Face à une IA de plus en plus présente au sein des directions métier, beaucoup s’interrogent sur ses usages concrets : que peut réellement faire l’IA aujourd’hui, et comment l’utiliser de manière pertinente et sécurisée ?
Puisqu’il existe différentes typologies d’intelligences artificielles, les décideurs ont tout intérêt à bien les connaître pour mieux cibler leurs investissements – et ainsi maximiser la performance de l’entreprise.
Si l’essentiel des systèmes déployés relève de l’IA étroite – conçue pour une tâche spécifique – d’autres approches ouvrent de nouveaux horizons en termes d’autonomie et d’innovation. Découvrez dans cet article une lecture simple et opérationnelle des principales typologies d’IA, illustrées par des cas d’usage concrets et leurs impacts pour votre organisation.
Les fondations technologiques : deep learning et IA générative
Ces technologies forment la base des applications IA les plus puissantes d’aujourd’hui, toutes deux relevant de l’IA limitée, conçue pour effectuer une tâche précise de manière autonome.
1. Le deep learning (apprentissage profond)
Le deep learning (DL) est une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds (multi-couches) pour analyser d’énormes volumes de données. Il excelle dans les tâches de reconnaissance de formes complexes.
| Fonction | Cas d’usage concret (DL) | Impact pour le décideur |
|---|---|---|
| Opérations/DSI | Maintenance prédictive : analyse des données de capteurs sur les machines pour détecter les anomalies et prévoir une panne avant qu’elle ne survienne. | Réduction drastique des temps d’arrêt non planifiés (coûts réduits) et amélioration de la sécurité. |
| Qualité/Fabrication | Vision par ordinateur : contrôle qualité automatisé des produits en scannant les lignes de production pour identifier les défauts avec une précision supérieure. | Augmentation de la qualité de production, sans écarts de performance. |
2. L’IA générative (GenAI)
C’est la technologie qui a récemment révolutionné l’usage de l’IA. Elle repose souvent sur le deep learning et démontre la capacité de générer du contenu original (texte, images, code, musique) en apprenant des schémas et des structures, le tout sur la base de vastes jeux de données.
| Fonction | Cas d’usage concret (GenAI) | Impact pour le décideur |
|---|---|---|
| Marketing/Communication | Création de contenu : génération automatique d’articles, de posts pour les réseaux sociaux, de descriptions de produits, ou d’e-mails marketing personnalisés. | Gain de temps considérable, augmentation de la production de contenu, et amélioration du taux de conversion (personnalisation). |
| RH/Administration | Automatisation des tâches : rédaction de fiches de poste, génération automatique de comptes-rendus de réunion, ou aide à la rédaction de propositions commerciales. | Libération des équipes des tâches administratives chronophages. |
Les nouvelles architectures de déploiement : agentique, hybride, embarquée
Ces notions décrivent comment l’IA est structurée, déployée et interagit avec son environnement ou d’autres systèmes.
3. L’IA agentique (Agentic AI)
C’est une évolution majeure dans le prisme de l’intelligence artificielle. Très concrètement, un agent IA possède l’« agentivité » : la capacité de raisonner, planifier et agir de manière autonome pour atteindre un objectif, sans surveillance humaine constante. De cette manière, il peut percevoir son environnement, utiliser des outils externes, corriger ses propres erreurs et apprendre.
| Fonction | Cas d’usage concret (IA agentique) | Impact pour le décideur |
|---|---|---|
| Finance/Assurance | Gestion des sinistres : un agent automatise l’intégralité du processus de demande d’indemnisation, de l’évaluation initiale de la validité à la coordination avec les bases de données, en passant par la communication avec le client. | Temps de traitement des sinistres considérablement réduit, expérience client améliorée, et réduction de la charge administrative. |
| Systèmes d’Information (DSI) | Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : l’agent surveille les stocks, anticipe la demande, évalue les capacités disponibles et ajuste les ordres d’achat ou de production de manière autonome. | Optimisation des stocks, réduction des coûts logistiques et amélioration de la résilience de la chaîne d’approvisionnement. |
4. L’IA embarquée (Embedded AI)
Il s’agit des modèles d’IA intégrés directement dans des dispositifs, des applications logicielles (SaaS) ou des machines, permettant un traitement des données en temps réel et souvent sans connexion au Cloud.
- Exemples : les systèmes de détection de fraude et de comportement suspect qui s’exécutent directement dans le logiciel transactionnel de la banque ou du CRM. Les outils d’aide à la décision qui s’intègrent dans le flux de travail des collaborateurs, comme un assistant IA dans le logiciel RH ou un outil de recommandation dans le logiciel e-commerce.
- Bénéfice : sécurité et confidentialité accrues (les données sensibles ne quittent pas le système) et rapidité d’exécution (pas de latence réseau).
5. L’IA hybride
L’IA hybride combine différents types de modèles, ou plus souvent, des architectures de déploiement centralisées et distribuées. Elle concilie une gouvernance centralisée (pour la cohérence et la conformité, comme l’IA Act) et une personnalisation décentralisée par métier.
- Exemple : déploiement d’un « centre d’excellence IA » (centralisé) qui définit les normes de sécurité et d’éthique, tout en permettant aux unités opérationnelles (RH, marketing, finance) de développer et d’adapter leurs propres modèles spécifiques (déployable par métier).
- Bénéfice : garantir la cohérence et la conformité à l’échelle du groupe, tout en conservant l’agilité et la pertinence locale pour chaque département.
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Notre proposition de valeur : booster votre productivité grâce à l’IA
Au-delà de la complexité des architectures (deep learning, GenAI, agentique…) et des enjeux réglementaires, les entreprises se demandent toutes comment implémenter l’IA dans leur organisation et en tirer réellement profit dans le cadre d’une démarche sûre et structurée.
Chez Sigma, nous transformons ces technologies en valeur concrète pour votre entreprise :
- Ateliers de cadrage : nous démarrons par la sensibilisation des équipes à l’utilisation de l’IA et à la compréhension de ses impacts sur votre secteur d’activité, avant la découverte des opportunités. Nos ateliers sont essentiels pour que vos équipes (décideurs et métiers) comprennent le potentiel de ces différentes IA, identifient les opportunités concrètes et alignent le projet sur la stratégie globale de l’entreprise.
Une fois ces ateliers réalisés, les équipes disposent de cas d’usage concrets, mais sont aussi mieux armées pour comprendre ce que peut faire l’IA – et ce qu’elle ne peut pas faire.
- Accompagnement de projet IA – nous sécurisons votre transition de A à Z :
- Gouvernance et conformité : structuration de votre socle data et garantie du respect des réglementations (RGPD, IA Act, CSRD…).
- Architecture et déploiement : Intégration des modèles avancés (deep learning, IA générative) et mise en place d’architectures robustes (IA hybride, embarquée) pour assurer la performance et la sécurité.
- Déploiement de l’IA : sur la base de vos cas d’usage concrets, établis au préalable ensemble.
Faites de votre investissement IA un succès stratégique, éthique et sécurisé.
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