Pour rester à la page, tout comme lors de la révolution numérique, il faut d’abord comprendre en quoi l’IA risque de changer le monde de l’entreprise.
Une utilisation de plus en plus répandue
Selon le Baromètre 2024 Ifop pour Talan « Les Français et les IA génératives », l’adoption des intelligences artificielles génératives devient omniprésente dans le monde professionnel. Près de la moitié des utilisateurs (48 %) de ces IA estiment que leur entreprise les encourage dans cette utilisation, et de plus en plus d’entre eux partagent cette information avec leur supérieur hiérarchique (36 % actuellement contre 25 % en mai 2023). Cette tendance témoigne ainsi d’une prise en compte de l’impact des IA génératives au sein des entreprises, de la part des cadres et des directions, au fur et à mesure qu’ils en saisissent mieux les avantages.
Une augmentation de la productivité
Il semble désormais largement admis que les intelligences artificielles génératives ont un effet positif sur l’augmentation de la productivité et de l’efficacité, avec une augmentation moyenne (pour 38 %). De plus, 46 % des individus âgés de 18 à 24 ans estiment que cette augmentation de la productivité dépasse les 40 %.
Cependant, trois quarts des utilisateurs d’intelligences artificielles génératives (75 %) estiment que ces outils ne peuvent automatiser plus de 30 % de leurs tâches professionnelles. Parmi eux, 46 % pensent même qu’ils ne pourraient automatiser que moins de 10 % de leurs tâches professionnelles. Alors, comment s’en servir ?
Les utilisations de l’IA
1/ Automatisation des tâches répétitives
L’IA peut automatiser des tâches répétitives et chronophages, telles que la saisie de données, la classification de documents, la réponse aux requêtes clients de base, etc.
Exemple : dans le domaine de la finance, de nombreuses entreprises utilisent des algorithmes d’IA pour extraire automatiquement les données financières pertinentes à partir de reçus et de factures. Elles réduisent ainsi le temps passé par les employés à effectuer cette tâche manuellement.
2/ Analyse de données avancée
En effet, l’IA peut analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées pour fournir des informations précieuses aux entreprises. Cela peut inclure l’analyse prédictive, l’analyse des sentiments, la détection de fraudes, etc.
Exemple : Netflix utilise l’IA pour analyser les données de visionnage de ses utilisateurs et leur recommander des séries télévisées et des films personnalisés, qui en conséquence améliore l’expérience utilisateur et stimule l’engagement.
3/ Personnalisation des expériences clients
En utilisant l’IA, les entreprises personnalisent les expériences clients en recommandant des produits ou des services adaptés aux besoins individuels des clients. Ainsi, elles peuvent fournir un support client automatisé et en temps réel, etc.
Exemple : Amazon utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les historiques d’achat des clients et leur proposer des recommandations personnalisées de produits lors de leurs visites sur le site.
4/ Optimisation des processus métier
L’IA peut optimiser les processus métier en identifiant les inefficacités. En effet, elle peut proposer des améliorations et automatiser les décisions et les actions pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
Exemple : dans le secteur de la fabrication, des entreprises comme Siemens utilisent des systèmes d’IA pour surveiller en temps réel les performances des machines et prévoir les défaillances potentielles, ce qui permet d’optimiser la maintenance préventive et de réduire les temps d’arrêt imprévus.
5/ Prédiction de la demande et gestion des stocks
En utilisant des techniques d’apprentissage automatique, l’IA peut prédire la demande future des produits ou services. Cela aide les entreprises à optimiser leurs niveaux de stock et à éviter les pénuries ou les excédents.
Exemple : Walmart utilise l’IA pour analyser les données de ventes historiques, les tendances saisonnières et les facteurs externes tels que la météo afin de prédire la demande de ses produits et de gérer efficacement ses niveaux de stock dans ses magasins.
6/ Optimisation des campagnes marketing
L’IA peut optimiser les campagnes marketing en analysant les données des clients. En effet, elle peut identifier les segments de marché cibles, proposer des messages personnalisés et optimiser les canaux de diffusion.
Exemple : Coca-Cola utilise l’IA pour analyser les données démographiques et comportementales des consommateurs afin de personnaliser ses campagnes publicitaires et de cibler efficacement les segments de marché les plus réceptifs.
7/ Automatisation des processus de recrutement et de gestion des ressources humaines
L’IA peut automatiser les processus de recrutement en triant les CV, en effectuant des entretiens préliminaires, en évaluant les compétences des candidats, ainsi qu’en gérant les plannings et les formations des employés.
Exemple : la société de recrutement HireVue utilise des algorithmes d’IA pour analyser les réponses vidéo des candidats et évaluer leur adéquation culturelle et leurs compétences, ce qui permet d’optimiser le processus de présélection des candidats.
8/ Amélioration de la cybersécurité
L’IA peut détecter les menaces potentielles, identifier les comportements anormaux et renforcer la sécurité des systèmes informatiques en temps réel.
Exemple : Darktrace utilise l’IA pour surveiller le trafic réseau et détecter les activités suspectes, telles que les tentatives d’intrusion ou les comportements malveillants, ce qui permet aux entreprises de réagir rapidement et de protéger leurs données sensibles contre les cybermenaces.
9/ Analyse financière et prévisions
L’IA peut analyser les données financières, identifier les tendances et les risques, et fournir des prévisions précises pour aider les entreprises à prendre des décisions financières éclairées.
Exemple : JP Morgan utilise des algorithmes d’IA pour analyser les données du marché financier, prédire les mouvements des prix des actions et recommander des stratégies d’investissement aux traders, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et de maximiser leurs rendements.
10/ Recherche et développement
L’IA peut être utilisée pour accélérer le processus de recherche et de développement. En effet, elle peut identifier des opportunités, générer des idées innovantes, simuler des scénarios et optimiser les processus de conception.
Exemple : le fabricant de produits chimiques BASF utilise des algorithmes d’IA pour simuler et optimiser la conception de nouveaux matériaux, ce qui lui permet d’accélérer le processus de développement de produits et d’innover plus rapidement sur le marché.
11/ Optimisation des chaînes d’approvisionnement
L’IA peut optimiser les processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement en prédisant la demande, en optimisant les itinéraires de livraison, en réduisant les coûts de stockage, etc.
Exemple : DHL utilise des algorithmes d’IA pour analyser les données historiques des commandes, les tendances saisonnières et les conditions météorologiques afin de prévoir la demande de ses clients et d’optimiser les itinéraires de livraison pour réduire les temps de transit et les coûts logistiques.
12/ Développement de produits et services innovants
L’IA peut aider les entreprises à développer de nouveaux produits et services innovants. En effet, elle peut analyser les besoins des clients, identifier les tendances du marché, proposer des idées créatives, etc.
Exemple : le fabricant automobile Tesla utilise l’IA pour collecter et analyser les données des capteurs de ses véhicules autonomes afin d’améliorer continuellement leur performance et de développer de nouvelles fonctionnalités innovantes, telles que la conduite entièrement autonome.
13/ Analyse des sentiments et gestion de la réputation en ligne
L’IA peut surveiller les médias sociaux et d’autres sources en ligne pour analyser les sentiments des clients, gérer la réputation de l’entreprise et répondre aux problèmes de manière proactive.
Exemple : Airbnb utilise des algorithmes d’IA pour analyser les commentaires des utilisateurs et détecter les tendances émergentes, les préoccupations récurrentes et les problèmes potentiels, ce qui lui permet d’intervenir rapidement pour résoudre les problèmes et d’améliorer l’expérience globale des utilisateurs.
14/ Optimisation des opérations de fabrication
L’IA peut optimiser les opérations de fabrication. En effet, elle peut identifier les goulots d’étranglement, améliorer l’efficacité des machines, réduire les temps d’arrêt, etc.
Exemple : General Electric utilise des systèmes d’IA pour surveiller en temps réel les performances de ses équipements de production, détecter les anomalies et prévoir les pannes potentielles, ce qui lui permet d’optimiser la maintenance préventive, de réduire les temps d’arrêt non planifiés et d’améliorer la productivité globale de ses usines.
15/ Élaboration de stratégies de tarification dynamique
L’IA peut aider les entreprises à mettre en œuvre des stratégies de tarification dynamique en analysant les données du marché, les comportements des clients et d’autres facteurs pour ajuster les prix en temps réel.
Exemple : Uber utilise des algorithmes d’IA pour analyser la demande de ses services de VTC et ajuster dynamiquement les tarifs en fonction de facteurs tels que l’heure de la journée, la météo, l’offre et la demande locales, ce qui lui permet de maximiser ses revenus et d’optimiser l’utilisation de ses conducteurs.
16/ Analyse des risques et gestion des assurances
L’IA peut évaluer les risques, estimer les probabilités de sinistres et aider les compagnies d’assurance à fixer des primes appropriées en fonction des profils des clients.
Exemple : Lemonade, une compagnie d’assurance basée sur l’IA, utilise des algorithmes pour analyser les données des clients et déterminer instantanément les tarifs d’assurance, réduisant ainsi les délais de traitement des demandes et améliorant l’expérience client.
17/ Assistance à la prise de décision stratégique
L’IA peut fournir des analyses avancées, des simulations et des scénarios pour aider les dirigeants à prendre des décisions stratégiques éclairées sur la croissance, les investissements, les fusions et acquisitions, etc.
Exemple : McKinsey utilise des systèmes d’IA pour analyser les données du marché, les tendances économiques et les performances des entreprises afin de conseiller les dirigeants sur les meilleures stratégies de croissance et d’expansion.
18/ Optimisation de l’expérience employé
L’IA peut améliorer l’expérience des employés en automatisant les tâches administratives, en proposant des programmes de formation personnalisés, en optimisant les horaires de travail, etc.
Exemple : la société de logiciels Workday utilise l’IA pour analyser les données des employés et recommander des programmes de formation adaptés à leurs besoins individuels. Cela permet d’améliorer les compétences et la productivité des employés.
19/ Optimisation de la gestion des actifs
L’IA peut surveiller et gérer les actifs physiques et numériques d’une entreprise, en optimisant leur utilisation, leur maintenance et leur cycle de vie.
Exemple : Shell utilise des capteurs IoT et des systèmes d’IA pour surveiller en temps réel ses équipements de production pétrolière et gazière, détecter les anomalies et planifier la maintenance préventive afin de minimiser les temps d’arrêt et d’optimiser la production.
20/ Prévention des pertes et gestion des risques opérationnels
L’IA peut identifier les risques potentiels de fraude, de non-conformité réglementaire, de sécurité des données, etc., et mettre en œuvre des mesures préventives pour réduire les pertes.
Exemple : HSBC (devenu CCF) utilisait des systèmes d’IA pour analyser les transactions financières et détecter les comportements suspects qui pourraient indiquer une fraude ou un blanchiment d’argent, ce qui lui permet de prendre des mesures préventives pour protéger ses clients et ses actifs contre les risques opérationnels.
