Applications de l'intelligence artificielle : utilisations réelles et exemples

L'intelligence artificielle est utilisée pour analyser des informations, faire des prédictions, recommander des options, détecter des anomalies, générer du contenu et automatiser certaines parties d'un processus.

Ces capacités peuvent être appliquées dans l’éducation, la santé, les affaires, le marketing, le commerce électronique, la programmation, l’industrie, les transports, l’agriculture et la cybersécurité. Cependant, l’utilisation de l’IA ne garantit pas automatiquement de meilleurs résultats.

Une application utile doit partir d’un problème spécifique, disposer de données adéquates, s’intégrer au processus réel et maintenir le niveau de surveillance nécessaire.

Dans ce guide, vous découvrirez les principales applications de l’intelligence artificielle, des exemples pratiques par secteur, ses avantages et ses limites, ainsi que les critères que vous devez évaluer avant de l’intégrer.

Pour comprendre au préalable ses fondamentaux, ses types et ses risques généraux, consultez notre guide complet de l'intelligence artificielle.

À quoi sert l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est utilisée lorsqu'un système doit traiter des informations et générer un résultat lié à un objectif.

Ce résultat peut consister en :

• Une prédiction.
• Une classification.
• Une recommandation.
• Une réponse.
• Une alerte.
• Nouveau contenu.
• Une action automatisée.
• Une aide à la prise de décision.

Toutes les applications n’utilisent pas la même technologie.

Un filtre anti-spam peut utiliser un modèle de classificateur, une boutique en ligne peut utiliser des systèmes de recommandation et un assistant peut combiner des modèles de langage, des recherches, des documents et des outils externes.

Les applications peuvent également être regroupées en fonction de la fonction qu'elles remplissent :

Pour comprendre les différences entre les modèles prédictifs, génératifs, conversationnels et agents, vous pouvez consulter le types d'intelligence artificielle.

Principales applications de l'IA en fonction de la tâche

Avant de diviser les applications par secteurs, il est important de comprendre les tâches fondamentales qu’un système peut effectuer.

Analyse et prédiction

Les modèles prédictifs utilisent des données pour estimer ce qui pourrait arriver.

Ils peuvent être appliqués à :

• Prévisions de ventes.
• Estimation de la demande.
• Risque de panne.
• Délai de livraison.
• Abandon de client.
• Consommation d'énergie.
• Évolution de certains indicateurs.

Une prédiction n’est pas une certitude. Son utilité dépend de la qualité des données, de la stabilité de l’environnement et de la manière dont le résultat est interprété.

Classification et détection des anomalies

La classification attribue des informations aux catégories.

Il peut être utilisé pour :

• Filtrer les e-mails.
• Organiser les documents.
• Identifier les objets.
• Classer les requêtes.
• Donner la priorité aux incidents.
• Détecter le contenu inapproprié.

La détection d’anomalies recherche les cas qui s’écartent du comportement attendu.

Cela peut aider à identifier :

• Transactions financières inhabituelles.
• Défaillances de machines.
• Comportements anormaux dans un réseau.
• Erreurs de qualité.
• Changements inattendus dans un processus.

Une anomalie à elle seule ne prouve pas l’existence d’une fraude, d’une attaque ou d’une panne. Cela indique généralement que l’affaire doit être réexaminée.

Recommandation et personnalisation

Les systèmes de recommandation classent les produits, le contenu ou les options en fonction de leur pertinence éventuelle.

Ils sont utilisés dans :

• Commerce électronique.
• Plateformes audiovisuelles.
• Musique.
• Nouvelles.
• Publicité.
• Entraînement.
• Réseaux sociaux.

Vous pouvez prendre en compte :

• Histoire.
• Préférences.
• Produits similaires.
• Comportement d'utilisateurs similaires.
• Contexte.
• Popularité.
• Disponibilité.

La personnalisation peut améliorer l’expérience, mais elle nécessite également de la transparence et une gestion responsable des données.

Traitement du langage et conversation

L'IA peut analyser et générer du langage.

Parmi ses applications on retrouve :

• Classification des messages.
• Traduction.
• Transcription.
• Extraction d'informations.
• Résumé.
• Recherche sémantique.
• Réponses aux questions.
• Assistants conversationnels.
• Analyse d'opinion.

Un chatbot peut répondre aux questions fréquemment posées, mais il doit permettre l'accès à une personne lorsque la situation est complexe, sensible ou ne peut être résolue correctement.

Génération de contenu

Les modèles génératifs peuvent produire :

• Texte.
• Images.
• Audio.
• Vidéo.
• Code.
• Présentations.
• Brouillons.
• Conceptions initiales.

Ces outils sont utiles pour l’idéation, le prototypage et la préparation des premières versions.

Cependant, le résultat doit être examiné pour vérifier les données, la qualité, l’originalité, la cohérence, la confidentialité et les droits d’utilisation.

Le guide sur applications de l'IA générative Il explique comment ce contenu est produit et quelles sont ses limites.

Vision artificielle

La vision artificielle permet d’analyser des images et des vidéos.

Il peut être utilisé pour :

• Détecter des objets.
• Lire des documents.
• Identifier les défauts.
• Analyser les images médicales.
• Superviser les cultures.
• Compter les produits.
• Interpréter les signaux.
• Scènes de segments.

Ses performances peuvent changer en raison de l’éclairage, de l’angle, de la qualité de l’image, de l’environnement ou des différences par rapport aux données d’entraînement.

Automatisation et agents

L'IA peut être intégrée dans les automatisations pour :

• Lire un email.
• Extraire des informations.
• Classer une demande.
• Interroger une base de données.
• Générer une réponse.
• Mettre à jour un système.
• Créer une tâche.
• Prévenir une personne.

Les agents peuvent enchaîner plusieurs étapes et utiliser des outils, mais ils ne doivent disposer que des autorisations nécessaires.

Une automatisation fiable nécessite :

• Règles de contrôle.
• Enregistrements d'activité.
• Gestion des erreurs.
• Limites d'action.
• Revue humaine.
• Procédures pour y mettre un terme.

Vous pouvez développer cette section dans notre guide sur automatisation avec intelligence artificielle.

Applications de l'intelligence artificielle par secteur

Les mêmes capacités peuvent être combinées différemment selon le secteur et le problème à résoudre.

L'intelligence artificielle dans l'éducation

L’IA peut soutenir à la fois les étudiants et les enseignants.

Parmi ses applications on retrouve :

• Explications adaptées.
• Tuteurs conversationnels.
• Génération d'exercices.
• Évaluation formative.
• Préparation des matériaux.
• Traduction.
• Transcription.
• Accessibilité.
• Organisation du contenu.
• Simulations.
• Apprentissage des langues.

Un étudiant peut faire appel à un assistant pour demander une explication adaptée à son niveau ou générer des questions pratiques.

Un enseignant peut l'utiliser pour préparer une première version d'une activité, adapter un texte ou créer des exemples, en conservant la révision finale.

L’IA ne doit pas être utilisée pour remplacer l’apprentissage, soumettre un travail sans paternité ou accepter toute réponse générée comme correcte.

L’UNESCO recommande que son intégration éducative reste axée sur les personnes, l’inclusion, l’autonomie, la pensée critique et la protection des droits des étudiants.

Consultez notre guide sur intelligence artificielle pour les étudiants pour en savoir plus sur les outils et les méthodes à utiliser de manière responsable.

Intelligence artificielle en santé et en médecine

L’IA peut être utilisée comme outil de soutien pour les professionnels de la santé, les chercheurs et les gestionnaires.

Parmi ses applications possibles, nous trouvons :

• Analyse d'images médicales.
• Priorisation des cas.
• Accompagnement aux décisions cliniques.
• Prévision des risques.
• Surveillance des patients.
• Découverte de médicaments.
• Enquête.
• Planification des ressources.
• Gestion de documents.
• Surveillance des maladies.
• Automatisation administrative.

Dans une image médicale, par exemple, un modèle peut indiquer des domaines qui méritent d’être examinés. Le résultat doit être interprété dans le contexte clinique et par des professionnels qualifiés.

L’OMS reconnaît les applications dans le diagnostic, les soins, le développement de médicaments, la surveillance et la gestion de la santé, mais insiste sur le fait que la mise en œuvre doit être sûre, éthique, équitable, réglementée et centrée sur l’être humain.

En santé, un outil généraliste ne doit pas être utilisé comme substitut à un diagnostic ou à un traitement professionnel.

Intelligence artificielle dans les affaires et l'administration

Les entreprises peuvent appliquer l’IA pour réduire le travail manuel, organiser l’information et soutenir les décisions.

Exemples :

• Classification des documents.
• Extraction des données de facture.
• Gestion des e-mails.
• Préparation des projets.
• Recherche interne d'informations.
• Service client.
• Analyse des données.
• Prévision de la demande.
• Gestion des incidents.
• Automatisation des rapports.
• Soutien commercial.

La meilleure application se trouve généralement dans les processus :

• Répétitif.
• Bien défini.
• Mesurable.
• Avec un volume suffisant.
• Avec les données disponibles.
• Qui permettent la supervision.

Dans le domaine des ressources humaines, vous pouvez aider à rédiger des offres, à organiser des informations ou à préparer des questions, mais les décisions concernant l’embauche, l’évaluation et la promotion nécessitent des contrôles renforcés pour éviter la discrimination et la perte de contexte.

L’adoption par les entreprises ne consiste pas seulement à acheter un outil. Cela nécessite également de repenser les processus, de former les gens et d’évaluer les résultats. L’OCDE note que de nombreuses organisations ont du mal à relier l’IA à des problèmes de travail réels et sous-estiment les changements organisationnels nécessaires.

Le guide sur intelligence artificielle pour les entreprises Développer comment sélectionner les processus et calculer leur utilité.

Intelligence artificielle dans le marketing et la vente

En marketing, l’IA peut être utilisée pour :

• Analyser les publics.
• Segmentez les utilisateurs.
• Générer des brouillons.
• Personnaliser les messages.
• Classer les opportunités.
• Prédire l'abandon.
• Analyser les opinions.
• Optimiser les campagnes.
• Recommander du contenu.
• Préparer des rapports.

Cela peut également aider à adapter un message à différents canaux ou à réutiliser un élément de contenu.

Cependant, générer plus de publications ne signifie pas obtenir de meilleurs résultats.

Le contenu doit conserver :

• Intention claire.
• Informations correctes.
• Voix de marque.
• Différenciation.
• Revue humaine.
• Utilitaire utilisateur.

Dans la publicité, l’automatisation peut ajuster les offres, les audiences ou la distribution, mais les plateformes ne garantissent pas la rentabilité. Il est nécessaire de mesurer le coût, la conversion, la marge et la qualité des clients obtenus.

Vous pouvez consulter nos guides intelligence artificielle appliquée au marketing et utilisation de l'IA dans le référencement.

Intelligence artificielle dans le commerce électronique

Les boutiques en ligne peuvent utiliser l’IA à différentes étapes du processus d’achat.

Applications courantes :

• Recherche sémantique.
• Recommandation de produit.
• Personnalisation.
• Service client.
• Classification des requêtes.
• Prévision de la demande.
• Gestion des stocks.
• Analyse de retour.
• Génération initiale de jetons.
• Détection d'opérations anormales.

Une recommandation utile doit équilibrer la pertinence, la disponibilité, la marge et les besoins réels des clients.

La génération de jetons peut faire gagner du temps, mais il est nécessaire de revoir :

• Spécifications.
• Compatibilités.
• Garanties.
• Traductions.
• Allégations commerciales.
• Reproduction.
• Informations légales.

Vous devez également éviter de créer des centaines de pages pratiquement identiques qui n’apportent pas de valeur différentielle.

Intelligence artificielle dans la programmation

Les assistants de programmation peuvent aider :

• Générer des fragments de code.
• Expliquez une fonction.
• Créer des tests.
• Détecter les erreurs.
• Préparer la documentation.
• Traduire entre les langues.
• Proposer des refactorisations.
• Explorez une base de code.

Ils sont particulièrement utiles comme support, mais ils ne garantissent pas que le code est :

• Droite.
• Bien sûr.
• Efficace.
• Compatible.
• Maintenable.
• Libre de dépendances problématiques.

Le développeur doit revoir, tester et comprendre le résultat avant de l'intégrer.

Dans les systèmes critiques ou les systèmes qui traitent des informations sensibles, un examen de sécurité est essentiel.

L'intelligence artificielle en finance

Les applications financières peuvent inclure :

• Détection de fraude.
• Analyse des anomalies.
• Évaluation des risques.
• Prévisions de liquidité.
• Classification documentaire.
• Service client.
• Conformité réglementaire.
• Automatisation des rapports.

Ces applications peuvent avoir des conséquences importantes pour les particuliers et les entreprises.

Un résultat algorithmique ne doit pas être automatiquement accepté lorsqu'il affecte :

• Crédit.
• Assurance.
• Investissements.
• Accès aux services.
• Détection de fraude.
• Opérations de blocage.

Il est nécessaire de surveiller l’explicabilité, les faux positifs, la protection des données, les biais et les procédures d’examen.

Cette page ne fournit pas de recommandations d’investissement et ne doit pas être utilisée pour prendre des décisions financières personnelles.

Intelligence artificielle dans l'industrie et la fabrication

Dans l’industrie, l’IA peut combiner les données des capteurs, des caméras, des systèmes de production et de maintenance.

Parmi ses applications on retrouve :

• Maintenance prédictive.
• Détection de défauts.
• Contrôle qualité.
• Optimisation des processus.
• Prévision de la demande.
• Planification de la production.
• Gestion de l'énergie.
• Robotique.
• Sécurité de l'emploi.
• Simulation.

Un système de vision peut identifier les défauts visuels et un modèle prédictif peut détecter les changements indiquant l’usure.

La Commission européenne considère l’IA appliquée à la maintenance prédictive, à l’optimisation des systèmes de production et à la gestion de l’énergie comme des exemples de transformation industrielle, même si sa mise en œuvre nécessite des données fiables et une intégration avec les infrastructures.

Intelligence artificielle dans le transport et la logistique

L’IA peut aider à gérer les itinéraires, les véhicules, les entrepôts et les livraisons.

Applications:

• Optimisation des itinéraires.
• Prévision de la demande.
• Estimation du temps.
• Planification de la charge.
• Gestion de flotte.
• Maintenance prédictive.
• Organisation de l'entrepôt.
• Détection d'incident.
• Allocation des ressources.
• Systèmes d'aide à la conduite.

Un itinéraire optimisé ne dépend pas uniquement de la distance. Il peut prendre en compte le trafic, les horaires, les restrictions, la consommation, la capacité et les priorités.

Dans les véhicules dotés de fonctions automatisées, la capacité du système doit être clairement différenciée de la conduite entièrement autonome. Le conducteur reste responsable lorsqu'il est déterminé par le niveau d'automatisation et les réglementations applicables.

Intelligence artificielle en agriculture

L’agriculture peut utiliser l’IA en conjonction avec des capteurs, des satellites, des drones, des stations météorologiques et des machines.

Parmi ses applications on retrouve :

• Surveillance des cultures.
• Détection de maladies.
• Prédiction des performances.
• Optimisation de l'irrigation.
• Analyse du sol.
• Identification des mauvaises herbes.
• Planification des cultures.
• Gestion des ressources.
• Recommandations agronomiques.
• Classification des produits.

Un système peut analyser des images pour indiquer des zones présentant des changements de couleur ou une croissance, mais un spécialiste devra interpréter les causes possibles.

La FAO promeut l’IA et les applications de données pour l’agriculture intelligente, la résilience climatique, l’efficacité des ressources et les systèmes agroalimentaires, soulignant également la nécessité d’une gouvernance inclusive et responsable.

Intelligence artificielle dans la cybersécurité

L’IA peut aider à analyser un grand nombre d’événements et à détecter des modèles difficiles à examiner manuellement.

Applications possibles :

• Détection d'anomalies.
• Classification des alertes.
• Identification des logiciels malveillants.
• Analyse comportementale.
• Priorisation des incidents.
• Détection de phishing.
• Réponse assistée.
• Analyse de vulnérabilité.

Cependant, la relation entre l’IA et la cybersécurité a deux directions :

1. Utilisez l’IA pour protéger les systèmes.
2. Protégez les systèmes d’IA eux-mêmes.

Les attaquants peuvent également utiliser des modèles pour automatiser la tromperie, générer du contenu malveillant ou rechercher des vulnérabilités.

L'ENISA étudie à la fois l'utilisation de l'IA pour la cybersécurité et les risques de sécurité qui affectent les modèles, les données et les infrastructures d'IA.

L'intelligence artificielle dans la recherche scientifique

L'IA peut aider:

• Analyser la littérature.
• Trouver des relations.
• Traitement d'image.
• Simuler des scénarios.
• Concevoir des expériences.
• Analyser de grands ensembles de données.
• Proposer des hypothèses.
• Identifier les candidats à la recherche.
• Automatisez les tâches de laboratoire.

Le système peut accélérer certaines parties du processus, mais il ne remplace pas la nécessité de :

• Méthodes reproductibles.
• Données vérifiables.
• Évaluation.
• Expériences.
• Examen par des spécialistes.
• Transparence.

Une hypothèse générée par l’IA continue de nécessiter une validation scientifique.

Exemples d'IA dans la vie quotidienne

Vous utilisez probablement déjà des systèmes d’IA dans des tâches telles que :

• Trier les résultats de recherche.
• Filtrer le spam.
• Recommander de la musique ou des vidéos.
• Traduire des textes.
• Améliorer les photographies.
• Transcrire l'audio.
• Calculer les itinéraires.
• Détecter la fraude.
• Déverrouillez un téléphone grâce à la reconnaissance faciale.
• Recevez les réponses d'un assistant.
• Texte correct.
• Organiser des photographies.

Il n'y a pas toujours d'étiquette visible indiquant “cette fonction utilise l'IA”.

Dans de nombreux produits, l’intelligence artificielle fait partie d’un système plus large qui comprend également des règles, des bases de données, des logiciels traditionnels et des décisions humaines.

Avantages de l’application de l’intelligence artificielle

Lorsque l’application est bien sélectionnée, l’IA peut :

• Réduire le travail manuel.
• Traiter plus d'informations.
• Détecter les modèles.
• Adapter les services.
• Améliorer les temps de réponse.
• Augmenter l'accessibilité.
• Soutenir les décisions.
• Créer des brouillons.
• Automatisez certaines parties d'un flux.
• Aidez à tester des alternatives.

Ces bénéfices doivent être mesurés.

Il ne suffit pas de simplement affirmer qu’un outil “augmente la productivité”. Il faut vérifier :

• Temps gagné.
• Qualité.
• Nombre d'erreurs.
• Coût.
• Satisfaction.
• Impact sur les travailleurs et les clients.
• Nécessité de corrections.
• Risques générés.

Risques et limitations selon l'application

Les risques changent en fonction du contexte.

Le NIST recommande de gérer les risques tout au long du cycle de vie de l’IA, en tenant compte de la fiabilité, de la sécurité, de la résilience, de la transparence, de la confidentialité, de la responsabilité et des préjugés.

Comment identifier une bonne application d'IA

La meilleure application n’est généralement pas la plus accrocheuse, mais celle qui résout un problème spécifique avec un niveau de risque contrôlable.

Définir le problème

Décrivez la tâche avant de choisir l’outil.

Par exemple:

Classez les candidatures reçues et dirigez-les vers le bon service.

C'est plus utile que :

Nous voulons mettre de l'intelligence artificielle dans l'entreprise.

Vérifiez les données disponibles

Demandez-vous:

• Y a-t-il des données ?
• Sont-ils fiables ?
• Avons-nous la permission de les utiliser ?
• Représentent-ils le processus réel ?
• Contient-ils des informations sensibles ?
• Sont-ils à jour ?
• Les résultats peuvent-ils être évalués ?

Sans données adéquates, certaines applications ne sont pas viables.

Calculer la valeur attendue

Comparer:

• Coût de mise en œuvre.
• Temps gagné.
• Erreurs évitées.
• Travail de supervision.
• Entraînement.
• Entretien.
• Risque.
• Des alternatives plus simples.

Parfois, une amélioration d’une règle, d’un modèle ou d’un processus s’avère meilleure qu’un modèle d’IA.

Évaluer le risque

Plus l’impact sur les personnes, l’argent, la santé, les droits ou la sécurité est important, plus le contrôle doit être important.

Cela ne nécessite pas le même niveau de supervision :

• Un générateur d'idées.
• Un filtre de requête.
• Un système médical.
• Un modèle de crédit.
• Une automatisation qui effectue des paiements.

Maintenir la supervision humaine

Définir qui :

• Vérifier.
• Approuve.
• Correct.
• Recevez des alertes.
• Gérer les erreurs.
• Gère les plaintes.
• Cela peut arrêter le système.

La supervision doit être réelle et non une simple formalité.

Mesurer les résultats

Établir des indicateurs avant de mettre en œuvre :

• Précision.
• Temps.
• Coût.
• Satisfaction.
• Erreurs.
• Incidents.
• Cas nécessitant un examen.
• Différences entre les groupes.
• Impacts inattendus.

Vérifiez périodiquement si l’application continue d’ajouter de la valeur.

Lorsqu'il n'est pas conseillé d'utiliser l'intelligence artificielle

Il n’est pas toujours nécessaire d’utiliser l’IA.

Une solution traditionnelle peut être préférable lorsque :

• Le processus peut être résolu avec des règles simples.
• Il n'y a pas assez de données.
• La charge de travail est très faible.
• Le coût l’emporte sur l’avantage.
• Le résultat ne peut pas être vérifié.
• L’erreur aurait de graves conséquences.
• Il n'y a personne responsable.
• L'outil n'offre pas de garanties de confidentialité.
• Le système introduit plus de complexité qu’il n’en élimine.
• L'utilisateur a besoin d'une explication déterministe et vérifiable.

L’intelligence artificielle devrait être un outil pour résoudre des problèmes et non un objectif en soi.

Conclusion

Les applications d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en prédiction, classification, recommandation, traitement du langage, génération de contenu, vision par ordinateur et automatisation.

Ces capacités sont utilisées dans l’éducation, la santé, les affaires, le marketing, le commerce électronique, la programmation, l’industrie, la logistique, l’agriculture, la cybersécurité et la recherche.

L’utilité ne dépend pas uniquement de la puissance du modèle.

Une bonne application a besoin de :

• Un problème spécifique.
• Données adéquates.
• Un processus bien conçu.
• Métrique.
• Gestion des risques.
• Surveillance.
• Révision continue.

Questions fréquemment posées sur les applications de l'intelligence artificielle