Top 125 applications d'IA générative

D'après notre analyse de plus de 30 études de cas et 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 générales de l'IA générative
• Applications sectorielles de l'IA générative
• Applications de l'IA générative par fonction métier

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 voir des applications d'IA générative, cas d'usage et exemples concrets dans une liste que vous pouvez filtrer selon divers critères tels que la fonction métier ou le secteur.

Applications générales de l'IA générative

> Applications vidéo

1. Génération vidéo

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

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

Chaque outil d'IA a été testé en utilisant des images d'archives et noté sur 10 en fonction de la Conformité à la consigne (exactitude dans le suivi des instructions), de l'Exactitude physique (physiques 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 peinaient à transmettre avec précision les détails du produit, à conserver les caractéristiques spécifiques à la marque et à assurer la compatibilité avec la consigne.
• Principaux enseignements: Les vidéos générées par IA ne sont pas encore totalement fiables pour la visualisation de produits e-commerce sans affinage supplémentaire. L'amélioration des consignes 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 IA à la série de science-fiction argentine « El Eternauta ». Le co-PDG Ted Sarandos a déclaré que l'IA avait aidé les équipes VFX à créer des scènes complexes, comme un bâtiment qui s'effondre, plus rapidement et à moindre coût que les méthodes traditionnelles, rendant la production financièrement possible.

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

Consultez pertes d'emploi dues à l'IA pour en savoir plus sur les prévisions récentes quant à 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 à partir de cette connaissance (voir la figure ci-dessous)
• Distingue les séquences probables des séquences improbables

Les prédictions vidéo basées sur les GAN aident à détecter les anomalies, ce qui est crucial dans de nombreux secteurs, dont 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 proposait des modèles prêts à l'emploi et une intégration fluide de la musique et des visuels.

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

3. Montage et animation vidéo par IA

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

Applications :

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

Exemple concret : Runway Gen-3 permet le 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 selon un cadre, un sujet, un style ou un lieu spécifié. Il est donc possible de produire rapidement le matériel visuel nécessaire.

Il est également possible d'utiliser ces matériaux visuels à des fins commerciales, faisant de la création d'images par 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 IA a été produite à partir de la description textuelle « Des ours en peluche faisant leurs courses dans le style ukiyo-e ».⁴

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

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

5. Traduction sémantique image vers photo

À partir d'une image sémantique ou d'un croquis, il est possible de produire une version réaliste d'une image. En raison de son rôle facilitateur dans l'établissement de diagnostics, cette application est utile pour le secteur de la santé.

Figure 2 : Génération de cartes de probabilité d'allocation d'espace synthétique basées sur des GAN conditionnels entraînés.⁶

6. Conversion d'image à image

Il s'agit de transformer les éléments extérieurs 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 en changer le style.

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

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

La méthode basée sur les GAN permet de créer une version haute résolution d'une image grâce aux GAN de super-résolution. Cette méthode est utile pour produire des versions de haute qualité de documents d'archives et/ou de matériel médical qu'il n'est pas économique de sauvegarder en haute résolution. Un autre cas d'usage concerne la surveillance.

8. Copilotes de conception par IA

Les outils créatifs de conception par 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.

Applications :

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

Exemple concret : Figma IA génère des mises en page auto et des associations typographiques à partir de consignes textuelles, réduisant le temps de conception pour les équipes marketing.⁷

9. Génération de formes 3D

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

Applications :

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

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

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

> Applications audio

10. Générateur de texte à parole

Les GAN permettent de produire une parole audio réaliste. Pour obtenir des résultats réalistes, les discriminateurs jouent le rôle d'un entraîneur qui accentue, module ou donne le ton à la voix.

La génération TTS a de multiples applications commerciales, comme 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 attractifs, et la même méthode peut également servir à créer du matériel pédagogique pour les personnes malvoyantes. En plus de supprimer le coût des comédiens voix et de l'équipement, la TTS offre également aux entreprises de nombreuses options en termes de langues et de répertoire vocal.

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

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

Exemple concret : Twilio a amélioré ses capacités de synthèse vocale en collaborant 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 industries telles 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 engager de comédien voix.

12. Génération musicale

L'IA générative est également utile dans la production musicale. Les outils de génération musicale peuvent être utilisés pour générer du nouveau matériel musical pour des publicités ou d'autres fins créatives.

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

> Applications textuelles

13. Génération d'idées

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

Il est surprenant de se faire aider par une machine pour devenir plus créatif en tant qu'humain. Cela est possible parce que les capacités de l'IA générative sont assez différentes (par exemple, plus flexibles, moins fiables) de la façon dont nous concevons 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 email IA pour générer le texte des emails. Les assistants email IA aident les utilisateurs à gagner du temps en générant des emails complets et soignés à partir de brèves consignes, garantissant un ton et une qualité constants.

Ils proposent également des suggestions de réponse contextuelles pour les emails entrants, permettant des réponses rapides et efficaces aux messages courants.

Par exemple, une étude de 2025 a examiné si les gens peuvent distinguer 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 vaste 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 jugées de meilleure qualité thérapeutique. L'analyse linguistique suggère que la meilleure mise en contexte par 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 les preuves doivent être soigneusement prises en compte à mesure que le rôle de l'IA en santé mentale évolue.¹³

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

Contrairement aux méthodes précédentes qui exigeaient des utilisateurs d'imaginer des mouvements ou de se concentrer sur des stimuli externes, Brain2Qwerty interprète les mouvements naturels de frappe, rendant le décodage des ondes cérébrales plus intuitif. Le modèle se compose 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.

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

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

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

15. Création de contenu personnalisé

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

• Des publications sur les réseaux sociaux
• Des articles de blog
• Des 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 de sentiment / classification de texte

L'analyse de sentiment, également appelée fouille d'opinion, utilise le traitement du langage naturel et la fouille de texte pour décrypter le contexte émotionnel des documents écrits.

L'IA générative peut être utilisée dans l'analyse de sentiment en générant des données textuelles synthétiques étiquetées avec différents sentiments (par exemple, positif, négatif, neutre). Ces données synthétiques peuvent ensuite servir à entraîner des modèles d'apprentissage profond pour effectuer une analyse de sentiment 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, dans le but d'influencer l'opinion publique ou d'orienter le sentiment d'une conversation particulière.

Cela peut être utile pour atténuer le problème du déséquilibre des données pour l'analyse des sentiments des opinions des utilisateurs (comme dans la figure ci-dessous) dans de nombreux contextes, tels que l'éducation et le service client.

Figure 4 : L'impact de la génération de texte synthétique pour l'analyse de sentiment à l'aide de modèles basés sur les GAN.

17. Recherche intelligente

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

Des fonctionnalités telles que la saisie semi-automatique, 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 e-commerce, la recherche intelligente peut aider les clients à trouver efficacement des 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 peut rechercher « des hôtels avec une excellente salle de sport et vue sur les canaux depuis la chambre ». Les Smart Filters analysent alors la saisie, identifient l'intention de l'utilisateur et appliquent les filtres les plus pertinents de l'inventaire de Booking.com.¹⁵

> Applications basées sur le code

18. Génération de code

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

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

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

Figure 5 : Génération d'un formulaire HTML et du code de soumission JavaScript avec ChatGPT d'OpenAI.

Exemple concret : Amazon a présenté Amazon Q, un outil alimenté par 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, renforçant 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 générer des améliorations majeures de productivité dans la maintenance logicielle pour les grandes entreprises.¹⁶

19. Complétion de code

L'une des utilisations les plus simples de l'IA générative pour le codage 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 motifs 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, assurant ainsi la cohérence et la lisibilité dans l'ensemble d'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 récits utilisateurs, fournir une description claire des fonctionnalités de l'application et proposer plusieurs scénarios et cas de test pour couvrir divers aspects de l'application.

Exemple concret : Les équipes d'Anthropic utilisent Claude Code dans un large éventail de fonctions, notamment l'ingénierie, la conception de produits, le marketing, le juridique et la science des données, afin d'accroître l'efficacité, de réduire la charge de travail manuelle et de soutenir l'exécution autonome des tâches.

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

Les équipes non techniques telles que le juridique et le marketing l'utilisent pour créer des outils internes, automatiser les 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. En comprenant les exigences décrites en langage clair, ils peuvent les traduire en commandes spécifiques ou extraits de code dans le langage de programmation ou le framework d'automatisation de test souhaité.

Figure 6 : Du NLP aux scripts de test via ChatGPT-4.

26. Maintenance des scripts de test

ChatGPT peut aider à gérer les scripts de test en repérant le code obsolète ou en double, en proposant 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 en fonction des paramètres d'entrée, comme la création d'adresses email valides, de noms, de lieux et d'autres données de test qui se conforment 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, comprenant 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 de l'utilisateur sous forme de langage naturel. Ce type est couramment utilisé dans les chatbots et les assistants virtuels, qui sont conçus pour fournir des informations, répondre à des questions ou effectuer des tâches pour les utilisateurs via des interfaces conversationnelles telles que des fenêtres de chat ou des assistants vocaux.

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

Figure 7 : Une conversation avec ChatGPT.

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

Inspirée d'une grand-mère réelle et modelée sur les stéréotypes que les escrocs ont des victimes âgées, Daisy interagit avec les escrocs en temps réel, partageant des histoires inventées, de faux détails bancaires et des loisirs comme le tricot. En faisant croire aux escrocs qu'ils ont affaire à une vraie personne, Daisy perturbe leurs opérations et met en lumière les tactiques courantes pour informer le public sur la prévention des escroqueries.

La création de Daisy a impliqué une technologie d'IA avancée, notamment un LLM pour sa personnalité, un modèle de diffusion pour des visuels photoréalistes et une modélisation vocale basée sur la grand-mère d'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 s'appuyer sur des points de données réels, ce qui les rend utiles pour l'entraînement de modèles, la confidentialité des données et les tâches de NLP.

31. Visualisation de données

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

Vous pouvez demander à l'interpréteur de code de 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 8 : Analyse de données avec l'interpréteur de code de ChatGPT.

32. Conversion de fichiers

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

33. Résolution de problèmes mathématiques

En général, les grands modèles de langage 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 dans ce domaine.

Figure 9 : Résolution de problèmes mathématiques avec les plugins ChatGPT d'OpenAI.¹⁹

34. Assistants IA multimodaux

Des avancées récentes, telles que GPT-4o d'OpenAI, Gemini 1.5 Pro de Google et Claude 3.5 d'Anthropic, 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.

Applications :

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

Exemple concret : GPT-4o d'OpenAI 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 sectorielles de l'IA générative

> Applications dans la santé

35. Découverte et développement de médicaments

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

Exemple concret : LeewayHertz²¹ développe des agents IA et des copilotes personnalisés pour rationaliser la découverte de médicaments et aider les entreprises à économiser 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 tête de série : Crible les chimiothèques, génère de nouvelles molécules et optimise les propriétés moléculaires.
• Évaluation préclinique : Prédit le comportement des médicaments et les interactions potentielles, assurant la sécurité et l'efficacité.
• Repositionnement de médicaments : Trouve de nouvelles applications pour des 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 réussite.

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

Applications :

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

36. Médecine personnalisée

Une autre application de l'IA générative en médecine personnalisée consiste à créer des modèles pouvant servir de chatbots médicaux pour comprendre les symptômes des patients et produire des diagnostics avec une précision croissante en fonction des déclarations des patients et des résultats de tests.²³ Ensuite, ces modèles peuvent élaborer des plans de traitement individualisés spécifiquement adaptés aux antécédents médicaux, aux symptômes, etc. d'un patient.

Exemple concret : AI4BetterHearts est une initiative mondiale dirigée par la Fondation Novartis, Microsoft IA for Health et des partenaires pour améliorer la santé cardiovasculaire en regroupant et en analysant les données sur la 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 de soins réactifs à des soins préventifs. En partenariat avec le Health Systems Innovation Lab de Harvard, l'initiative examine les performances des systèmes de santé dans 80 pays, avec des informations complétant le réseau AI4HealthyCities Health Equity Network.²⁴

37. Amélioration de l'imagerie médicale

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 des populations

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 profitent aux communautés mal desservies.

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

Cet outil d'IA génère des réponses basées sur des documents pré-approuvés et garantit que des informations exactes sont transmises aux patients. D'après les 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 santé.

Ces chatbots offrent des conseils médicaux immédiats et des informations préliminaires pour que les patients adoptent une approche proactive de leur santé. En analysant les symptômes, ils peuvent également aider à identifier précocement des problèmes de santé potentiels et à fournir des conseils personnalisés.

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

• Précision diagnostique limitée : Les vérificateurs de symptômes peuvent manquer de l'expertise des professionnels de santé, rendant 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 qu'offrent les professionnels de santé, limitant leur capacité à répondre aux besoins émotionnels des patients.
• Dépendance excessive aux chatbots : La dépendance aux chatbots pour des conseils médicaux peut entraîner de l'anxiété à cause d'informations génériques ou inexactes et décourager la recherche de soins médicaux appropriés lorsque cela est nécessaire.
• Préoccupations juridiques et de confidentialité : Des erreurs dans les conseils ou le traitement des données personnelles pourraient entraîner des problèmes juridiques, en particulier dans les régions où les lois sur la confidentialité sont strictes comme l'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 sur les patients, faciliter le diagnostic par 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 support conversationnel, fournissent une surveillance de la santé en temps réel, offrent une aide en santé mentale, détectent les anomalies de facturation et s'intègrent aux systèmes tels que les dossiers médicaux électroniques (EHR) 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 industries réglementées telles que la santé et les produits pharmaceutiques.

Grâce à 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 Claude d'Anthropic pour l'aider à rédiger des rapports d'études cliniques, réduisant le processus de plusieurs 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 de 92% des coûts, tout en maintenant l'exactitude grâce à une supervision humaine.

Ils exploitent la génération augmentée par récupération (RAG) pour atténuer les hallucinations de l'IA, garantissant que le contenu préalablement approuvé est réutilisé de manière cohérente. Cette approche a contribué à améliorer l'efficacité de la documentation réglementaire, démontrant comment la collaboration IA-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 jeux de données synthétiques multimodaux pour la recherche médicale, l'entraînement et la validation des systèmes d'IA clinique, répondant efficacement aux contraintes de confidentialité tout en maintenant le réalisme clinique.

Cas d'usage :

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

> Applications dans l'éducation

43. Leçons personnalisées

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

Ces plans sont élaborés en analysant les données des élèves telles que leurs performances passées, leurs compétences et tout retour qu'ils ont pu donner sur le contenu du programme. Cela permet de garantir que chaque élève, en particulier ceux en situation de handicap, bénéficie d'une expérience individualisée conçue pour maximiser la réussite.

44. Conception de cours

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

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

45. Création de contenu pour les cours

L'IA générative permet la création rapide de supports pédagogiques variés, 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 10 : Un exemple de contenu de cours généré par IA de NOLEJ.

46. Tutorat

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

Exemple concret : Khan Academy exploite GPT-4 dans son assistant IA, Khanmigo, qui sert de tuteur virtuel pour les élèves 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 élèves 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 11 : Génération de questions personnalisées de Khanmigo de Khan Academy 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 le secondaire. L'intervention consistait à utiliser 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 élèves ayant participé au programme ont connu des améliorations statistiquement significatives en compétence d'anglais, en littératie numérique et en connaissance de l'intelligence artificielle.

L'approche combinait un tutorat piloté par l'IA avec une supervision des enseignants et un 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 élèves. Une violation de données ou un piratage peut exposer des données réelles contenant des informations personnelles sur des enfants d'âge scolaire.

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

48. Restauration d'anciens supports d'apprentissage

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

En utilisant l'IA pour augmenter la résolution de ces supports, ils peuvent être ramenés aux normes modernes et être plus attrayants pour les élèves habitués aux médias de haute qualité.

> Applications dans la mode

49. Conception créative pour les créateurs de mode

De la création de styles innovants au raffinement et à l'optimisation des looks existants, la technologie permet aux designers de rester à la pointe des dernières tendances tout en préservant leur créativité. Cela peut être réalisé par diverses 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 designers de créer des designs innovants et uniques efficacement (voir la figure ci-dessous).

Figure 12 : Vêtements générés par ClothingGAN.

50. Transformer des croquis en images couleur

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

51. Génération de mannequins représentatifs

En tirant parti de l'IA générative pour créer une variété de mannequins, les entreprises de mode peuvent mieux servir leur clientèle diversifiée et exposer leurs produits de manière plus authentique. Elles peuvent utiliser ces 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 considérant comme un médium supplémentaire aux côtés de la photographie. Pour son exposition « Bringing the Outside In », elle a entraîné des modèles d'IA sur son style visuel, a produit une œuvre générée par IA et a créé un clone IA pour guider les visiteurs et répondre aux questions.

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

Dreszer soutient que l'IA nécessite un travail important et doit être comprise comme faisant partie d'un long processus créatif plutôt que d'un raccourci. Elle voit le moment actuel comme une première étape 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. Analyse marketing et de tendances pour les marques de mode

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

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

Elle 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 personnalisée et adaptée au public cible
• Concevant des e-mails, des pages de site web, des légendes et des publicités adaptés aux intérêts et préférences d'une personne spécifique afin de l'engager
• Concevant un contenu marketing et publicitaire créatif et authentique susceptible de dominer les résultats de recherche

53. Cosmétiques avec l'IA générative

De nombreuses entreprises du secteur des cosmétiques exploitent l'IA générative, l'une d'entre elles modifiant le développement des parfums en automatisant la formulation, en réduisant le temps de production et en changeant la façon dont les senteurs sont conçues et évaluées.

Exemple concret : Des entreprises comme Osmo utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les molécules odorantes 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 du secteur, dont Givaudan, DSM-Firmenich, IFF et Symrise, intègrent l'IA dans les contrôles réglementaires, la sélection des ingrédients et l'optimisation des senteurs.³⁰

> Applications bancaires

54. Détection de la fraude

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

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

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

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

55. Gestion des risques

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

Les GAN aident également à comprendre la volatilité en générant des situations nouvelles et sans hypothèse basées sur les tendances des données historiques.

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

Les décideurs et les demandeurs de prêt ont besoin de 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 adaptées au demandeur, comme dans la figure ci-dessous.

Figure 13 : 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 confidentialité des données en créant des jeux de données partageables et conformes à la vie privée, idéaux pour l'entraînement de modèles d'évaluation du crédit.

Pour en savoir plus, consultez :

• Applications de l'IA générative dans les services financiers

> Applications dans le jeu vidéo

58. Génération procédurale de contenu

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

Exemple concret : Ubisoft a utilisé l'IA générative pour créer les personnages non jouables (PNJ) de Watch Dogs: Legion.

Chaque personnage du jeu a été conçu de manière unique avec des apparences, des comportements et des antécédents distincts. Ce processus a 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 motifs de jeu et les préférences, afin de proposer des expériences de jeu personnalisées. Cela peut aider les développeurs de jeux à accroître l'engagement et la rétention des joueurs.

60. Comportement des personnages non jouables (PNJ)

L'IA générative peut créer un comportement de PNJ réaliste et dynamique, tel que l'IA ennemie et les interactions avec les 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 jeux

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

> Applications dans le voyage

63. Vérification d'identité

L'IA générative dans les systèmes d'identification et de vérification faciale aux aéroports peut aider à l'identification et à l'authentification des passagers. Cela se fait en générant une image complète du visage d'un passager à partir de photographies prises sous différents angles, rationalisant 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 de pièces d'identité sans contact pour accélérer les enregistrements et rendre 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 destinations personnalisées

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

> Applications dans le commerce de détail

65. Recommandations de produits

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

Exemple concret : Adoric propose un outil qui aide les sites web à afficher des recommandations de produits à différents points du parcours client, comme sur la page d'accueil ou pendant le 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 sur la base de l'analyse des tendances actuelles du marché, des préférences des consommateurs et des données de ventes historiques.

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

67. Génération automatisée de contenu de détail

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

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

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

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 dans l'assurance

70. Documentation des polices

Les outils d'IA générative en assurance peuvent aider à générer des documents de police en fonction des détails spécifiques de l'utilisateur. Ils peuvent remplir automatiquement les informations lorsque cela 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.

La 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 habitation et locative.

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. De telles simulations soutiennent l'entraînement de modèles prédictifs visant à améliorer l'estimation des risques et à déterminer les primes d'assurance appropriées.

72. Détection de la fraude

L'IA générative peut générer des exemples de sinistres frauduleux et non frauduleux, qui peuvent être utilisés pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique à détecter la fraude. Ces systèmes aident à identifier précocement les sinistres potentiellement frauduleux, 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 de la clientèle, de prédiction du comportement et de marketing personnalisé sans enfreindre les normes de confidentialité.

74. Traitement des sinistres

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

75. Génération de polices

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

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

76. Analyse prédictive et modélisation de scénarios

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

> Applications dans la fabrication

77. Maintenance prédictive

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

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 résoudre les problèmes de temps d'arrêt opérationnel dans ses lignes de production.

Grâce à la surveillance des machines par IoT, 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 passés 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 stocks. Ils peuvent utiliser les données clients historiques pour prédire la demande, permettant ainsi des calendriers de production plus précis et des niveaux de stocks optimaux.

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

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Applications de l'IA générative par fonction métier

> Applications dans le service client

80. Réponses client personnalisées

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

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

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

81. Support client multilingue

Le support multilingue offert par les outils d'IA générative comme ChatGPT pour le service client implique l'utilisation des capacités de LLM du système pour fournir un support aux clients parlant 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 14 : Un exemple de réponse client multilingue générée par ChatGPT.

82. Réponses rapides aux demandes et réclamations 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 de réclamation, l'outil peut analyser le message et fournir une réponse qui répond aux préoccupations du client et propose des solutions potentielles.

Exemple concret : Les GenAI de ServiceNow ont augmenté le libre-service des employés de 14% et le libre-service des clients de 10%, en permettant aux utilisateurs de trouver intuitivement des réponses par eux-mêmes grâce à sa fonction de libre-service. Ce changement réduit la charge des 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 déflection des tickets ITSM de 54% et le Now Support atteignant près de 20% d'évitement de cas. Cette approche garantit des résolutions rapides et améliore la satisfaction, 56% des clients signalant des expériences positives avec les solutions résumées par l'IA.³³

83. Création d'e-mails clients

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

Figure 15 : ChatGPT fournit un modèle d'e-mail 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 ou une assistance potentielles.

85. Répondre aux FAQ

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

> Applications financières

86. Conseils financiers et d'investissement personnalisés

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

87. Automatisation de la comptabilité fournisseurs/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, contribuant à débloquer l'automatisation pour des documents plus complexes.

Figure 16 : 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 de ChatGPT destinée aux entreprises, permet aux employés de créer des « GPT » personnalisés adaptés à des tâches ou des flux de travail spécifiques.

Le personnel de BBVA dans divers départements, notamment juridique, risques, marketing, talents et finances, a développé plus de 2 900 GPT. Ces outils remplissent diverses fonctions, comme l'interprétation de la terminologie liée aux risques telle que « write-off » ou la rédaction de réponses aux demandes des clients de la banque de détail.

BBVA a signalé 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, des inquiétudes quant aux impacts mesurables sur les résultats et aux défis de la 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 nouvelle croissance en 2025.

Pour en savoir plus, voir les 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 par e-mail.

Une étude récente portant sur plus de trois ans de recherche a révélé que la synergie humain-IA est plus probable dans les tâches créatives que dans les tâches décisionnelles. Dans le travail créatif comme la création de contenu, l'IA complète la créativité humaine en prenant en charge les tâches répétitives, tandis que les humains apportent la perspicacité et l'originalité.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 accroît l'efficacité sans perdre la touche créative qui engage le public.

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

Figure 17 : Contenu généré par IA pour la publicité d'un nouveau modèle de voiture électrique en utilisant ChatGPT.

Exemple concret : Site Smart Marketing³⁶ , une agence de marketing numérique et de développement web, rencontrait des difficultés pour augmenter sa production de contenu tout en maintenant la qualité et en respectant les directives de la marque. En collaborant avec Narrato, ils ont obtenu :

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

89. Expérience client personnalisée

ChatGPT et d'autres outils génératifs similaires, grâce à 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 des taux d'engagement et 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 les motifs et les tendances du comportement client.

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

91. Rédaction de descriptions de produits

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

92. Création de sondages clients

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

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

93. Génération de publicités vidéo ou de démonstrations de produits

Les applications de génération vidéo dans l'IA générative incluent :

• Publicités vidéo : Grâce à 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 générer des conversions.
• Démonstrations de produits : La génération vidéo peut également être utilisée pour créer des vidéos de démonstration de produits. En utilisant l'IA générative pour créer ces vidéos, les entreprises peuvent présenter leurs produits de manière visuellement attrayante, ce qui peut aider à augmenter l'engagement et les ventes.

Exemple concret : SimCorp, un fournisseur mondial de solutions intégrées de gestion d'investissement, 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 par cinq sa production vidéo.
• Gain de temps : La collaboration a permis la création de deux vidéos de 3 à 4 minutes en une seule journée, réduisant le temps précédemment requis.
• Image de marque cohérente : La plateforme de Synthesia a assuré que toutes les vidéos conservent une expérience de marque cohérente et de haute qualité, conforme aux directives de SimCorp.

94. Campagnes de marketing par e-mail

Exploiter l'IA générative pour le marketing par e-mail 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 des éléments personnalisés :

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

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

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

Applications SEO

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

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

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

96. Effectuer une 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 expressions que les clients potentiels utilisent lorsqu'ils recherchent des produits ou services liés aux offres du site web.

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

• Générer des 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.
• Identifier les 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 18 : Génération d'idées de mots-clés pour le contenu marketing B2B avec ChatGPT.

97. Trouver les bons titres

Des outils génératifs comme ChatGPT peuvent générer des titres adaptés au 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 vont à l'essentiel, 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 les clics, ce qui peut 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 précisément et efficacement 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 du but ou de l'objectif visé par l'utilisateur, grâce aux méthodes de traitement du langage naturel (NLP). Cela permet aux entreprises et aux marketeurs de comprendre l'objectif de certaines requêtes de recherche et d'affiner leur contenu et leurs stratégies pour mieux répondre aux besoins de leur public.

Exemple concret : L'IA Search Grader de HubSpot³⁷ est conçu pour évaluer la visibilité et la perception de la marque à travers les moteurs de recherche alimentés par l'IA comme ChatGPT et Perplexity. En analysant la façon dont ces modèles font référence à la marque, il fournit des informations sur les performances actuelles et identifie les axes d'amélioration. Les principales fonctionnalités incluent :

• Analyse du sentiment de marque : Évalue le ton et le contexte dans lesquels les modèles d'IA parlent 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.
• Rapports : Livre une analyse détaillée mettant en évidence les forces et les faiblesses de la marque dans le paysage de la recherche IA.

99. Création de la structure du 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 19 : ChatGPT crée la structure d'un contenu.

100. Génération de méta-descriptions

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

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

101. Création de codes de plan de site

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

ChatGPT peut être utilisé pour générer des codes de plan de site, produisant un fichier XML qui répertorie toutes les pages et tout 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 en fonction de descriptions de poste en langage naturel, DataToBiz a développé un filtre de CV alimenté par l'IA. En utilisant la recherche sémantique et les grands modèles de langage (LLMs), le filtrage 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 stratégique des talents, ce qui se traduirait par une sélection plus rapide et plus précise des candidats.³⁸

103. Création de questions d'entretien

Les services RH doivent souvent élaborer un ensemble de questions à poser aux candidats pendant le processus d'entretien, ce qui peut prendre beaucoup de 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 20 : ChatGPT crée un ensemble de questions d'entretien pour un poste.

104. Génération de supports d'intégration

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

105. Support des employés avec des chatbots IA

L'exploitation d'outils d'IA peut améliorer la satisfaction des employés en simplifiant l'accès à l'information et en automatisant les processus RH de routine. Ces systèmes 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 était chronophage et entraînait des taux de conversion plus faibles.³⁹ Les processus manuels et les inefficacités du recrutement ralentissaient la prise de décision et l'intégration avec l'écosystème de recrutement plus large.

Les chatbots IA RH et les assistants virtuels ont rationalisé le processus de candidature, réduisant le temps de candidature par 10 et augmentant significativement 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 vaste bibliothèque d'automatisations conversationnelles préconstruites par IA, appelées « skill-flows ». Ces automatisations aident à gérer les tâches RH complexes tout en assurant la conformité avec les réglementations et les politiques de l'entreprise. Elles offrent également aux employés une expérience de chat en libre-service alimentée par le langage naturel.⁴⁰

106. Augmenter la productivité au travail

Les grandes entreprises 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 e-mails et des réunions, plutôt qu'aux responsabilités essentielles.

Une expérimentation de six mois utilisant Microsoft 365 Copilot a démontré que l'IA générative peut réduire le temps passé sur les e-mails de 25%, accélérer la finalisation 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 sont survenues dans les tâches que les travailleurs pouvaient ajuster de manière indépendante, mettant en évidence des gains de productivité précoces mais soulignant également la nécessité de changements organisationnels plus larges pour réaliser une transformation complète pilotée par l'IA.⁴¹

> Applications chaîne d'approvisionnement et achats

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

L'IA générative peut aider les entreprises à 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.

Découvrez 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 dans les Amériques, en Europe et en Asie-Pacifique était confrontée à des défis récurrents pour aligner la demande des clients sur les livraisons des fournisseurs. Ses prévisions internes reposaient sur des modèles statistiques qui ne tenaient pas compte des variations saisonnières de la demande ou des lancements de produits. Cette visibilité limitée créait des ruptures de stock sur 25 sites et réduisait les performances globales de la chaîne d'approvisionnement.

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

• Augmentation de 47% de la précision des prévisions.
• Réduction de 14% des stocks disponibles.
• Amélioration de 34% des rotations de stock.
• 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 de stock en temps réel. Voici les avantages de l'exploitation des chatbots IA pour la gestion des stocks :

• Approvisionnement automatisé : Les chatbots IA peuvent réapprovisionner automatiquement les articles en fonction des seuils de stock.
• Suivi des stocks : Fournissent des mises à jour en temps réel sur les niveaux de stock et les statuts 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 multiples sources, elle peut créer des plans de transport optimisés, économisant du temps et renforçant 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 services achats et contribuer à assurer 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 l'IA Assist pour gérer plus de 1 000 modèles de contrats à travers son réseau de franchises.

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

111. Conformité contractuelle

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 conditions communes
• Mettre en évidence les conditions uniques ou rares

112. Chatbots juridiques

L'IA générative permet aux chatbots de fournir des conseils juridiques de base en interprétant les requêtes des utilisateurs et en fournissant des réponses claires et précises. Ces chatbots peuvent assister pour 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 grâce à des consignes guidées.

Ils peuvent également orienter les utilisateurs vers les bonnes ressources, comme les services d'aide juridique ou les portails gouvernementaux, en fonction du problème posé. En automatisant le soutien juridique précoce, les chatbots alimentés par l'IA rendent l'assistance juridique plus accessible, en particulier pour les personnes 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 les rapports réglementaires, l'audit des modèles et l'explicabilité.

Applications :

• Génération de documents de politique et de conformité
• Évaluation des risques de 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 travail de gouvernance pour la gestion de la conformité, l'intelligence politique pour une supervision standardisée, et des garde-fous pour assurer l'utilisation responsable de l'IA générative.

Disponible en configurations cloud public, cloud privé et auto-hébergée, 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 commerciales

114. Génération de vidéos commerciales

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

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

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

115. Coaching commercial

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

116. Prévision des ventes et optimisation du pipeline

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

117. Identification et qualification des leads

L'IA peut être utilisée pour identifier les leads commerciaux 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 d'audit

118. Automatisation des rapports d'audit

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

Figure 21 : Génération de rapports d'audit avec ChatGPT d'OpenAI.

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

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

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, telles que :

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

120. Surveillance des risques en temps réel

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

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

121. Reconnaissance de motifs et détection d'anomalies

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

Les auditeurs peuvent utiliser les capacités de traitement du langage naturel des modèles d'IA générative pour révéler les risques potentiels qui pourraient être difficiles à identifier manuellement en leur fournissant des données pertinentes et en leur demandant de rechercher des motifs inhabituels 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 leur travail. Il peut proposer du matériel pédagogique tel que :

• Connaissances conceptuelles
• Études de cas

> Applications Recherche et Développement (R&D)

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

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

Exemple 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 principales conclusions de l'étude sont :

• Amélioration de la performance : Les individus assistés par l'IA ont performé au même niveau que les équipes traditionnelles de deux personnes sans IA, indiquant que l'IA peut reproduire les avantages de la collaboration humaine. Les équipes utilisant l'IA ont montré les niveaux de performance les plus élevés, en particulier dans la production de solutions de qualité supérieure.​
• Intégration de l'expertise : L'assistance de l'IA a permis aux professionnels du commerce et de la R&D de développer des solutions équilibrées intégrant les perspectives techniques et de marché, 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 complètes.​
• Impact émotionnel : Les utilisateurs d'IA ont signalé une augmentation des émotions positives, comme 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

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

Cela inclut la résolution de défis tels que le coût de calcul, les limitations de mémoire et la capacité à gérer des fenêtres contextuelles 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 grands modèles de langage.

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

125. Agents IA de flux de travail

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.

Applications :

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

Par exemple, nous avons évalué les outils Excel alimentés par l'IA en fonction de leur précision, de leurs fonctionnalités et de leur prix. Voici quelques résultats :

• Claude Max : Offre la plus haute précision et l'expérience la plus conviviale.
• R2 Copilot : Performe bien sur les tâches de base mais peine 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 détaillées et des fonctions analytiques, le rendant idéal pour la modélisation financière.
• GPTExcel : Excelle dans le support multilingue, ce qui le rend adapté aux équipes internationales.

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

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

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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 des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55% du Fortune 500 chaque mois. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le World Economic Forum et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous pouvez consulter d'autres entreprises et ressources réputées qui ont référencé AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant technologique, acheteur technologique et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'une entreprise de télécommunications tout en relevant du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres en partant de zéro en l'espace de 2 ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été couverts par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de l'Université Bogazici en tant qu'ingénieur informatique et 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