditeurs en leur offrant une expertise, des explications et des exemples pertinents pour leurs missions. Il peut offrir du matériel pédagogique tel que :

• Connaissances conceptuelles
• Études de cas

> Applications Recherche & 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 et la résolution de problèmes de haut niveau. En offrant des suggestions, en évaluant les compromis et en synthétisant les connaissances à travers les domaines, les outils d'IA peuvent améliorer le travail d'équipe interdisciplinaire.

Exemple concret : Une étude a été menée auprès de 776 professionnels de Procter & Gamble pour évaluer l'impact de l'IA, en particulier GPT-4, sur le travail d'équipe et la performance individuelle dans les tâches de développement de produits.⁴⁶ Les principaux résultats de l'étude incluent :

• Amélioration des performances : Les individus assistés par l'IA ont obtenu des performances comparables aux 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, en particulier dans la production de solutions de qualité supérieure.​
• Intégration de l'expertise : L'assistance de l'IA a permis aux professionnels commerciaux et de R&D de développer des solutions équilibrées intégrant les perspectives techniques et commerciales, comblant efficacement les silos d'expertise traditionnels.​
• Gains d'efficacité : Les participants utilisant l'IA ont accompli les tâches 12-16% plus rapidement que ceux sans IA, tout en générant des solutions plus détaillées et plus étendues.​
• Impact émotionnel : Les utilisateurs d'IA ont rapporté des émotions positives accrues, telles que l'excitation et l'enthousiasme, et une diminution des sentiments négatifs, comme l'anxiété et la frustration, par rapport à leurs homologues n'utilisant pas l'IA.​

124. IA générative dans la recherche en IA

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

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 des recherches récentes, une nouvelle architecture neuronale appelée Retentive Network (ReN) a été proposée comme alternative aux Transformers pour les large language models.

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

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

> Applications productivité et automatisation

125. Agents de flux de travail IA

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

Les applications incluent :

• Générateurs de documents et assistants de résumé
• Créateurs de présentations
• Assistants de navigateur web
• Suivis de réunions automatisés
• Orchestration du flux de travail entre les outils d'entreprise

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

• Claude Max : Offre la plus haute précision et l'expérience la plus conviviale.
• R2 Copilot : Fonctionne bien sur les tâches de base mais a du mal 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 complètes et des fonctions analytiques, ce qui le rend idéal pour la modélisation financière.
• GPTExcel : Excelle dans le support de plusieurs langues, ce qui le rend adapté aux équipes internationales.

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

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

FAQ

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

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

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par email et les vidéos de vente. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master of Science en psychologie sociale et d'un Bachelor of Arts en relations internationales.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Répondre

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Répondre

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Répondre

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Répondre

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

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

Répondre

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Répondre