IA en entreprise : 7 exemples d’utilisation, avantages et impacts

Quel que soit le secteur d’activité, l’IA en entreprise connaît un essor fulgurant et est en passe de redéfinir nos façons de travailler et de modifier la sociologie des métiers au sein des organisations, qu’il s’agisse de produire, de communiquer, de planifier ou de décider.

Les systèmes d’IA grand public et l’engouement médiatique autour de ces sujets ont accéléré le transfert vers les processus organisationnels. Cela semble tellement simple dans les usages privés que les attentes dans le milieu professionnel se multiplient sans toujours bien appréhender les enjeux que l’IA amène au cœur même des organisations, notamment sur la question d’une IA éthique. 

Les entreprises n’ayant pas anticipé les enjeux d’une implémentation de l’IA, ont pu connaître des déceptions, telles que des bénéfices non atteints, des modifications structurelles trop importantes, ou des coûts plus élevés que prévu. 

Dès lors, comment implémenter l’intelligence artificielle (IA) au sein de votre organisation en évitant ces écueils ? Quels sont les avantages de l’IA, ses utilisations possibles, et quels défis et impacts sont à prendre en compte ? Voici des éléments de réponse et des conseils pour réussir votre stratégie IA, dans cet article rédigé avec les contributions expertes de Denis Didier, Chief Technology Officer – Sustainable IT expert.

Qu’est-ce que l’IA ?

Intelligence artificielle : définition

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui développe des programmes destinés à accomplir des tâches intellectuelles nécessitant généralement une intervention humaine.

D’après la définition donnée par le Parlement européen, la notion d’IA englobe tout outil utilisé par une machine capable de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».

L’UE a encadré les systèmes d’IA en fonction de leur dangerosité, et c’est l’IA-ACT qui définit les critères d’évaluation et les limites raisonnables d’un système d’IA. Pour les IA qui ne sont pas considérées comme « à risque », l’IA-ACT ouvre la porte à d’autres définitions ou normalisation pour traiter les impacts : environnementaux, éthiques, sociaux, etc. La vitesse de propagation des systèmes d’IA dépasse largement les capacités de structuration de bonnes pratiques de l’écosystème.

Quels sont les différents types d’IA ?

Quand on parle d’IA, on entend beaucoup parler de Chat GPT, du Chat de Mistral AI son concurrent français, ou encore du programme d’intelligence artificielle générative Midjourney – pour n’en citer que quelques-uns. Le domaine est vaste et les IA sont en réalité plurielles. Pour simplifier, nous pouvons regrouper les types d’IA en plusieurs catégories :

1- Computer Vision (analyse le contenu, dont des images, y compris médicales, et interprète le monde qui l’entoure, formule des recommandations et des prédictions) ;

2- Natural Language Processing ou NLP (traite le langage naturel pour améliorer la compréhension par la machine de l’humain, par exemple avec DeepL ou Google Translate pour la traduction automatique ou avec un chatbot répondant à nos questions de manière naturelle) ;

3- Virtual Assistant (parmi des exemples d’assistants : Alexa, Siri, Google Home, etc.) ;

4- Robotic Process Automation (pour effectuer des tâches d’analyse et de gestion) ;

5- Advanced Machine Learning (qui se base sur un algorithme d’analyse de comportements en apprentissage continu pour proposer du contenu ou des produits personnalisés, par exemple sur les plateformes telles qu’Amazon, Netflix, Spotify) ;

6- Agent IA ou “Agentic AI” : la catégorie de système d’IA qui se propage le plus rapidement. Le terme « Agentic AI » est de plus en plus présent et exposé comme argumentaire différenciant dans des offres commerciales destinées au grand public ou aux organisations de toutes les tailles, de la TPE au grand groupe.

Comment fonctionne l’IA ?

Un système d’IA s’appuie sur un ensemble combiné de données, d’algorithmes d’IA avancés, de puissance de calcul élevée et d’un environnement informatique dynamique, pour imiter les capacités de l’intelligence humaine.

Parmi les éléments clés participant à son fonctionnement :

• La collecte et le prétraitement de grands volumes de données : pour apprendre et prendre des décisions ;
• Une variété d’algorithmes, dont l’apprentissage automatique (Machine Learning) ;
• Une phase d’entraînement avec les données prétraitées, pour permettre au modèle d’IA d’apprendre et d’ajuster ses paramètres de manière itérative.

Ce fonctionnement peut varier selon les approches, qu’il s’agisse d’apprentissage approfondi (Deep Learning), du traitement du langage naturel (NLP), ou d’autres méthodologies et de techniques d’IA.

Le saviez-vous ? La puissance de production des systèmes d’IA a conduit à définir les « Frontier Model » et des indicateurs d’encadrement des capacités de calcul mobilisés. Un seuil de 10 exposant 26 FLOPs (Floating Operation / seconde) ou un budget supérieur à $100,000,000 (100 millions de dollars US) sont proposés dans plusieurs réglementations pour limiter les risques de dérive.

Ces “Frontier Models”, des systèmes qui repoussent sans cesse les limites de ce que peut accomplir l’IA, sont ultra performants, mais doivent intégrer une quantité phénoménale de données. Un système d’IA peut aussi être beaucoup plus léger et concentrer la production de valeur sur un corpus de données plus restreint avec des modèles plus petits et parfaitement adaptés à des solutions métiers ciblées.

Quels sont les avantages de l’IA pour les entreprises ?

L’IA s’accompagne de nombreux bénéfices pour les entreprises qui la mettent en œuvre. Par exemple, elles peuvent :

• gagner en efficacité en simplifiant des tâches complexes et répétitives ;
• réduire les coûts et optimiser leurs processus et leurs flux de travail ;
• innover en construisant des outils pour réaliser certains services ;
• augmenter leurs capacités analytiques en exploitant les données issues du Big Data, et être assistées dans leurs décisions stratégiques ;
• générer des contenus rapidement (textes et leurs traductions, images, vidéos) et traiter automatiquement des documents ;
• améliorer le service client à l’aide d’assistants virtuels et conversationnels, etc.

Cependant, l’IA va nécessiter des modifications structurelles des métiers et doit inciter à remettre la valeur de l’humain à la meilleure place pour bénéficier pleinement et durablement de ces assistants augmentés.
Par ailleurs, compte tenu de ses impacts environnementaux majeurs, l’utilisation de l’IA en entreprise doit être réservée à des usages utiles et privilégier des modèles d’IA sobres et durables.

7 exemples d’applications concrètes de l’IA en entreprise

Assistants virtuels d’entreprise

Des agents conversationnels de type chatbots présents dans des outils de travail (exemple Microsoft Teams) utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour répondre à des requêtes. Ils automatisent par exemple la gestion des demandes de support interne ou la recherche documentaire et améliorent l’efficacité opérationnelle.

Maintenance prédictive

Dans le secteur de l’industrie 4.0, l’intelligence artificielle permet d’améliorer la maintenance prédictive. En effet, grâce aux données remontées depuis les équipements connectés, l’utilisation des pièces des machines industrielles est optimisée et leurs défaillances ou pannes sont anticipées via une alerte, ce qui réduit les interruptions.

Recommandation et personnalisation de l’expérience client

Dans les secteurs e-commerce et retail notamment, les entreprises utilisent des systèmes de recommandation alimentés par l’IA. Au moyen de l’analyse comportementale et de l’apprentissage automatique, elles peuvent proposer des expériences personnalisées à leurs clients et des produits adaptés à leurs attentes.

Détection des fraudes dans la finance

Dans la finance, des moteurs d’IA avancés sont employés pour monitorer et repérer des fraudes en temps réel, afin d’assurer des transactions sécurisées. L’IA détecte des anomalies qui pourraient refléter une activité anormale, comme des paiements frauduleux effectués par carte bancaire, et alerte les équipes de sécurité.

Service client automatisé

Les entreprises s’appuient sur des chatbots pour automatiser le service client. Premier point de contact, un chatbot gère de nombreuses requêtes à la fois et offre des réponses instantanées aux clients pour des demandes simples et récurrentes. Si elle est plus complexe, l’outil redirige la demande vers un agent humain, qui prend alors le relais.

Renforcement de la cybersécurité et de la protection des données

Certains outils alimentés par l’IA permettent de repérer et d’anticiper les cyberattaques, parmi les plus sophistiquées. D’autres systèmes d’IA assistent dans la protection des données sensibles contre les fuites, minimisent le risque de perte de données, et améliorent la conformité aux réglementations en matière de confidentialité des données.

Automatisations dans le domaine des RH

L’intelligence artificielle assiste les ressources humaines, que ce soit au cours du processus de recrutement ou pour la gestion des compétences au sein de l’entreprise. Par exemple, grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel, le système d’IA peut produire des descriptions de poste attrayantes sur la base d’informations remplies par les RH.

Outre ces exemples, l’IA compte de nombreuses autres applications en entreprise, telles que fournir des accès sécurisés grâce à la reconnaissance faciale, optimiser les campagnes de marketing, lutter contre la désinformation, ou encore optimiser des produits et des canaux dans la vente et le marketing.

Cependant, si l’IA offre des gains de temps et d’efficience, une utilisation qui n’a pas été soigneusement étudiée peut générer des impacts évitables, notamment en matière de consommation d’énergie et de ressources, et d’émissions carbone. En amont de tout projet d’IA, afin de se positionner dans une démarche de sobriété, il est opportun de questionner la pertinence et l’utilité de l’IA et de trouver un juste dimensionnement aux besoins de votre organisation

Comment une entreprise peut-elle intégrer l’IA dans ses processus ?

Pour commencer, tout projet d’IA s’inscrit sur le long terme et l’adoption par l’entreprise devra se faire progressivement. Vous pouvez commencer par des projets à fort impact et à moindre risque pour intégrer l’IA petit à petit et de manière responsable. Pour éviter d’opérer des changements trop radicaux au sein de votre organisation, un dispositif réfléchi d’accompagnement au changement, qui peut être réalisé par un prestataire externe, sera l’un des piliers de votre stratégie.

8 étapes clés pour réussir le déploiement de l’IA

Voici quelques conseils pour structurer votre roadmap projet et vous aider à intégrer l’IA dans votre organisation, afin d’en exploiter le meilleur potentiel :

1. Définir votre vision et préciser les objectifs du projet (que cherchez-vous à résoudre ? à améliorer ?) ;

2. Auditer les tâches et processus existants qui sont à optimiser ou à automatiser ;

3. Se renseigner sur les technologies d’IA et faire un benchmark des solutions existantes sur le marché ; intégrer la dimension éthique et l’impact environnemental de vos futurs usages pour limiter les externalités négatives ;

4. Identifier des solutions clé en main (par exemple, chatbots ou outils d’analyse prédictive) ou contacter des entreprises spécialisées dans le déploiement d’outils IA pour créer des solutions sur mesure et vous proposer un accompagnement au changement adapté ;

5. Préparer les ressources et les données nécessaires, et impliquer les parties prenantes métier dès le début du projet ;

6. Anticiper les potentielles résistances et frustrations que peut provoquer le changement ;

7. Mettre en œuvre un plan de communication pour transmettre de façon transparente les objectifs de l’utilisation de l’IA dans votre organisation et faire adhérer vos collaborateurs et collaboratrices ;

8. Encourager l’expérimentation et l’apprentissage : organiser des formations, des sessions de tests par des ambassadeurs, etc. afin que chacun s’approprie le nouvel outil et comprenne son intérêt.

Les atouts d’une démarche PoC

Une démarche basée sur un PoC (Proof of Concept) est extrêmement efficace pour garantir la pertinence et l’efficacité de la solution d’IA envisagée, tout en permettant de réduire les coûts, d’embarquer les parties prenantes et d’adapter les processus organisationnels. 

Pour être utile un PoC doit être le plus indépendant possible d’un éditeur de solution IA sur étagère intéressé par la massification d’une démarche IA.  

La démarche PoC, même pour l’IA, est très alignée sur les principes d’éco-socio-conception qui visent à réduire les impacts et limiter les besoins au strict nécessaire pour s’assurer que les 3U “Utile, Utilisable, Utilisé” sont effectivement pris en compte.

Un projet d’IA ? Tournez-vous vers un partenaire de confiance spécialisé dans l’approche Numérique responsable pour développer des solutions d’IA souveraines, dimensionnées à vos besoins et toujours en conformité avec le cadre réglementaire. Nous accompagnons également la transformation de votre organisation induite par l’intégration de l’IA.

Comment l’IA impacte-t-elle les entreprises ?

L’utilisation de l’IA révèle de nombreux bénéfices pour les entreprises en améliorant l’innovation et la productivité tout en réduisant leurs coûts. Cependant, elle s’accompagne de défis, notamment autour de questions environnementales, éthiques et réglementaires. Pour saisir les nouvelles opportunités offertes par l’IA, les grandes entreprises, comme les petites et moyennes, se doivent de l’utiliser de manière responsable.

La protection des données

Alors que l’utilisation de l’IA est en augmentation constante, le volume de données recueillies et analysées explose. Les entreprises doivent respecter les réglementations, comme le RGPD en France et en Europe, pour protéger la vie privée des individus tout en maximisant la valeur des données collectées. Cela comprend la mise en place de mesures de sécurité robustes et l’adoption de pratiques transparentes sur l’utilisation des données.

Les biais algorithmiques

Ces biais, souvent dus à la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles, peuvent perpétuer des stéréotypes et entraîner des discriminations dans des domaines sensibles comme le recrutement. Par exemple, un algorithme de sélection de candidats pourrait favoriser certains profils au détriment d’autres, reproduisant ainsi des inégalités existantes. Pour éviter cet écueil, l’élaboration d’un cadre pour déployer l’IA de manière éthique permettrait de surveiller et de rectifier les potentiels biais induits par le mode de programmation choisi.

L’enjeu de transition écologique

Selon l’étude ARCEP-ADEME mise à jour en 2024 par l’ADEME, le numérique représentait 4,4 % de l’empreinte carbone nationale de la France en 2022. L’impact carbone des data centers était de 46 % – en forte hausse – et le numérique représentait 11 % de notre consommation électrique (sachant que depuis l’IA générative est montée en puissance !).

L’utilisation massive de l’IA par les entreprises contribue largement à la consommation de ressources (métaux rares, eau, électricité…) et augmente les émissions de CO2. Les organisations doivent impérativement considérer les enjeux de numérisation de leurs activités au regard de l’empreinte environnementale des infrastructures et des usages, sans quoi il sera impossible d’atteindre les objectifs de développement durable des Nations Unies.

La transformation des métiers et du marché de l’emploi

L’IA dans les entreprises opère de profondes transformations des métiers, incitant à repenser les compétences et les rôles. Les domaines des technologies ou de la création s’accompagnent de nouvelles perspectives. Sur le marché, une forte demande se développe pour les métiers de l’analytique, du développement d’algorithmes et liés à la gouvernance des systèmes d’IA. Pour s’adapter à ces changements, des soft skills telles que la résilience, la flexibilité et l’agilité sont plus que jamais de mise.

Les besoins en formation IA 

La compétence IA, qui va devenir indispensable dans les organisations, s’étend au-delà des sujets techniques, et doit se propager dans tous les métiers. À terme, aucune activité ne sera à l’écart des agents IA ou de systèmes d’IA plus conséquents. Il est critique que toutes les parties prenantes puissent opérer en toute confiance dans ce nouvel environnement.

Vers une IA plus éthique et soutenable

Technologie puissante et plurielle, l’IA révolutionne le monde des affaires. Les entreprises de toutes les tailles peuvent mettre en place des stratégies de développement et de déploiement de l’intelligence artificielle pour en tirer le meilleur parti, entre innovation, gains d’efficacité et ultra personnalisation des services. Cependant, des précautions doivent être adoptées pour une utilisation de l’IA éthique et soutenable et une transformation numérique durable. Intégrer des pratiques transparentes et respectueuses des données personnelles est une obligation légale et devient aussi un gage de confiance pour les clients et les partenaires.