L’intelligence artificielle ne sert plus seulement à rédiger un texte ou générer une image.

En 2026, elle intervient directement dans la relation client, la publicité, les opérations, la gestion des stocks, la création, l’industrie ou encore la recherche scientifique.

Pour un entrepreneur ou un dirigeant, la vraie question n’est donc plus vraiment : « Est-ce que l’IA peut m’être utile ? »

Mais plutôt :

« Où peut-elle réellement créer de la valeur dans mon business ? »

Voici 20 exemples concrets pour vous donner des idées.

‍

Vous voulez transformer ces idées en vrais projets business ?

Repérer un bon cas d’usage IA, c’est une première étape. Savoir le construire, l’automatiser et le déployer dans une entreprise, c’est là que les choses deviennent vraiment intéressantes.

Si vous voulez apprendre à construire des systèmes capables d’exécuter des tâches métier :

La formation Lion Créer ses agents IA 🦁​ vous permet de passer des premiers tests sur ChatGPT à de véritables agents et workflows opérationnels.

Vous avez plutôt une idée de produit, d’application ou d’outil interne ?

La formation Vibe Coding 🦁​ vous apprend à passer d’une idée à une application fonctionnelle grâce aux nouveaux outils de développement assistés par IA.

Et si votre sujet consiste à choisir les bons projets IA, démontrer leur valeur puis les déployer à l’échelle de votre organisation‍

La formation Manager de la transformation IA 🦁​ est justement pensée pour cette problématique. Lion y travaille notamment la priorisation des cas d’usage, le prototypage, le déploiement et l’adoption par les équipes.

‍‍

Secteur du Marketing et de la relation Client 🚀​
‍

1. Automatisation et optimisation des campagnes publicitaires

L’IA intervient aujourd’hui directement dans la création et l’optimisation des campagnes publicitaires.

Sur les plateformes publicitaires, elle peut aider à sélectionner les audiences, répartir les budgets, tester plusieurs variantes de textes ou de visuels et identifier les combinaisons les plus performantes.

Meta utilise par exemple l’IA dans Advantage+ pour combiner automatiquement différents assets publicitaires, textes et formats afin d’optimiser les campagnes.

Pour une équipe marketing, cela permet surtout d’accélérer considérablement les tests créatifs et d’adapter les campagnes beaucoup plus rapidement.

2. Agents IA pour la relation client

Le chatbot qui répond uniquement à trois questions prédéfinies commence sérieusement à dater.

Les nouveaux agents IA peuvent désormais comprendre une demande, consulter une base documentaire, appliquer des règles métier, effectuer certaines actions et transmettre le dossier à un humain lorsque cela devient nécessaire.

Fin, agent IA d’Intercom, peut par exemple être utilisé sur le chat, l’e-mail, les réseaux sociaux ou encore WhatsApp et intervenir aussi bien dans le support que dans certains parcours commerciaux.

Cela permet aux équipes humaines de se concentrer davantage sur les situations complexes plutôt que sur les demandes répétitives.

3. Analyse des retours clients et des conversations

Avis clients, tickets support, commentaires sur les réseaux sociaux, enquêtes de satisfaction…

Les entreprises disposent souvent de milliers de données textuelles qu’aucun humain n’a réellement le temps de lire.

Les outils d’IA peuvent désormais regrouper ces conversations, identifier les thèmes qui reviennent, repérer des signaux faibles et faire ressortir les principales frustrations ou attentes des clients.

Le vrai intérêt n’est plus seulement de déterminer si un message est « positif » ou « négatif », mais de transformer des milliers de verbatims en informations exploitables pour le marketing, le produit ou le support.

4. Création de contenu à grande échelle

La création automatisée de contenu a beaucoup évolué.

Les entreprises peuvent aujourd’hui utiliser des outils comme ChatGPT, Claude ou Canva pour produire un premier jet d’article, décliner une campagne sur plusieurs canaux, reformuler une newsletter ou adapter un contenu à plusieurs audiences.

Canva a notamment regroupé de nombreuses fonctionnalités génératives dans Magic Studio, avec l’objectif de permettre aux équipes de produire et décliner plus facilement leurs contenus visuels.

Attention toutefois : produire dix fois plus de contenu ne sert à rien si celui-ci devient dix fois plus générique !!!!"En SEO, par exemple, produire 10 contenus incipides par semaine ne sert structement à rien si vous avez des objectif de consolidation de votre business à long terme, ce n'est qu'une maniére de plus de faire du Black HAT." 

L’IA est particulièrement efficace lorsqu’elle s’appuie sur une vraie expertise, une charte éditoriale et une stratégie claire.

5. Personnalisation des expériences clients

L’IA permet aux sites e-commerce et aux applications de personnaliser davantage leurs recommandations selon le comportement de chaque utilisateur.

Amazon Personalize permet par exemple de générer des recommandations en temps réel à partir des interactions des utilisateurs, avec des cas d’usage comme les recommandations produits, les contenus similaires ou les tendances personnalisées.

Le même principe peut être appliqué à :

• un catalogue e-commerce
• une plateforme média
• une application
• des offres commerciales
• des campagnes marketing

Secteur de la gestion et de l’analyse 📈

6. Automatisation des tâches administratives et documentaires

L’IA ne se contente plus de saisir des données dans un logiciel.

Elle peut désormais lire une facture, analyser un contrat, extraire certaines informations, appliquer des règles puis envoyer ces données vers un autre système.

UiPath combine par exemple automatisation, traitement intelligent de documents et agents IA pour exploiter des documents non structurés comme les factures, contrats ou formulaires. En 2026, sa fonction d’analyse de fichiers permet également aux agents d’extraire et raisonner directement sur le contenu de documents.

Pour les entreprises qui traitent encore beaucoup de documents manuellement, le potentiel est énorme.

7. Gestion prédictive des stocks

Combien faut-il commander ?

À quel moment ?

Dans quel entrepôt ?

L’IA peut croiser les données historiques avec les tendances de vente, la saisonnalité, les promotions et d’autres signaux afin d’améliorer les prévisions.

Blue Yonder utilise aujourd’hui Machine Learning, IA et agents spécialisés pour la prévision de la demande, la planification des stocks et l’équilibrage entre offre et demande.

L’objectif : éviter deux problèmes qui coûtent cher aux entreprises, les ruptures et les stocks inutiles.

8. Analyse de données en langage naturel

Analyser ses données ne signifie plus forcément passer des heures à construire des tableaux croisés ou écrire des requêtes.

Avec Copilot dans Power BI, un utilisateur peut interroger ses données en langage naturel, générer certaines visualisations ou obtenir une synthèse d’un rapport.

Cela rend l’analyse plus accessible aux équipes métier qui ne sont ni data analysts ni développeurs.

Exemple :

« Quels produits ont le plus progressé ce trimestre et dans quelles régions ? »

L’IA peut aider à passer beaucoup plus rapidement de la donnée à la décision.

9. Détection des fraudes et anomalies

Dans la finance, l’assurance ou le paiement, les volumes de transactions rendent impossible une surveillance manuelle exhaustive.

L’IA peut analyser des milliers de signaux simultanément pour identifier les comportements inhabituels et aider les entreprises à bloquer ou vérifier certaines opérations.

C’est un secteur dans lequel l’apprentissage automatique est déjà largement utilisé et où les modèles deviennent de plus en plus capables de travailler en temps réel.

10. Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

La supply chain constitue aujourd’hui un terrain particulièrement intéressant pour l’IA.

Les systèmes peuvent prendre en compte :

• demande
• capacité de production
• stocks
• délais fournisseurs
• transport
• contraintes logistiques

Une nouivelle fois Blue Yonder intègre désormais de l’IA agentique dans ses solutions de supply chain pour analyser les perturbations, comparer plusieurs scénarios et accélérer certaines décisions opérationnelles.

On passe progressivement d’un système qui affiche des données à un système qui aide réellement à décider quoi faire.

Secteur de la création et du design 🎨

11. Design graphique assisté

Créer rapidement des visuels professionnels n’est plus réservé aux designers.

Canva Magic Studio permet par exemple de générer des visuels, modifier des éléments ou décliner des contenus grâce à l’IA directement dans l’interface utilisée par les équipes marketing.

C’est particulièrement pratique pour produire rapidement :

• des publications sociales
• des visuels publicitaires
• des présentations
• des variantes de formats

Le designer ne disparaît évidemment pas, sa valeur se déplace davantage vers la direction artistique, la cohérence et la qualité finale.

12. Prototypage d’interfaces et de produits

C’est l’un des changements importants de 2026.

Avec Figma, Make, il est désormais possible de décrire en langage naturel une interface ou un parcours utilisateur et d’obtenir un prototype interactif avec logique, écrans et données.

Le prototype peut ensuite être modifié visuellement ou directement dans le code.

Pour une équipe produit, cela permet de tester beaucoup plus rapidement une idée avant de mobiliser plusieurs jours de design et de développement.

13. Voix, traduction et doublage automatisés

Un contenu vidéo peut désormais être traduit et doublé dans plusieurs langues tout en conservant une voix proche de l’original.

Avec Dubbing v2, ElevenLabs propose par exemple un doublage dans plus de 90 langues en conservant davantage le ton, le rythme et l’émotion du locuteur d’origine.

Pour un business, les usages sont très concrets :

• formation internationale
• tutoriels
• vidéos marketing
• contenus YouTube
• localisation de campagnes

Produire un contenu une fois et le distribuer dans plusieurs langues devient beaucoup plus accessible.

‍

14. Création et test de variantes publicitaires

Créer une publicité n’est plus forcément le plus long. Le vrai enjeu, c’est de pouvoir tester rapidement plusieurs angles, messages et formats pour identifier ce qui fonctionne le mieux.

Avec un outil comme AdCreative.ai, une équipe marketing peut générer différentes variantes publicitaires à partir d’un même produit, d’une même offre ou d’un même visuel. L’outil peut aider à décliner les créations selon plusieurs formats et à accélérer la production de nouvelles versions pour les campagnes.

Concrètement, vous pouvez tester plus facilement :

• plusieurs accroches
• différentes propositions de valeur
• plusieurs mises en scène d’un produit
• des formats statiques ou vidéo
• plusieurs variantes adaptées à différents canaux

L’intérêt est surtout de multiplier les tests sans multiplier les délais de production.

Cela permet aux équipes acquisition de consacrer davantage de temps à la stratégie, au ciblage et à l’analyse des performances, plutôt qu’à produire manuellement chaque déclinaison.

L’IA ne remplace pas une bonne idée créative. Elle permet surtout de la décliner beaucoup plus vite pour savoir ce qui fonctionne réellement.

15. Production vidéo assistée par IA

La génération vidéo a énormément progressé.

Des outils comme Runway permettent désormais de produire ou modifier des séquences à partir de texte, d’images ou de vidéos existantes.

Runway recommande désormais ses générations plus récentes, notamment Gen-4.5, tandis que ses outils précédents permettaient déjà de générer des séquences contrôlables à partir d’une image et d’un prompt. Runway

Pour une entreprise, cela ouvre des usages autour de :

• prototypes de spots publicitaires
• concepts vidéo
• contenus sociaux
• storyboards animés
• variations de campagnes

Secteur de l’environnement et des Startups innovantes 🌱

16. Optimisation de la consommation énergétique

L’IA peut également aider les bâtiments et les entreprises à mieux gérer leur consommation d’énergie.

Schneider Electric utilise par exemple IA, machine learning et IoT dans certaines solutions EcoStruxure pour analyser les consommations, optimiser les équipements et aider les organisations à prendre de meilleures décisions énergétiques.

Pour une entreprise disposant de plusieurs bâtiments ou sites industriels, les économies potentielles peuvent devenir très significatives.

17. Agriculture de précision

L’agriculture constitue également un terrain d’application très concret.

Le système See & Spray de John Deere utilise caméras, machine learning et informatique embarquée pour reconnaître les mauvaises herbes et cibler uniquement les zones nécessitant un traitement.

Selon John Deere, cette approche peut réduire fortement l’utilisation d’herbicides selon les cultures et les conditions du terrain.

L’IA ne sert donc pas uniquement à analyser des données : elle peut directement agir dans le monde physique.

18. Maintenance prédictive dans l’industrie

Attendre qu’une machine tombe en panne coûte cher.

Grâce aux données issues des équipements, l’IA peut détecter certains signes annonciateurs d’une défaillance et aider les équipes à intervenir avant l’arrêt de production.

Siemens propose par exemple Senseye Predictive Maintenance, qui analyse les données des équipements afin de détecter les risques de panne et aider les équipes à prioriser leurs interventions.

On passe ainsi d’une maintenance essentiellement corrective à une logique beaucoup plus prédictive.

19. Recherche et développement accélérés par l’IA

Dans certains secteurs, l’IA ne fait pas seulement gagner quelques heures de travail, elle peut accélérer la recherche scientifique elle-même.

AlphaFold de Google DeepMind a permis de prédire plus de 200 millions de structures de protéines et est aujourd’hui utilisé par des millions de chercheurs. AlphaFold 3 va encore plus loin en modélisant les interactions entre protéines et d’autres molécules biologiques.

Les applications concernent notamment :

• découverte de médicaments
• biologie
• maladies
• agriculture
• recherche environnementale

C’est un bon exemple de business dans lequel l’IA ne se contente pas d’automatiser un processus existant : elle ouvre de nouvelles possibilités de R&D.

20. Surveillance environnementale par satellite

L’IA couplée à l’imagerie satellite permet également de surveiller des territoires immenses.

Planet propose par exemple des données satellite utilisées pour suivre les changements de couverture forestière, détecter certaines zones de déforestation et analyser l’évolution de la végétation. Ses modèles de machine learning sont également utilisés pour estimer le carbone forestier.

En 2026, Planet expérimente même une approche agentique permettant d’interroger des données géospatiales en langage naturel afin d’identifier certains changements sur Terre.

‍

Tableau récapitulatif d'applications IA par fonction 📋

‍

‍

3 idées pour créer votre propre business lié à l’IA 🏗️

Je rafraîchirais également cette partie. Les trois idées actuelles sont intéressantes, mais l’analyse émotionnelle en e-learning et l’application de santé mentale IA sont devenues des terrains beaucoup plus sensibles réglementairement et éthiquement. Je partirais plutôt sur des business plus immédiatement exploitables.

Idée 1 : créer des agents IA spécialisés par métier

Beaucoup d’entreprises utilisent déjà ChatGPT.

Beaucoup moins disposent d’un véritable agent connecté à leurs outils et adapté à leurs procédures.

Vous pourriez créer des agents spécialisés pour :

• cabinets immobiliers
• commerciaux
• cabinets de recrutement
• organismes de formation
• agences
• services administratifs

Exemple : "un agent qui analyse une demande client, cherche les informations dans la documentation interne, prépare une réponse et met à jour le CRM."

C’est précisément le type de cas d’usage qui se développe aujourd’hui avec les plateformes d’agents et d’automatisation.

Idée 2 : développer des micro-SaaS grâce au Vibe Coding

Créer un logiciel demandait auparavant une équipe technique et plusieurs mois de développement.

Les outils de vibe coding réduisent considérablement la barrière à l’entrée.

Une entreprise peut désormais tester rapidement un petit logiciel répondant à un problème métier très précis :

• générateur de devis
• outil de qualification de leads
• dashboard métier
• suivi documentaire
• analyseur de fichiers
• outil de reporting

Le business n’est donc pas forcément de créer le prochain Salesforce.

Il peut être de résoudre très bien un petit problème coûteux pour une niche précise.

Idée 3 : transformer une expertise métier en produit IA

L’une des opportunités les plus intéressantes consiste à combiner :

Expertise métier + données + IA.

Un expert-comptable, consultant RH, spécialiste SEO ou professionnel de l’industrie possède des méthodes que ChatGPT seul ne connaît pas forcément.

Ces méthodes peuvent être transformées en :

• assistant spécialisé
• agent
• logiciel
• outil de diagnostic
• service augmenté par l’IA

L’avantage concurrentiel ne vient alors pas seulement du modèle d’IA.

Il vient surtout de l’expertise que vous mettez autour.

‍

‍