Le guide complet de l'IA en entreprise

On entend ce mot partout, sur les réseaux sociaux dans tous les médias: L'Intelligence artificielle ou IA. Devenue incontournable depuis l’apparition de CHAT GPT développé par la société Open AI et mis sur le marché en Novembre 2023, on assiste à une véritable révolution du secteur numérique au même titre qu’a pu l’être l’apparition d’internet dans les années 1990 ou des réseaux sociaux au début des années 2000.
 

Or, l’apparition d’une innovation majeure telle que celle-ci entraîne l’apparition d’une “Grappe d’innovations” répondant aux “Cycles de kondratiev”, concept développé par joseph Schumpeter en 1911, déjà, et largement vérifié depuis. L'ouverture d'un nouveau marché, à fortiori à l'échelle mondiale, entraîne l'affût d’investissements privés mais aussi publics dans un secteur auquel on prédit une croissance exponentielle dans les années futures pouvant atteindre les 1800 milliards de valeurs en 2030 selon certaines estimations. Dans ce contexte, il est donc nécessaire, pour toute entreprise, si ce n'est d’investir massivement dans l’IA, de comprendre les enjeux et d’intégrer les opportunités qu’elle crée pour son business. Le problème est qu’en période d’innovation massive, chaque journée voit son lot de nouveautés apparaître rendant le marché difficile à suivre et surtout à cerner. Surtout dans une société où règne l’infobésité. Vous souhaitez implanter des outils d’IA dans votre entreprise, mais vous ne savez pas par ou commencer ?Le but de ce guide est de vous accompagner dans la compréhension des opportunités qu’ouvrent l’IA pour votre entreprise, en répertoriant les outils existants (du moins une partie), en vous apportant des idées d’implantation service par service, et abordant le point essentiel de la conduite du changement auprès de vos équipes. L’objectif final de ce contenu est de vous aider à implémenter l’IA dans votre société de manière cohérente, structurée et efficiente.

Pour aller plus loin, nous vous invitons à découvrir et à vous inscrire à nos formations :
‍
> Bootcamp Growth Marketing x IA
> Chef de projet IA
> Manager à l'ère de l'IA

1. Qu’est-ce que l’IA ?

Définition et explications simples

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Ces tâches incluent la reconnaissance de la parole, la prise de décision, la traduction de langues, et bien plus encore. L'IA utilise des algorithmes et des modèles mathématiques pour analyser des données et apprendre à partir de celles-ci, afin de pouvoir effectuer des tâches de manière autonome.

‍

Composants de l'IA

Apprentissage automatique (Machine Learning) : Une sous-catégorie de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées. Les algorithmes de machine learning s'améliorent avec l'expérience, en analysant des données et en ajustant leurs paramètres pour optimiser leurs performances.

Apprentissage profond (Deep Learning) : Une technique de machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser des structures complexes dans les données. Le deep learning est particulièrement efficace pour des tâches comme la reconnaissance d'images et la compréhension du langage naturel.

Traitement du langage naturel (NLP) : Une branche de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel. Le NLP permet aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain.
‍

Historique et évolution de l'IA

L'histoire de l'IA remonte aux années 1950, lorsque des pionniers comme Alan Turing et John McCarthy ont posé les bases théoriques de ce domaine. Voici quelques jalons importants dans l'évolution de l'IA :

1950 : Alan Turing propose le test de Turing pour évaluer l'intelligence d'une machine.

1956 : Le terme "intelligence artificielle" est officiellement adopté lors de la conférence de Dartmouth.

1997 : Deep Blue, un superordinateur développé par IBM, bat le champion du monde d'échecs Garry Kasparov.

2011 : Watson, un système d'IA développé par IBM, remporte le jeu télévisé Jeopardy ! contre des champions humains.

2022 : CHAT GPT, développé par OpenAI, marque une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel, rendant l'IA plus accessible et intégrée dans divers secteurs.

‍

Impact de l'IA aujourd'hui

Aujourd'hui, l'IA est pour beaucoup déjà omniprésente dans notre quotidien, alors qu’elle n’a été portée sur le marché grand public que depuis 2 ans. Elle est utilisée dans des domaines variés tels que la santé, la finance, le marketing, et bien d'autres. Les entreprises de toutes tailles commencent à intégrer l'IA pour améliorer leur efficacité, prendre des décisions basées sur des données (être data driven), et offrir des expériences client personnalisées.Comme nous l’avons vu dans l'introduction, l'IA va bientôt être incontournable et omniprésente au quotidien dans le travail et va modifier en profondeur, nos manières de travailler mais aussi la structure de notre économie tout entière.

2. Quelles sont les grandes familles d’outils d’IA existantes en 2025 ?

L'écosystème de l'IA en 2025 est riche et diversifié, avec une multitude d'outils et de plateformes conçus pour répondre à une grande variété de besoins. Ces outils peuvent être classés en plusieurs grandes familles, chacune ayant ses propres applications et cas d'usage. Voici un tour d'horizon exhaustif des principales familles d'outils d'IA disponibles en 2025 :

Des Chatbots :
‍

ChatGPT : Développé par OpenAI, ChatGPT est le modèle de langage le plus connu. Il est capable de générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes. La version 4.5 de l’outil vient juste d’arriver sur le marché. 

Google Gemini (Bard) : Le modèle de langage de Google rivalise avec ChatGPT, offrant des capacités similaires en termes de génération de texte et de conversation.

Le Chat : Un assistant virtuel créé par Mistral AI, spécialisé dans le traitement du langage naturel, capable de comprendre, interpréter et générer du langage humain pour aider les utilisateurs dans diverses tâches.

Copilot : Développé par Microsoft, Copilot est un assistant IA intégré dans les applications Microsoft 365 pour aider les utilisateurs à accomplir diverses tâches de manière plus efficace.

Claude : Un modèle de langage développé par Anthropic, conçu pour fournir des réponses utiles et honnêtes tout en respectant les valeurs humaines.

‍

Des assistants virtuels :  

‍

‍Alexa : Créé par Amazon, Alexa est un assistant virtuel qui fonctionne sur les appareils mobiles et peut effectuer une variété de tâches, de la lecture de musique à la gestion des appareils domestiques intelligents.

Cortana : Développé par Microsoft, Cortana est un assistant virtuel qui aide les utilisateurs à gérer leur calendrier, envoyer des emails, et effectuer des recherches sur le web.

‍

Des plateformes d’apprentissage Automatique (Machine Learning):

‍

TensorFlow : Un framework open-source développé par Google, largement utilisé pour le développement de modèles de machine learning, offrant des outils pour la construction et le déploiement de réseaux de neurones.

PyTorch : Un autre framework open-source, populaire pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation, souvent préféré dans la recherche académique et les applications de deep learning.

Scikit-learn : Une bibliothèque Python open-source pour le machine learning, offrant des outils simples et efficaces pour la classification, la régression, et le clustering.

Keras : Une API de haut niveau pour la construction de réseaux de neurones, souvent utilisée avec TensorFlow, facilitant le développement rapide de modèles de deep learning.

Microsoft Azure Machine Learning : Une plateforme cloud qui permet de créer, déployer et gérer des modèles de machine learning à grande échelle, avec des outils pour l'automatisation et l'expérimentation.

Amazon SageMaker : Un service d'Amazon Web Services qui permet de construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning, avec des fonctionnalités pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données.

H2O.ai : Une plateforme open-source pour le machine learning et l'analyse prédictive, offrant des algorithmes avancés pour la classification, la régression et le clustering.

IBM Watson Studio : Une plateforme intégrée pour le développement de modèles de machine learning, offrant des outils pour la préparation des données, l'entraînement des modèles, et le déploiement.

XGBoost : Une bibliothèque open-source optimisée pour le boosting d'arbres de décision, largement utilisée pour les compétitions de machine learning et les applications nécessitant une grande précision.

LightGBM : Un framework de boosting d'arbres de décision basé sur les gradients, connu pour sa rapidité et son efficacité dans le traitement de grands ensembles de données.

‍

Des services de machine learning en tant que service (MLaaS) :

‍

Amazon SageMaker : Une plateforme complète pour construire, former et déployer des modèles de machine learning.

Microsoft Azure Machine Learning : Offre des outils pour le développement, le déploiement et la gestion de modèles de machine learning.

‍

Des solutions d’Automatisation des Processus Robotisés (RPA) :

‍

Les outils de RPA permettent d'automatiser des tâches répétitives et basées sur des règles, libérant ainsi les employés pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

‍

UiPath : Une plateforme de RPA leader sur le marché, utilisée pour automatiser une variété de processus d'entreprise.

Automation Anywhere : Offre des solutions de RPA pour divers secteurs, y compris la finance, la santé et les services.

Blue Prism : Une plateforme de RPA qui permet aux entreprises d'automatiser des processus complexes et de grande envergure, avec un accent sur la sécurité et la conformité.

Microsoft Power Automate : Intégré à l'écosystème Microsoft, Power Automate permet de créer des flux de travail automatisés entre diverses applications et services, facilitant ainsi l'automatisation des tâches quotidiennes.

Pega : Offre des solutions de RPA qui s'intègre une partie arti de leurs données pour anticiper les tendances et les comportements futurs.

IBM SPSS : Un outil d'analyse statistique utilisé pour la modélisation prédictive et l'analyse de données, aidant les utilisateurs à identifier les relations et à faire des prévisions précises.

RapidMiner : Une plateforme d'analyse prédictive qui permet aux utilisateurs de préparer les données, de créer des modèles prédictifs et de les déployer, le tout dans un environnement intégré.

KNIME : Une plateforme open-source pour l'analyse de données qui inclut des outils pour l'analyse prédictive, permettant aux utilisateurs de créer des flux de travail personnalisés.

Alteryx : Combine l'analyse prédictive avec des capacités de préparation et de fusion de données, facilitant ainsi la création de modèles prédictifs complexes.

H2O.ai : Fournit des outils d'analyse prédictive basés sur l'IA, permettant aux entreprises de créer des modèles prédictifs précis pour diverses applications.

DataRobot : Une plateforme d'analyse prédictive qui automatise le processus de création de modèles, permettant aux entreprises de déployer rapidement des modèles prédictifs.

‍Azure Machine Learning : Offre des capacités d'analyse prédictive intégrées à la plateforme cloud de Microsoft, permettant aux utilisateurs de créer et de déployer des modèles prédictifs à grande échelle.

‍

Les traducteurs automatique :

‍

Google Translate : Utilise des techniques de deep learning pour offrir des traductions précises dans plus de 100 langues.

DeepL : Connu pour sa précision, DeepL est particulièrement efficace pour les traductions professionnelles et techniques.

Reverso : Combine l'IA avec un dictionnaire et un moteur de recherche pour fournir des traductions contextuelles et des exemples d'utilisation, améliorant ainsi la compréhension linguistique.

Les logiciels d’analyse de sentiments :

IBM Watson Natural Language Understanding : Analyse le texte pour déterminer les sentiments, les émotions et les intentions.

MonkeyLearn : Une plateforme qui permet de créer des modèles d'analyse de sentiments personnalisés.

Des solutions de vision par ordinateur (interprétation d’images)

‍

Les outils de vision par ordinateur permettent aux machines de comprendre et d'interpréter des images et des vidéos.

‍

Ils sont utilisés dans des applications telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, et l'analyse d'images médicales.

penCV : Une bibliothèque open-source largement utilisée pour le traitement d'images et la vision par ordinateur, offrant une vaste gamme de fonctionnalités pour la manipulation d'images et la reconnaissance de formes.

TensorFlow : Développé par Google, TensorFlow est une plateforme open-source pour l'apprentissage automatique qui inclut des outils pour la vision par ordinateur, tels que la reconnaissance d'objets et la classification d'images.

PyTorch : Une bibliothèque open-source pour l'apprentissage profond, populaire pour la recherche et les applications de vision par ordinateur grâce à sa flexibilité et sa facilité d'utilisation.

Keras : Une API de haut niveau pour la construction et l'entraînement de modèles de deep learning, souvent utilisée avec TensorFlow pour des tâches de vision par ordinateur.

YOLO (You Only Look Once) : Un algorithme de détection d'objets en temps réel, connu pour sa rapidité et sa précision dans l'identification d'objets dans des images et des vidéos.

Google Vision AI : Une suite d'outils de Google Cloud qui offre des capacités de reconnaissance d'images, de détection de texte, et d'analyse de visages.

Amazon Rekognition : Un service d'Amazon Web Services qui permet d'analyser des images et des vidéos pour identifier des objets, des personnes, des textes, des scènes, et des activités.

Microsoft Azure Computer Vision : Une API qui fournit des capacités d'analyse d'images, y compris la reconnaissance de texte, la détection d'objets, et l'analyse de contenu visuel.

‍

Des logiciels de reconnaissance faciale :

‍

Amazon Rekognition : Un service qui permet d'identifier des visages dans des images et des vidéos, offrant des fonctionnalités telles que l'analyse des expressions faciales et la comparaison de visages.

Face++ : Une plateforme de reconnaissance faciale utilisée dans diverses applications, y compris la sécurité et la vérification d'identité, avec des capacités avancées pour la détection et l'analyse des visages.

Microsoft Azure Face API : Une API qui permet de détecter, reconnaître et analyser les visages dans les images, offrant des fonctionnalités telles que la vérification d'identité et la détection des émotions.

Google Cloud Vision AI : Bien que principalement une solution de vision par ordinateur, elle inclut des capacités de reconnaissance faciale pour détecter et analyser les visages dans les images.

OpenCV : Bien que ce soit une bibliothèque de vision par ordinateur, OpenCV inclut des algorithmes pour la détection et la reconnaissance faciale, souvent utilisés dans des projets de recherche et des applications personnalisées.

DeepFace : Un framework open-source pour la reconnaissance faciale qui utilise des réseaux de neurones profonds pour atteindre une grande précision dans l'identification des visages.

Kairos : Une plateforme de reconnaissance faciale qui offre des solutions pour l'identification et la vérification des visages, souvent utilisée dans des applications de sécurité et de marketing.

TrueFace : Une solution de reconnaissance faciale qui se concentre sur la précision et la rapidité, utilisée dans des environnements nécessitant une identification en temps réel.

‍

Des logiciels de détection d'objets :

‍

YOLO (You Only Look Once) : Un algorithme de détection d'objets en temps réel, largement utilisé dans les systèmes de surveillance et les véhicules autonomes. YOLO utilise des réseaux de neurones convolutifs pour identifier et localiser des objets dans des images et des vidéos avec une grande précision et rapidité.

Google Vision AI : Utilise l'intelligence artificielle pour offrir des capacités de détection d'objets, de reconnaissance de texte et d'analyse d'images. Les modèles d'IA de Google permettent d'identifier et de classer des objets dans divers contextes, améliorant ainsi les applications de vision par ordinateur.

Microsoft Azure Custom Vision : Permet de créer des modèles de détection d'objets personnalisés en utilisant l'IA, adaptés à des besoins spécifiques tels que l'inspection industrielle ou la reconnaissance de produits.

Amazon Rekognition : Utilise des algorithmes d'IA pour détecter et identifier des objets dans des images et des vidéos, offrant des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance de scènes et d'activités.

OpenCV avec DNN (Deep Neural Network) : Intègre des modèles d'IA pour la détection d'objets, permettant aux développeurs de créer des applications personnalisées pour diverses tâches de vision par ordinateur.

TensorFlow Object Detection API : Fournit des outils pour construire et déployer des modèles de détection d'objets basés sur l'IA, utilisés dans des applications allant de la robotique à l'analyse médicale.

Detectron2 : Développé par Facebook AI Research, Detectron2 est une plateforme de détection d'objets qui utilise des modèles d'IA pour fournir des solutions de pointe en matière de reconnaissance visuelle.

‍

Des solutions d’IA peuvent également avoir des applications spécifiques pour certains métiers.

‍

Plus tard dans le dossier nous verrons des exemples et d’optimisations possibles grâce à l’IA service par service dans une entreprise. 

‍

Les outils IA pour la cybersécurité

‍

Les outils d'IA pour la cybersécurité utilisent des techniques de machine learning pour détecter et prévenir les menaces de sécurité. Ils sont utilisés dans des applications telles que la détection des intrusions, l'analyse des comportements anormaux, et la protection contre les logiciels malveillants.

Darktrace : Utilise l'IA pour détecter et répondre aux menaces de sécurité en temps réel.

Cylance : Offre des solutions de protection contre les logiciels malveillants basées sur l'IA.

‍

IA pour la Santé

‍

Les outils d'IA pour la santé utilisent des techniques de machine learning et de deep learning pour améliorer les soins aux patients, le diagnostic et la recherche médicale.

Tempus : Utilise l'IA pour analyser des données cliniques et génomiques afin d'améliorer les traitements contre le cancer.

‍Babylon Health : Offre des services de télémédecine et de diagnostic basés sur l'IA.

‍

Des outils d’analyse d'images médicales

‍

IDx-DR : Un système d'IA approuvé par la FDA pour la détection de la rétinopathie diabétique.

Arterys : Utilise l'IA pour analyser des images médicales et aider au diagnostic de diverses conditions.

Des IA pour le Marketing

Les outils d'IA pour le marketing utilisent des techniques de machine learning pour analyser les données des clients, personnaliser les campagnes marketing, et optimiser les stratégies de vente.

Albert AI : Une plateforme d'IA pour l'automatisation du marketing, offrant des capacités de personnalisation et d'optimisation des campagnes.

Persado : Utilise l'IA pour générer des contenus marketing personnalisés et optimisés.

‍

Des IA pour la Finance

‍

Les outils d'IA pour la finance utilisent des techniques de machine learning pour analyser les données financières, détecter les fraudes, et optimiser les portefeuilles d'investissement.

Kensho : Utilise l'IA pour analyser les données financières et fournir des insights aux investisseurs.

Ayasdi : Offre des solutions d'IA pour la détection des fraudes et l'analyse des risques.
‍
‍

Résumé en tableau :
Liste bien entendu non exhaustive

‍

3. Les grandes tendances statistiques de L’IA en entreprise (France et Monde) 

‍

Synthèse des tendances IA en entreprise

‍

 A/ Croissance du marché de l’IA (2024-2030)

‍

Le marché de l’IA est en pleine expansion et devrait atteindre 1 811 milliards de dollars d’ici 2030, avec une croissance annuelle de 37,3 %.

En 2024, le marché est estimé à 391 milliards de dollars.

En 2026, il devrait dépasser les 750 milliards.

En 2030, il atteindra près de 1 811 milliards de dollars (source : Statista).

Graphique 3 : Croissance du marché de l’IA (2024-2030)

‍

B/ Adoption de l’IA en entreprise : Un rythme contrasté entre la France et le monde

L’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un levier de transformation pour les entreprises, mais son adoption varie fortement selon les régions.

En France :

Moins de 50 % des entreprises françaises ont investi dans l’IA en 2024, contre une moyenne mondiale de 72 % (source : Tool-Advisor).

Environ 26 % des grandes entreprises françaises (plus de 1 000 employés) déclarent avoir activement déployé l'IA dans leurs activités. ​

Source : IBM Newsroom

31 % des PME/TPE françaises utilisent l’IA générative, mais seule une minorité l’exploite régulièrement (source : Bpifrance).

Freins principaux : le manque de compétences internes (13 % des entreprises) et un engouement en baisse des employés (de 53 % à 41 % d'enthousiasme en quelques mois) (source : Workday).

À l’international :

75 % des entreprises mondiales ont déjà intégré l’IA dans au moins une fonction (source : McKinsey).

Aux États-Unis, 92 % des entreprises leaders investissent activement dans l’IA (Exploding Topics).

Ce graphique met en évidence l’écart d’adoption entre la France et la moyenne mondiale en 2024.
‍

‍

C/ Investissements des entreprises dans l’IA

L’IA est principalement intégrée dans les domaines suivants :

• 30 % des investissements sont destinés à la R&D.
  
  
• 25 % vont à l'automatisation des processus métier.
  
  
• 20 % concernent le service client et les chatbots.
  
  
• 15 % pour la cybersécurité.
  
  
• 10 % pour le marketing et l’optimisation des campagnes publicitaires (HubSpot).
  
  

‍Graphique 3 : Répartition des investissements des entreprises dans l'IA
‍

‍

​D/ L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) varie significativement selon les secteurs d'activité.
‍

1. Banque et Assurance :

29 % des entreprises ont déjà déployé des solutions d'IA, et 47 % sont en cours d'intégration. ​

source : CIDFP

2. Ressources Humaines et Recrutement :

Près de 80 % des recruteurs ont adopté l'IA générative dans leurs missions, notamment pour la rédaction d'offres d'emploi, de messages d'approche et de publications sur les réseaux sociaux professionnels. ​

Source : Helloworkplace

3. Sciences et Recherche :

L'adoption de l'IA a connu une croissance notable dans divers domaines de recherche, couvrant plus de 98 % des champs d'études actuels, notamment les sciences physiques, naturelles, sociales, ainsi que les arts et les sciences humaines. ​

Source : arXiv

Ces chiffres démontrent une adoption croissante de l'IA dans divers secteurs, avec des niveaux d'intégration variés selon les domaines d'activité
‍

‍D/ Conclusion
L’IA est en passe de devenir un pilier central pour les entreprises, mais son adoption reste contrastée. La France accuse un retard notable par rapport aux États-Unis et au reste du monde. Cependant, les investissements croissants et l’essor des outils d’IA générative devraient accélérer son intégration dans les années à venir.

Les défis à surmonter restent : 

- Former les employés à ces nouvelles technologies.
- Surmonter les freins liés au manque de compétences internes.
- Gérer les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’IA.

 Sources consultées :
🔗 Tool-Advisor | 🔗 Bpifrance | 🔗 McKinsey | 🔗 Statista | 🔗 HubSpot | 🔗 Exploding Topics

‍
4. Comment intégrer l'IA dans un contexte d’entreprise ?

‍

Aborder une révolution telle que l’IA dans un contexte professionnel n’est pas simple. Il convient d’être structuré, pragmatique et organisé. Il est aussi nécessaire de mettre en place une vraie réflexion sur la souveraineté de vos données. Impliquer les équipes, communiquer et avancer étape par étape. Vouloir révolutionner le fonctionnement de son entreprise grâce à l’IA va nécessiter du temps, la réalisation de nombreux tests et également une bonne dose d’humilité. Comme pour chaque démarche nouvelle, il faut accepter de faire des erreurs pour apprendre.

Nous vous proposons un mini-guide d’implantation. Composé des étapes suivantes :
‍

1. Évaluation des besoins et des objectifs

‍

Identifier les besoins : Commencez par identifier les domaines où l'IA est nécessaire avant de commencer. Cela peut inclure l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, la personnalisation de l'expérience client, ou l'optimisation des processus décisionnels.

Définir les Objectifs : Établissez des objectifs SMART, clairs et mesurables pour l'intégration de l'IA.
Par exemple : réduire les coûts opérationnels de 20 %, augmenter la satisfaction client de 15 %, ou améliorer la précision des prévisions de 30 %.

2. Étude de faisabilité et analyse des risques

‍

Étude de faisabilité : Évaluez la faisabilité technique et économique de l'intégration de l'IA. Considérez les ressources nécessaires, les compétences disponibles, et les coûts associés.

Analyse des risques : Identifiez les risques potentiels liés à l'intégration de l'IA, tels que les problèmes de sécurité, les biais algorithmiques, ou les impacts sur l'emploi. Mettez en place des stratégies pour atténuer ces risques.

3. Sélection des outils et des technologies

‍

Évaluation des Solutions : Évaluez les différentes solutions d'IA disponibles sur le marché en fonction de leurs fonctionnalités, de leur performance et de leur compatibilité avec vos systèmes existants.

Tests Pilotes : Effectuez des tests pilotes avec les solutions d'IA sélectionnées pour évaluer leur efficacité et leur compatibilité dans un environnement contrôlé avant une mise en œuvre à grande échelle.

‍

4. Planification et gestion de projet

‍

Planification : Élaborez un plan de projet détaillé, incluant les étapes clés, les responsabilités, les délais, et les ressources nécessaires. Attention cependant de ne pas créer un effet “usine à gaz” en mettant en place des process trop longs et trop complexes, qui ne sont pas adaptés au déploiement de solution technologique car trop “inertives”. 

Gestion de projet : Utilisez des méthodologies de gestion de projet, comme Agile ou Scrum, pour assurer une mise en œuvre efficace et itérative.

‍

5. Formation et sensibilisation

‍

Formation des équipes : Investissez dans la formation de vos équipes pour qu'elles comprennent les principes de l'IA et puissent utiliser les nouveaux outils de manière efficace.

Lion propose une gamme de formation complète sur l’IA en entreprise : 

• Pilotage de projet IA

• Growth + IA
• Management et l'ère de IA

Sensibilisation et communication : Communiquez sur les avantages et les impacts de l'IA au sein de l'entreprise pour obtenir l'adhésion de tous les collaborateurs. 

La communication interne doit être orientée vers le soulagement des tâches pénibles et répétitives permettant de donner un sens aux métiers, de développer ses compétences et sa créativité. Attention de ne pas faire croire que l’IA va remplacer les humains !

‍

6. Intégration et déploiement

‍

Intégration : Intégrez les solutions d'IA à vos systèmes existants de manière progressive et contrôlée. Assurez-vous de la compatibilité et de la sécurité des données. Testez la mise en place sur un petit panel de salariés sur une période de temps conséquente en laissant les questions et les remarques apparaître librement. Toutes les questions ou objections du panel doivent recevoir une réponse technique et pragmatique. 

Déploiement : Déployez les solutions d'IA de manière pilote avant une mise en œuvre à grande échelle. Cela permet de tester les fonctionnalités et d'identifier les éventuels problèmes.

‍

7. Suivi et évaluation

‍

Suivi des performances : Mettez en place des indicateurs de performance (KPI) pour suivre les progrès et évaluer l'impact de l'IA sur vos objectifs.

Évaluation continue : Effectuez des évaluations régulières pour identifier les améliorations possibles et ajuster les stratégies en conséquence.

‍

8. Conduite du changement

‍

Conduite du changement : Accompagnez vos équipes dans la transition vers l'IA en mettant en place des stratégies de gestion du changement. Cela peut inclure des sessions de formation, des ateliers, et un soutien personnalisé. La clé de la réussite en conduite du changement est l’ANTICIPATION. Si vous vous déployez trop vite et sans concertation préalable, vous vous exposez à une opposition sociale importante, conduisant à un rejet ou à une mauvaise utilisation. 

‍

9. Éthique et conformité

‍

Éthique : Assurez-vous que l'utilisation de l'IA respecte les principes éthiques et les valeurs de votre entreprise. Évitez les biais algorithmiques et protégez la vie privée des utilisateurs. L’utilisation de l’IA peut être intégrée dans la politique RSE de l’entreprise et faire l’objet de garde-fous. 

Conformité : respectez les réglementations en vigueur, telles que le RGPD en Europe, pour garantir la conformité légale de vos solutions d'IA.

‍

10. Innovation continue

‍

Veille technologique : Restez informé des dernières avancées en matière d'IA et des nouvelles solutions disponibles sur le marché. N’oubliez pas qu’en période d’innovation massive les nouveautés apparaissent chaque semaine !!!

Innovation : Encouragez une culture d'innovation au sein de votre entreprise pour continuellement explorer de nouvelles applications de l'IA et améliorer les processus existants. Chaque salarié doit être un acteur de l’innovation, pour cela développer une culture de libre expression et libre expérimentation. 

‍

‍

5. Comment aborder l’implantation de l’IA dans “sa boîte” ?

‍

Les points abordés dans le chapitre précédent sont pertinents mais assez généraux. Mais n’oubliez pas que chaque entreprise possède sa propre culture, son propre ADN et ses propres contraintes. Appliquer une méthode préfabriquée sans s’adapter aux enjeux est une erreur.

‍

Les facteurs pouvant faire varier votre approche sont nombreux :

La nature de votre activité administrative, agricole, industrielle, etc.) influencera les besoins spécifiques en matière d'IA. Par exemple, une entreprise agricole pourrait bénéficier de solutions d'IA pour l'optimisation des cultures, tandis qu'une entreprise industrielle pourrait se concentrer sur la maintenance prédictive.
‍

La taille de votre entreprise déterminera les ressources disponibles et les priorités en matière d'IA. Les petites entreprises pourraient se concentrer sur des solutions d'IA prêtes à l'emploi, tandis que les grandes entreprises pourraient investir dans des solutions personnalisées. Le temps de déploiement et l’échelle de déploiement font également considérablement évoluer le processus. Il y  aura moins d’inertie et de freins dans une PME qu’au sein d’un grand groupe.  

‍

L'âge moyen de vos salariés et leur maturité technologique influencent la vitesse et la manière dont l'IA sera adoptée. Des programmes de formation adaptés peuvent aider à surmonter les résistances et à accélérer l'adoption. 

‍

Le marché dans lequel vous évoluez et les attentes de vos clients et prospects joueront un rôle crucial dans la définition de vos priorités en matière d'IA. Par exemple, dans un marché très concurrentiel, l'IA pourrait être utilisée pour améliorer la personnalisation de l'expérience client.

‍

La culture de votre entreprise et de ses managers influencera la manière dont l'IA sera perçue et adoptée. Une culture ouverte à l'innovation facilitera l'intégration de l'IA, tandis qu'une culture plus conservatrice pourrait nécessiter des efforts supplémentaires en matière de communication et de formation.

‍

Votre capacité d'investissement et votre trésorerie déterminent les solutions d'IA que vous pouvez envisager. Il est important de trouver un équilibre entre les coûts et les bénéfices potentiels de l'IA.

‍

Dans tous les cas vous devez faire preuve de Leadership et de pédagogie afin que les partis prenants de votre société adhèrent à votre projet de transformation. Mettre en place de l’IA va nécessiter du temps et de l’investissement humain (alimentation des datas, tests, utilisation, formation). Le chef de projet ne doit donc pas seulement être un bon technicien mais un leader et un communicant.

Vous devez impérativement nommer un product owner, interne ou externe, pour conduire un tel projet.

6. Les opportunités ouvertes par l’IA service par service

L'intelligence artificielle peut avoir un impact sur chacun des services de votre entreprise. Que cela soit dans un objectif d’amélioration de :

‍
- La prise de décisions

- La performance commercial
- La productivité
- La logistique
- La consommation de ressources
- Les pratiques managériales
- L’implication équipes

Ou afin de faire diminuer :

- Les erreurs stratégiques
- Les coûts
- Les délais de production
- Le temps de travail
- Les pannes machines
- Les déperditions de matière ou d’énergie
- Les délais d’intervention ou de maintenances
- Les failles de sécurité

- La pénibilité et l’aliénation

- La perte de temps administrative

Nous avons tenté de dresser une liste (non exhaustive mais inspirante) des opportunités qu’ouvre l’implantation des technologies liées à L’IA service par service.

‍Direction‍

John Fitzgerald Kennedy disait “Ce ne sont pas les sociétés qui font des erreurs, ce sont leurs dirigeants.” Dans certaines situations l’IA peut permettre de rationaliser et d'accélérer la prise de décisions réduisant ainsi le risque d’erreurs stratégiques. En offrant des solutions de pilotage ou de prise de décisions basées sur la Data par exemple.  

Génération de business plan

‍Description : Utiliser des générateurs de business plan basés sur l'IA pour créer des plans d'affaires structurés et personnalisés.

Exemple : MyMap AI utilise l'IA pour générer des business plans adaptés à chaque projet, avec des modèles personnalisés et des analyses détaillées.

Résultats attendus : Gain de temps dans la rédaction du business plan, analyses précises et adaptées au projet.

Difficultés de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la collecte de données précises et l'utilisation d'un générateur de business plan.

‍Coût estimé : 50 à 200 € par mois.
‍

Prise de décision 

Description : utiliser des outils d'analyse prédictive pour aider à la prise de décision stratégique en fournissant des insights basés sur des données.

Exemple : Salesforce Einstein utilise l'IA pour fournir des recommandations basées sur les données de vente et de marketing.

Résultats attendus : Amélioration de la précision des décisions stratégiques, identification de nouvelles opportunités de marché.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite une intégration avec les systèmes de données existants et une formation des utilisateurs.

Coût estimé : 50 à 150 € par utilisateur et par mois.

‍

Tableaux de bord 

Description : mettre en place des tableaux de bord interactifs alimentés par l'IA pour suivre les performances de l'entreprise en temps réel.

Exemple : Tableau Software intègre des fonctionnalités d'IA pour analyser les données et générer des visualisations interactives.

Résultats attendus : Meilleure visibilité sur les performances de l'entreprise, prise de décision plus rapide et plus informée.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des tableaux de bord et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 12 à 70 € par utilisateur et par mois.

‍

Automatisation des rapports 

Description : automatiser la génération de rapports financiers et opérationnels pour gagner du temps et réduire les erreurs.

Exemple : Microsoft Power BI utilise l'IA pour automatiser la création de rapports et fournir des insights en temps réel.

Résultats attendus : Réduction du temps consacré à la création de rapports, amélioration de la précision des données.

Difficulté de mise en place : Faible. Nécessite la configuration initiale des rapports et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 9,99 € par utilisateur et par mois.

‍

Veille concurrentielle 

Description : utiliser des outils d'IA pour surveiller les activités des concurrents et identifier les tendances du marché.

Exemple : Crayon utilise l'IA pour analyser les données concurrentielles et fournir des insights stratégiques.

Résultats attendus : Meilleure compréhension des stratégies concurrentielles, identification de nouvelles opportunités de marché.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite la configuration des outils de veille et l'intégration des sources de données concurrentielles.

Coût estimé : 50 à 200 € par mois.

Service commercial

‍
Après la direction, il est logique que vous envisagiez d’implanter de l’IA afin d’améliorer vos performances commerciales. Mais attention, les commerciaux ont leurs habitudes, et vous devez leur proposer des solutions facilement applicables et qui vont avoir un impact positif direct sur leurs performances. Penser que vous allez remplacer votre service commercial dans sa totalité par de l'IA est une chimère dans un secteur ou la relation humaine reste un facteur important de décision. 
‍

CRM intelligent 

Description : intégrer des fonctionnalités d'IA dans le CRM pour analyser les interactions clients et proposer des recommandations personnalisées.

Exemple : HubSpot utilise l'IA pour analyser les interactions clients et fournir des recommandations personnalisées.

Résultats attendus : Amélioration de la personnalisation des interactions clients, augmentation des taux de conversion.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration de l'IA dans le CRM existant et la formation des utilisateurs.

Coût estimé : 50 à 3 200 € par mois, selon les fonctionnalités et le nombre d'utilisateurs.

‍

Prévision des ventes 

Description : utiliser des algorithmes de machine learning pour prévoir les ventes futures et ajuster les stratégies commerciales en conséquence.

Exemple : Salesforce utilise l'IA pour prévoir les ventes et aider les équipes commerciales à atteindre leurs objectifs.

Résultats attendus : Meilleure précision des prévisions de ventes, optimisation des ressources commerciales.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite des données historiques de vente de qualité et une configuration initiale complexe.

Coût estimé : 25 à 300 € par utilisateur et par mois.

‍

Analyse des appels 

Description : analyser les appels commerciaux pour identifier les meilleures pratiques et former les équipes de vente.

Exemple : Gong.io utilise l'IA pour analyser les appels de vente et fournir des insights pour améliorer les performances des équipes.

Résultats attendus : Amélioration des compétences des équipes de vente, augmentation des taux de conversion.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration de l'outil d'analyse des appels et la formation des équipes.

Coût estimé : 1 200 à 3 000 € par mois, selon le nombre d'utilisateurs.

Lead scoring 

Description : utiliser l'IA pour évaluer la qualité des leads et prioriser les efforts de vente sur les prospects les plus prometteurs.

Exemple : Marketo utilise l'IA pour évaluer les leads et aider les équipes commerciales à se concentrer sur les prospects les plus qualifiés.

Résultats attendus : Amélioration de l'efficacité des équipes commerciales, augmentation des taux de conversion.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des critères de scoring et l'intégration avec le CRM.

Coût estimé : 895 à 3 195 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Prospection par SMS ‍
Description : Utiliser l'IA pour automatiser les campagnes de prospection par SMS, email, et appels téléphoniques.

Exemple : Outreach utilise l'IA pour automatiser les campagnes de prospection et améliorer l'efficacité des équipes commerciales.

Résultats attendus : Augmentation du volume de prospects contactés, amélioration des taux de réponse.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des campagnes de prospection et l'intégration des outils de communication.

Coût estimé : 100 à 400 € par utilisateur et par mois.

Appels téléphoniques et prise de rendez-vous automatique 

Description : Utiliser l'IA pour automatiser les appels téléphoniques et la prise de rendez-vous, en intégrant des assistants virtuels capables de gérer les interactions vocales et de planifier des rendez-vous.

Exemple : Dialpad utilise l'IA pour automatiser les appels téléphoniques et la prise de rendez-vous, améliorant ainsi l'efficacité des équipes commerciales.

Résultats attendus : Réduction du temps passé à planifier des rendez-vous, amélioration de l'efficacité opérationnelle.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des assistants virtuels avec les systèmes de téléphonie et de gestion des rendez-vous.

Coût estimé : 15 à 100 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.

Service communication et marketing

Le Marketing et plus spécifiquement le marketing numérique ont été les secteurs qui ont le plus bénéficié du “tsunami IA”. La création de contenus, qu’ils soient textuels ou visuels, qui auparavant était chronophage, devient facile, rapide et intuitive. Que ce soit pour piloter des campagnes SEO, SEA, ou pour gérer vos réseaux sociaux, l'IA vous facilite la vie et vous permet de réaliser plus de travail en un minimum de temps. Certains métiers comme celui de Community Managers s’en voit totalement révolutionné.  Attention toutefois à éviter de tomber dans le piège du contenu facile et insipide.

‍

Création de contenus 

Description : utiliser des outils d'IA pour générer des textes, vidéos, posts, livres blancs, etc., en fonction des préférences et du comportement des utilisateurs.

Exemple : Jasper.ai, Chat GPT, Mistral, Gemini, Midjourney, Canva utilise l'IA pour générer des contenus marketing personnalisés.

Résultats attendus : Réduction du temps consacré à la création de contenu, amélioration de la personnalisation des messages marketing.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de création de contenu et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 29 à 299 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Personnalisation du contenu 

Description : utiliser des outils d'IA pour personnaliser le contenu marketing en fonction des préférences et du comportement des utilisateurs.

Exemple : Dynamic Yield utilise l'IA pour personnaliser les expériences utilisateur sur les sites web et les applications mobiles.

Résultats attendus : Amélioration de l'engagement des utilisateurs, augmentation des taux de conversion.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de personnalisation avec les plateformes de marketing existantes.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Optimisation SEO 

Description : utiliser des outils d'IA pour analyser les performances SEO et proposer des améliorations pour augmenter la visibilité du site web.

Exemple : MarketMuse utilise l'IA pour analyser les performances SEO et fournir des recommandations pour améliorer le classement des pages.

Résultats attendus : Amélioration du classement des pages dans les moteurs de recherche, augmentation du trafic organique.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils d'optimisation SEO et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 500 à 2 000 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Création de Chatbots  

Description : mettre en place des chatbots pour interagir avec les visiteurs du site web, répondre à leurs questions et les guider dans leur parcours d'achat.

Exemple : Drift utilise l'IA pour créer des chatbots qui interagissent avec les visiteurs du site web et les aident à trouver ce qu'ils recherchent.

Résultats attendus : Amélioration de l'expérience utilisateur, augmentation des taux de conversion.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des chatbots et l'intégration avec les plateformes de communication.

Coût estimé : 500 à 1 500 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Analyse des sentiments 

Description : utiliser l'IA pour analyser les sentiments des clients sur les réseaux sociaux et adapter les stratégies marketing en conséquence.

Exemple : Brandwatch utilise l'IA pour analyser les sentiments des clients sur les réseaux sociaux et fournir des insights pour adapter les stratégies marketing.

Résultats attendus : Meilleure compréhension des perceptions des clients, amélioration des stratégies de communication.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'analyse des sentiments avec les plateformes de réseaux sociaux.

Coût estimé : 1 000 à 3 000 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Optimisation SEA et gestion des campagnes 

Description : Utiliser l'IA pour optimiser les campagnes publicitaires en ligne et maximiser le retour sur investissement.

Exemple : Albert AI utilise l'IA pour gérer et optimiser les campagnes publicitaires en ligne.

Résultats attendus : Amélioration des performances des campagnes publicitaires, augmentation du retour sur investissement.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite la configuration des outils de gestion des campagnes et l'intégration des sources de données publicitaires.

Coût estimé : 3 000 à 12 000 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Gestion des réseaux sociaux

Description : Utiliser des outils d'IA pour automatiser la gestion des interactions avec la communauté, répondre aux questions des utilisateurs, et maintenir un engagement constant.

Exemple : Sprout Social utilise l'IA pour centraliser la gestion des réseaux sociaux et analyser les performances, permettant aux community managers de répondre rapidement et efficacement aux interactions.

Résultats attendus : Amélioration de l'engagement des utilisateurs, réponses plus rapides et personnalisées aux questions de la communauté.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de gestion des réseaux sociaux et la formation des équipes.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs centaines d'euros par mois.

‍

Création de contenus visuels 

Description : Utiliser des outils d'IA pour générer des visuels attractifs et des vidéos adaptées aux différents réseaux sociaux.

Exemple : Canva et InVideo AI permettent de créer facilement des visuels et des vidéos de haute qualité sans compétences avancées en design.

Résultats attendus : Augmentation de l'engagement grâce à des contenus visuels de qualité, réduction du temps passé sur la création de visuels.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de création visuelle et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 12 à 120 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Optimisation du planning de contenu 

Description : utiliser l'IA pour planifier et publier des contenus au meilleur moment en fonction des métriques et des préférences de l'audience.

Exemple : Tookano permet de gérer le planning éditorial et d'optimiser les publications en fonction des performances passées.

Résultats attendus : Meilleure visibilité des publications, augmentation de l'engagement grâce à une planification optimisée.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de planification et l'analyse des métriques de performance.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs centaines d'euros par mois.

‍

SAV (Service après-vente)

‍

S’il y a bien un service ou l’automatisation via IA peut permettre de gagner un temps et d’argent considérable c’est celui du SAV. Afin de répondre aux demandes des clients souvent récurrentes, vous pouvez avoir un standard téléphonique, externalisé ou non, une FAQ sur votre site, un chatbot traditionnel… Imaginez maintenant que l’IA puisse gérer cela pour vous. Cela représenterait un gain de temps et des économies considérables.

Création de Chatbots de support 

Utiliser des chatbots pour répondre aux questions fréquentes des clients et résoudre les problèmes courants.

Exemple : Zendesk utilise l'IA pour créer des chatbots qui répondent aux questions des clients et les aident à résoudre leurs problèmes.

Résultats attendus : Réduction du temps de réponse aux demandes des clients, amélioration de la satisfaction client.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des chatbots et l'intégration avec les systèmes de support client.

Coût estimé : 5 à 99 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Analyse des tickets 

Description : utiliser des outils d'IA pour analyser les tickets de support et identifier les problèmes récurrents afin de les résoudre proactivement.

Exemple : Freshdesk utilise l'IA pour analyser les tickets de support et identifier les problèmes récurrents.

Résultats attendus : Amélioration de l'efficacité du service client, réduction du nombre de tickets récurrents.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'analyse des tickets avec les systèmes de support client.

Coût estimé : 15 à 99 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Prévision de la charge de travail 

Description : utiliser des algorithmes de machine learning pour prévoir la charge de travail du service client et ajuster les ressources en conséquence.

Exemple : ServiceNow utilise l'IA pour prévoir la charge de travail du service client et optimiser la gestion des ressources.

Résultats attendus : Meilleure gestion des ressources du service client, amélioration de la réactivité aux demandes des clients.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite la configuration des outils de prévision et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Recommandations personnalisées 

 Description : utiliser l'IA pour proposer des solutions personnalisées aux clients en fonction de leur historique et de leurs besoins.

Exemple : Salesforce Service Cloud utilise l'IA pour proposer des solutions personnalisées aux clients en fonction de leur historique et de leurs besoins.

Résultats attendus : Amélioration de la satisfaction client, augmentation de la fidélisation des clients.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de recommandation avec les systèmes de support client.

Coût estimé : 75 à 300 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.


Voici une partie similaire pour les services informatiques, en utilisant le même format :

‍

Services informatiques

‍

Paradoxalement le service informatique, qui devrait être le premier concerné, n'est pas le plus évident. Si vous avez un Business dans l’IT la gestion des tickets par l’IA peut présenter de nombreux avantages. De même pour la Cybersécurité ou l’IA peut aider. C'est peut être dans la détection des anomalies que les outils IA peuvent s’avérer les plus efficaces. 

Automatisation des opérations informatiques 

Description : utiliser des outils d'IA pour automatiser les tâches répétitives telles que la gestion des tickets, la surveillance des systèmes, et la mise à jour des logiciels.

Exemple : ServiceNow utilise l'IA pour automatiser les processus informatiques et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Résultats attendus : Réduction du temps consacré aux tâches répétitives, amélioration de la réactivité du service informatique.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils d'automatisation et l'intégration avec les systèmes informatiques existants.

Coût estimé : 10 à 100 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Détection des anomalies 

Utilisation de l'IA : Utiliser des algorithmes de machine learning pour détecter les anomalies dans les systèmes informatiques et prévenir les pannes.

Exemple : Splunk utilise l'IA pour surveiller les systèmes informatiques et détecter les anomalies en temps réel.

Résultats attendus : Réduction des temps d'arrêt, amélioration de la fiabilité des systèmes informatiques.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite la configuration des outils de surveillance et l'intégration avec les systèmes informatiques.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Optimisation des performances

Utilisation de l'IA : Utiliser des outils d'IA pour analyser les performances des systèmes informatiques et identifier les opportunités d'optimisation.

Exemple : Dynatrace utilise l'IA pour surveiller et optimiser les performances des applications et des infrastructures.

Résultats attendus : Amélioration des performances des systèmes informatiques, réduction des coûts opérationnels.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'optimisation avec les systèmes informatiques existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Cybersécurité  

Utilisation de l'IA : Utiliser des algorithmes de machine learning pour détecter les menaces de sécurité et protéger les systèmes informatiques.

Exemple : Darktrace utilise l'IA pour détecter et répondre aux menaces de sécurité en temps réel.

Résultats attendus : Amélioration de la sécurité des systèmes informatiques, réduction des risques de cyberattaques.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite la configuration des outils de sécurité et l'intégration avec les systèmes informatiques.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Support utilisateur 

Utilisation de l'IA : Utiliser des chatbots et des assistants virtuels pour fournir un support utilisateur 24/7 et automatiser la résolution des problèmes courants.

Exemple : IBM Watson Assistant utilise l'IA pour fournir un support utilisateur automatisé et personnalisé.

Résultats attendus : Amélioration de la satisfaction des utilisateurs, réduction de la charge de travail du service informatique.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des chatbots et l'intégration avec les systèmes de support existants.

Coût estimé : 10 à 50 € par utilisateur et par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Comptabilité et financier
‍

‍

‍‍Les tâches répétitives et les risques d'erreurs sont nombreux en comptabilité. utiliser des outils IA pour automatiser des tâches sans grande valeur ajoutée va devenir une nécessité. En terme d'analyse, l’IA peut réaliser des  prévisions financières basées sur les  très précise datas de votre entreprise et accompagner le dirigeant et le contrôleur de gestion. Réduire les coûts structuraux, prévoir les besoins en trésorerie ou anticiper le BFR peuvent être dés actions efficacement gérées par une IA.

Automatisation des tâches répétitives 

 Description : utiliser des outils d'IA pour automatiser les tâches répétitives telles que la saisie des factures, la réconciliation bancaire, et la génération de rapports financiers.

Exemple : QuickBooks utilise l'IA pour automatiser les tâches comptables et réduire les erreurs.

Résultats attendus : Réduction du temps consacré aux tâches répétitives, amélioration de la précision des données financières.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils d'automatisation et l'intégration des sources de données financières.

Coût estimé : 10 à 60 € par mois, selon les fonctionnalités.

‍

Détection des fraudes 

 Utiliser des algorithmes de machine learning pour détecter les fraudes et les anomalies dans les transactions financières.

Exemple : SAS Fraud Management utilise l'IA pour détecter les fraudes et les anomalies dans les transactions financières.

Résultats attendus : Réduction des pertes financières liées aux fraudes, amélioration de la sécurité des transactions.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite la configuration des outils de détection des fraudes et l'intégration des sources de données financières.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Prévision financière 

Description : utiliser des outils d'IA pour prévoir les flux de trésorerie, les besoins de financement, et les performances financières futures.

Exemple : Adaptive Insights utilise l'IA pour prévoir les performances financières et aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Résultats attendus : Meilleure précision des prévisions financières, optimisation de la gestion de la trésorerie.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite des données financières historiques de qualité et une configuration initiale complexe.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Analyse des coûts 

Description : utiliser l'IA pour analyser les coûts et identifier les opportunités d'économies.

Exemple : Coupa utilise l'IA pour analyser les coûts et identifier les opportunités d'économies.

Résultats attendus : Réduction des coûts opérationnels, amélioration de la rentabilité.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'analyse des coûts avec les systèmes financiers existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

RH (Ressources humaines)

‍

‍On touche là à un service sensible. D’une part parce qu’il travaille sur le plan humain et que humain et technologie ne font pas toujours bon ménage. Étant également le service support par excellence, beaucoup de dirigeants fonds passer les investissements technologiques de ce service en queue de peloton. Et pourtant, les opportunités d'amélioration sont réelles et multiples. Attention aussi au côté éthique qui sera forcément (et heureusement) présent pour ce service.  Le service doit aussi être totalement impliqué au niveau général en pilotant la communication interne et la formation point clé d’une implantation IA réussie. 

Recrutement intelligent 

Description : utiliser des outils d'IA pour analyser les CV, présélectionner les candidats, et organiser des entretiens automatisés.

Exemple : HireVue utilise l'IA pour analyser les CV et organiser des entretiens automatisés.

Résultats attendus : Réduction du temps consacré au recrutement, amélioration de la qualité des candidats sélectionnés.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de recrutement et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Analyse des performances 

Description : utiliser des algorithmes de machine learning pour analyser les performances des employés et identifier les besoins en formation.

Exemple : Workday utilise l'IA pour analyser les performances des employés et identifier les besoins en formation.

Résultats attendus : Amélioration des performances des employés, identification des besoins en développement professionnel.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'analyse des performances avec les systèmes RH existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Engagement des employés 

 Utiliser des outils d'IA pour mesurer l'engagement des employés et proposer des actions pour améliorer leur bien-être.

Exemple : Glint utilise l'IA pour mesurer l'engagement des employés et proposer des actions pour améliorer leur bien-être.

Résultats attendus : Amélioration de l'engagement des employés, réduction du turnover.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de mesure de l'engagement et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Gestion des talents :

Utiliser l'IA pour identifier les talents internes et proposer des plans de carrière personnalisés.

Exemple : Cornerstone OnDemand utilise l'IA pour identifier les talents internes et proposer des plans de carrière personnalisés.

Résultats attendus : Amélioration de la rétention des talents, développement des compétences internes.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de gestion des talents avec les systèmes RH existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

Communication interne : Utiliser l'IA pour améliorer la communication interne et faciliter l'accès à l'information.

Exemple : Slack utilise l'IA pour améliorer la communication interne et faciliter l'accès à l'information.

Résultats attendus : Amélioration de la collaboration entre les équipes, réduction des silos organisationnels.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de communication et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : 6,67 à 12,50 € par utilisateur et par mois.

‍

Gestion des informations (Knowledge Management) :

utiliser l'IA pour organiser et rendre accessible les informations au sein de l'entreprise.

Exemples d'outils :

Dust AI : Utilise l'IA pour automatiser la gestion des connaissances, facilitant l'accès aux informations pertinentes et réduisant le temps de recherche.

Hymlaya AI : Offre des solutions d'IA pour structurer et organiser les informations, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des recherches internes.

Résultats attendus : Amélioration de l'accès à l'information, réduction du temps consacré à la recherche d'informations. Meilleure organisation et structuration des connaissances internes.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite la configuration des outils de gestion des informations et l'intégration des sources de données.

Coût estimé : Les coûts peuvent varier en fonction des fonctionnalités et du nombre d'utilisateurs, mais généralement entre 5 à 10 € par utilisateur et par mois.

‍

Gestion des plannings :

Description : Utiliser des outils d'IA pour optimiser la planification des ressources humaines, en tenant compte des disponibilités, des compétences et des priorités des équipes.

Exemple : Airudi utilise l'IA pour aider à la gestion des plannings, en optimisant l'allocation des ressources humaines et en ajustant les plannings en fonction des priorités et des disponibilités des employés.

Résultats attendus : Amélioration de l'efficacité de la planification, réduction des conflits de planning, optimisation de l'utilisation des ressources humaines.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de gestion des plannings avec les systèmes RH existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs centaines d'euros par mois.

Cette solution montre comment l'IA peut être intégrée dans la gestion des plannings pour améliorer l'efficacité et la précision des opérations RH.

‍

Production

‍

‍
‍On est au cœur du réacteur. L'IA va avoir un impact considérable sur les processus et la gestion de la production. Dans le secteur industriel, les opportunités sont quasi infinies. Maintenance prédictive, prévention des pannes, optimisation des processus, contrôle qualité, gestion des plannings. La généralisation de l’IA va permettre d'anticiper et de limiter les erreurs tout en optimisant considérablement la productivité ainsi que les pertes d'énergie et de matières. 
‍

‍Maintenance prédictive :

‍Description : utiliser des algorithmes de machine learning pour prévoir les pannes des équipements et planifier la maintenance proactive.

Exemple : Siemens MindSphere utilise l'IA pour prévoir les pannes des équipements et planifier la maintenance proactive.

Résultats attendus : Réduction des temps d'arrêt imprévus, amélioration de la durée de vie des équipements.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite l'intégration des capteurs IoT et la configuration des outils de maintenance prédictive.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Optimisation des processus 

Utiliser des outils d'IA pour analyser les processus de production et identifier les opportunités d'amélioration.

Exemple : GE Digital utilise l'IA pour analyser les processus de production et identifier les opportunités d'amélioration.

Résultats attendus : Amélioration de l'efficacité des processus de production, réduction des coûts opérationnels.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'optimisation des processus avec les systèmes de production existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Contrôle qualité 

Description : Utiliser des outils d'IA pour inspecter les produits finis et détecter les défauts en temps réel.

Exemple : Cognex utilise l'IA pour inspecter les produits finis et détecter les défauts en temps réel.

Résultats attendus : Amélioration de la qualité des produits, réduction des retours et des réclamations.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de contrôle qualité avec les lignes de production.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

Service Recherche & Développement (R&D)

‍

Optimisation des processus de R&D 

Description : Utiliser des outils d'IA pour analyser les données de recherche et identifier les tendances et les opportunités d'innovation.

Exemple : BenevolentAI utilise l'IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments en analysant de vastes ensembles de données biomédicales.

Résultats attendus : Accélération du processus de recherche, identification de nouvelles pistes d'innovation, réduction des coûts de développement.

Difficulté de mise en place : Moyenne à élevée. Nécessite l'intégration des outils d'IA avec les systèmes de gestion des données de recherche.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Prévision des tendances technologiques 

Description : Utiliser des algorithmes de machine learning pour prévoir les tendances technologiques émergentes et orienter les efforts de R&D.

Exemple : Gartner utilise l'IA pour analyser les tendances technologiques et fournir des prévisions aux entreprises.

Résultats attendus : Meilleure anticipation des évolutions technologiques, orientation stratégique des projets de R&D.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite des données historiques de qualité et une configuration initiale complexe.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Automatisation des tests et simulations 

Description : Utiliser l'IA pour automatiser les tests et les simulations, réduisant ainsi le temps et les coûts associés aux phases de validation.

Exemple : Siemens utilise l'IA pour automatiser les tests de validation de nouveaux produits, optimisant ainsi le processus de développement.

Résultats attendus : Réduction du temps de validation, amélioration de la précision des tests, diminution des coûts de développement.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'IA avec les systèmes de test existants.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Gestion des brevets et de la propriété intellectuelle 

Description : Utiliser l'IA pour analyser les brevets existants et identifier les opportunités de nouvelles inventions ou d'améliorations.

Exemple : IBM utilise l'IA pour analyser les brevets et fournir des insights sur les innovations potentielles.

Résultats attendus : Meilleure protection de la propriété intellectuelle, identification de nouvelles opportunités d'innovation.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'IA avec les bases de données de brevets.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.
‍

Logistique

‍

Pour la logistique, l'apparition de l'IA va révolutionner les métiers. Des outils puissants permettent de gérer efficacement les stocks grâce au data (comme des entrepôts amazon). L’iA va permettre l'amélioration des organisations, une meilleure gestion des ressources et réduire les délais d’acheminement des marchandises. 


Gestion des stocks 

Description : Utiliser des algorithmes de machine learning pour optimiser la gestion des stocks et réduire les coûts de stockage.

Exemple : Zebra Technologies utilise l'IA pour optimiser la gestion des stocks et réduire les coûts de stockage.

Résultats attendus : Réduction des coûts de stockage, amélioration de la disponibilité des produits.

Difficulté de mise en place : Faible à moyenne. Nécessite l'intégration des outils de gestion des stocks avec les systèmes de gestion des inventaires.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Optimisation des itinéraires 

Description : Utiliser des algorithmes d'IA pour optimiser les itinéraires de livraison en temps réel, en tenant compte des conditions de trafic et des contraintes logistiques.

Exemple : UPS utilise l'IA pour optimiser les itinéraires de livraison et réduire les coûts de transport.

Résultats attendus : Réduction des coûts de transport, amélioration de l'efficacité des livraisons.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils d'optimisation des itinéraires avec les systèmes de gestion des flottes.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Suivi et traçabilité 

Description : Utiliser l'IA pour suivre les expéditions en temps réel et améliorer la traçabilité des produits tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Exemple : IBM Sterling Supply Chain utilise l'IA pour améliorer la traçabilité des expéditions et optimiser la chaîne d'approvisionnement.

Résultats attendus : Amélioration de la transparence de la chaîne d'approvisionnement, réduction des pertes et des retards.

Difficulté de mise en place : Moyenne. Nécessite l'intégration des outils de suivi avec les systèmes de gestion des expéditions.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs milliers d'euros par mois.

‍

Automatisation des entrepôts 

Description : Utiliser des robots et des systèmes automatisés pilotés par l'IA pour gérer les opérations d'entrepôt, comme le tri et le stockage des marchandises.

Exemple : Amazon Robotics utilise l'IA pour automatiser les opérations d'entrepôt et améliorer l'efficacité.

Résultats attendus : Augmentation de l'efficacité des opérations d'entrepôt, réduction des coûts opérationnels.

Difficulté de mise en place : Élevée. Nécessite l'installation de robots et de systèmes automatisés dans les entrepôts.

Coût estimé : Sur devis, généralement plusieurs dizaines de milliers d'euros.

‍

‍

7. Les notion fondamentales de formation et de communication
‍

‍Lors de chaque étape du projet vous allez devoir impliquer vos équipes. Mettre en place une communication interne permanente et éclairée. L’IA ne doit pas être une démarche imposée, ni subie, ni acceptée mais appropriée par vos salariés.  Former les équipes à l'utilisation des outils pour que vos collaborateurs se sentent à l’aise et intègrent vos propositions avec enthousiasme.

Join LION propose des formations complètes et pratiques pour aider les entreprises à intégrer l'IA efficacement.

• Formation Growth IA : Apprendre à utiliser l'IA pour stimuler la croissance de l'entreprise.
• Formation Team Leader Management : Développer les compétences en gestion d'équipe dans un contexte d'IA.
• Formation Chef 

‍

8. Les 10 erreurs à éviter lors de l'adoption de l’IA en entreprise
‍

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans une entreprise est une démarche complexe qui nécessite une planification minutieuse et une exécution rigoureuse. Cependant, même avec les meilleures intentions, certaines erreurs peuvent survenir et compromettre le succès de cette intégration. Voici quelques erreurs courantes à éviter pour maximiser les chances de réussite et réduire les risques liés à l’IA :
 

1. Négliger la formation 

Erreur : Ne pas investir suffisamment dans la formation des employés et la sensibilisation aux nouvelles technologies.

Conséquence : Les employés peuvent se sentir dépassés ou résistants au changement, ce qui peut ralentir l'adoption de l'IA et réduire son efficacité.

Solution : Mettre en place des programmes de formation complets et réguliers pour assurer que tous les employés comprennent les outils d'IA et leur utilisation. Utiliser des formations comme celles proposées par Join LION pour aider les équipes à maîtriser les compétences nécessaires.

‍

2. Ignorer les besoins spécifiques de votre l'entreprise

Erreur : Adopter des solutions d'IA génériques sans tenir compte des besoins spécifiques de l'entreprise.

Conséquence : Les solutions choisies peuvent ne pas répondre aux attentes ou aux contraintes spécifiques de l'entreprise, rendant l'intégration inefficace.

Solution : Réaliser une analyse approfondie des besoins et des objectifs de l'entreprise avant de sélectionner les outils d'IA. Personnaliser les solutions pour qu'elles s'adaptent parfaitement aux processus existants.

‍

3. Sous-estimer les risques de sécurité et de souveraineté

Erreur : Ne pas prendre en compte les risques de sécurité liés à l'intégration de l'IA, tels que les cyberattaques ou les fuites de données.

Conséquence : L'entreprise peut devenir vulnérable aux attaques, compromettant la confidentialité et l'intégrité des données.

Solution : Mettre en place des mesures de sécurité robustes, telles que le chiffrement des données et les contrôles d'accès, pour protéger les informations sensibles. Effectuer des audits de sécurité réguliers pour identifier et corriger les vulnérabilités.

‍

4. Ne pas impliquer les parties prenantes

Erreur : Ne pas impliquer les parties prenantes clés, telles que les managers et les employés, dans le processus de décision et de mise en œuvre.

Conséquence : Le manque de soutien et d'engagement des parties prenantes peut entraîner des résistances et des retards dans l'adoption de l'IA.

Solution : Impliquer activement les parties prenantes dès le début du projet. Organiser des réunions régulières pour recueillir leurs avis et les tenir informés des progrès et des décisions.

‍

5. Ne pas mesurer les performances

Erreur : Ne pas définir et suivre des indicateurs de performance (KPI) pour évaluer l'impact de l'IA.

Conséquence : Il devient difficile de mesurer le succès de l'intégration de l'IA et d'identifier les domaines nécessitant des améliorations.

Solution : Définir des KPI clairs et mesurables dès le début du projet. Utiliser des outils de suivi pour évaluer régulièrement les performances et ajuster les stratégies en conséquence.

‍

6. Ne pas prévoir de plan de continuité

Erreur : Ne pas prévoir de plan de continuité en cas de défaillance des systèmes d'IA.

Conséquence : En cas de panne ou de dysfonctionnement, l'entreprise peut se retrouver paralysée, incapable de poursuivre ses opérations.

Solution : Élaborer un plan de continuité détaillé, incluant des solutions de secours et des procédures de récupération en cas de défaillance des systèmes d'IA.

‍

7. Ne pas tenir compte des aspects éthiques

Erreur : Ne pas considérer les implications éthiques de l'utilisation de l'IA, telles que les biais algorithmiques ou les questions de confidentialité.

Conséquence : L'entreprise peut faire face à des controverses ou à des sanctions légales si les pratiques d'IA sont perçues comme non éthiques ou discriminatoires.

Solution : Adopter une approche éthique dès le début, en intégrant des principes de transparence, d'équité et de respect de la vie privée dans toutes les initiatives d'IA.

‍

8. Prendre les choses à la légère

Erreur : Sous-estimer la complexité et les défis liés à l'intégration de l'IA.

Conséquence : Une approche nonchalante peut entraîner des erreurs de planification, des retards et des coûts imprévus.

Solution : Aborder l'intégration de l'IA avec sérieux et rigueur, en planifiant minutieusement chaque étape et en anticipant les obstacles potentiels. Faites appel à des professionnels du projet et de la tech. 

‍

9. Ne pas bien estimer les coûts

Erreur : Ne pas estimer correctement les coûts associés à l'intégration de l'IA, y compris les coûts de formation, de maintenance et de mise à jour.

Conséquence : Des coûts imprévus peuvent survenir, mettant en péril le budget du projet et compromettant sa réussite.

Solution : Réaliser une estimation détaillée des coûts dès le début, en tenant compte de tous les aspects financiers liés à l'intégration de l'IA.

‍

10. Aller trop vite ou trop lentement

Erreur : Aller trop vite dans l'intégration de l'IA sans préparation adéquate, ou au contraire, avancer trop lentement et perdre l'élan.

Conséquence : Une intégration précipitée peut entraîner des erreurs et des résistances, tandis qu'une intégration trop lente peut faire perdre l'intérêt et l'engagement des parties prenantes.

Solution : Adopter une approche équilibrée, en planifiant soigneusement chaque étape et en maintenant un rythme soutenu tout en assurant une préparation adéquate.

Études de cas et témoignages 

‍

9. Exemples d’entreprise ayant implémentées l’IA

1. Forvis Mazars : Formation massive à l'IA pour améliorer la productivité

‍

Secteur : Audit & Conseil

Initiative : Formation de 5 000 employés en France à l'utilisation de Microsoft Copilot, un outil d'IA conversationnelle, pour automatiser des tâches et optimiser le temps de travail. Développement de MAIA, un assistant IA d'analyse documentaire.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : L'entreprise estime que si chaque employé gagne 30 minutes par mois grâce à l'IA, le coût des licences sera rentabilisé.

Qualitatifs : Amélioration de l'efficacité opérationnelle et réduction de la charge de travail répétitive.

Source : Le Monde

‍

2. Johnson & Johnson : Accélération de la découverte de médicaments grâce à l'IA

‍

Secteur : Pharmaceutique

Initiative : Utilisation de l'IA pour automatiser et optimiser la synthèse chimique dans la recherche de médicaments.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Réduction des délais et des coûts de développement de nouveaux traitements.

Qualitatifs : Amélioration de l'efficacité des processus de R&D et augmentation du taux de succès des essais cliniques.

Source : WSJ

‍

3. Moody's : Analyse financière automatisée avec des systèmes multi-agents IA

‍

Secteur : Finance

Initiative : Adoption d'agents IA autonomes pour améliorer l'analyse financière et accélérer la recherche de données critiques.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Accélération significative des processus d'analyse financière.

Qualitatifs : Amélioration de la précision des analyses et de la satisfaction des clients.

Source : WSJ

‍

4. eBay : Génération de contenu marketing et assistance au codage par l'IA

‍

Secteur : E-commerce & Tech

Initiative : Mise en place d'un cadre IA pour automatiser la rédaction de code et les campagnes marketing en fonction du comportement des utilisateurs.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Réduction du temps de développement et augmentation de l'efficacité des campagnes marketing.

Qualitatifs : Personnalisation accrue des interactions avec les utilisateurs et amélioration de l'expérience client.

Source : WSJ

‍

5. Deutsche Telekom : Automatisation des services internes avec des agents IA

Secteur : Télécommunications

Initiative : Déploiement d'agents conversationnels IA pour répondre aux questions des employés et automatiser des tâches administratives.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Réduction du temps consacré aux tâches administratives par le personnel.

Qualitatifs : Amélioration de la satisfaction des employés et libération de temps pour des missions à forte valeur ajoutée.

Source : WSJ

‍

6. Cosentino : Optimisation du service client avec une main-d'œuvre numérique IA

Secteur : Industrie

Initiative : Mise en place d'agents IA dédiés au service client pour traiter automatiquement les demandes.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Augmentation de la capacité de traitement des demandes clients.

Qualitatifs : Amélioration de la satisfaction client et réduction du temps de réponse.

Source : WSJ

‍

7. Unilever : Automatisation du recrutement avec l'IA

Secteur : Biens de consommation

Initiative : Utilisation d'outils d'IA pour filtrer les CV et automatiser les communications avec les candidats.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Réduction du temps de recrutement et augmentation de l'efficacité du processus.

Qualitatifs : Amélioration de l'expérience candidat et réduction des biais dans le processus de sélection.

Source : Wikipedia

‍

8. BlackRock : Gestion d'investissements avec Aladdin, moteur d'IA avancé

Secteur : Gestion d'actifs & Finance

Initiative : Utilisation d'Aladdin, un moteur d'IA, pour analyser des milliards de données financières et médiatiques.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Amélioration de la précision des analyses et des décisions d'investissement.

Qualitatifs : Réduction des risques et optimisation des portefeuilles clients.

Source : Wikipedia

‍

9. Carrefour : IA et Data Science pour améliorer la gestion des stocks

Secteur : Grande distribution

Initiative : Mise en place d'un modèle d'IA prédictif pour ajuster les stocks en fonction des tendances de consommation.

‍

Résultats :

Quantitatifs : Réduction du gaspillage alimentaire et optimisation des stocks.

Qualitatifs : Amélioration de la satisfaction client grâce à une meilleure disponibilité des produits.

Source : LearnThings

‍

10. Airbus : IA pour la maintenance prédictive des avions

Secteur : Aéronautique

Initiative : Utilisation de l'IA pour anticiper les pannes et optimiser la maintenance des avions.

‍

Résultats présentés :

Quantitatifs : Réduction des coûts d'entretien et des retards.

Qualitatifs : Amélioration de la sécurité et de la fiabilité

‍