L’IA en clair, pour les esprits stratégiques
L’intelligence artificielle (IA) est partout. Dans les réunions, dans les logiciels, dans les pitchs de prestataires. On vous en parle avec des étoiles dans les yeux (ou des acronymes dans la bouche), et on vous promet des gains de temps, d’argent, voire de génie.
Mais soyons honnêtes : à force d’en entendre parler à toutes les sauces, on finit par ne plus trop savoir de quoi on parle exactement. Est-ce un algorithme ? Un assistant ? Un logiciel qui apprend tout seul ? Une solution miracle pour un problème flou ? (Spoiler : non.)
Et c’est normal : l’IA n’est pas une technologie unique, mais un ensemble de méthodes et d’approches, qu’on regroupe sous une même étiquette.
- Décryptage | C’est quoi, au juste, une IA ?
- Zoom | Les modèles d’intelligence artificielle
- Analyse | Application, assistant, agent : les formes d’usage
- Focus | IA générative, conversationnelle, agentique : de quoi parle-t-on vraiment ?
- Éclairage | API, RAG, modèle… comment tout ça s’assemble ?
- Perspectives | Que faut-il retenir avant de choisir une solution IA ?
- Quiz | Testez vos connaissances sur l’IA !
- ☕ Conclusion
Décryptage | C’est quoi, au juste, une IA ?
Tout le monde en parle. Peu savent ce que c’est. Et pourtant, en comprendre la mécanique est devenu indispensable pour décider en conscience.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes capables d’effectuer des tâches qu’on associe habituellement à l’humain :
- 👉 comprendre une question,
- 👉 reconnaître une image,
- 👉 prendre une décision,
- 👉 ou générer un texte.
Mais malgré son nom, une IA n’est pas “intelligente” au sens humain : elle ne comprend pas ce qu’elle dit, elle ne décide pas par elle-même, elle ne fait que produire une sortie en fonction d’une entrée.
👉 C’est une brique technique qu’on assemble dans un logiciel, un assistant ou un process… pour la rendre utile.
🤯 Le mot “intelligence” prête à confusion
En anglais, “Artificial Intelligence” fait référence à la capacité à traiter des données (comme dans “military intelligence”). En français, on entend souvent “intelligence” au sens humain — ce qui a nourri beaucoup de malentendus.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle (en version simple)
Voici une vue simplifiée de l’écosystème IA pour comprendre qui fait quoi 👇
L’IA n’est pas un produit « prêt à l’emploi ».
C’est une brique technique (souvent un LLM), qu’on combine avec une application pour créer un service digital utile.
🧩 Un exemple simple : ChatGPT
Quand vous utilisez ChatGPT, vous n’utilisez pas « une IA » toute seule. Vous utilisez :
- 🧠 Un LLM : GPT-4 (LLM)
- 🖥️ Une application : ChatGPT.com
- 📥 Pour obtenir un service : poser une question.
Quelle version de ChatGPT choisir ?
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Zoom | Les modèles d’intelligence artificielle
IA symbolique, machine learning, deep learning… Ce petit passage est un indispensable pour briller en réunion (et éviter de hocher la tête sans comprendre).
Qu’est-ce qu’un modèle IA ?
Un modèle d’intelligence artificielle est le “cerveau entraîné” d’un système d’IA.
C’est un programme qui a été nourri avec de grandes quantités de données (textes, images, sons, code, etc.) pour apprendre à réaliser une ou plusieurs tâches :
- ➡️ reconnaître ce qu’il y a sur une image,
- ➡️ prédire le mot ou la phrase suivante dans un texte,
- ➡️ classer des documents,
- ➡️ générer une image ou un texte,
- ➡️ répondre à des questions, etc.
Culture G : Les grandes familles de modèles IA
🔎 IA symbolique
👉 Approche fondée sur des règles logiques codées à la main.
👉 Très utilisée avant l’essor du machine learning, elle reste pertinente dans des environnements structurés et réglementés.
Exemples d’usage :
- ➡️ Systèmes fiscaux ou juridiques
- ➡️ Moteurs de règles métier
- ➡️ Détection de conformité
✅ Précise, maîtrisable, explicable
❌ Peu flexible face à l’imprévu ou aux cas ambigus
🔎 Machine learning (ML)
👉 Approche où la machine apprend à partir de données.
👉 On ne programme pas toutes les règles : on fournit des exemples, et le modèle apprend à généraliser.
Exemples d’usage :
- ➡️ Recommandation de contenus
- ➡️ Analyse prédictive
- ➡️ Scoring client
✅ Adaptatif, efficace avec beaucoup de données
❌ Nécessite de la donnée propre + expertise pour l’entraîner
Machine learning : comment ça marche et à quoi ça sert en entreprise ?
🔎 Deep learning (DL)
👉 Sous-ensemble du machine learning, basé sur des réseaux de neurones artificiels, capables d’extraire automatiquement des représentations complexes.
Exemples d’usage :
- ➡️ Reconnaissance d’image
- ➡️ Analyse de voix
- ➡️ Traduction automatique
✅ Très puissant pour les tâches complexes (images, sons, textes)
❌ Peu explicable, coûteux, énergivore
🔎 NLP – traitement du langage naturel
👉 Branche de l’IA qui permet à une machine de comprendre, analyser ou générer du langage humain.
Exemples d’usage :
- ➡️ Chatbots
- ➡️ Résumé de documents
- ➡️ Classification de tickets
✅ Rend les échanges homme-machine plus fluides
❌ Nécessite souvent d’être combiné avec d’autres modèles (ML ou DL)
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un LLM (Large Language Model) est un type d’IA spécialisé dans le langage. Il a été entraîné sur des milliards de mots pour prédire, mot après mot, ce qui vient ensuite dans une phrase.
Concrètement, il ne « comprend » pas ce qu’il dit — mais il imite très bien le langage humain. C’est pour cela que certains parlent d’un « perroquet statistique » : il reproduit le langage, sans intention ni compréhension.
Un LLM peut :
- ➡️ Générer un texte à partir d’une consigne
- ➡️ Résumer, reformuler, traduire
- ➡️ Répondre à des questions
- ➡️ Expliquer ou proposer du code
Mais un LLM n’est pas une application en soi. C’est une brique technique — comme un moteur.
LLMO comment rester visible quand les IA prennent le contrôle du web ?
Quels sont les principaux modèles d’IA utilisés aujourd’hui ?
On parle beaucoup de ChatGPT ou de Mistral… mais ce ne sont que des exemples.
Voici les grandes familles de modèles d’IA actuellement déployés en entreprise ou dans les produits :
| Modèle IA | Type | Usage principal |
|---|---|---|
| GPT-4 / GPT-3.5 (OpenAI) | LLM | Texte, résumé, traduction, code |
| Claude (Anthropic) | LLM | Rédaction, sécurité, conversation |
| Gemini (Google) | Multimodal | Texte + image + code |
| Mistral 7B / Mixtral (open source) | LLM | Performances fortes, auto-hébergeable |
| LLaMA 2 / 3 (Meta) | LLM | Open source, fine-tuning possible |
| Whisper (OpenAI) | Audio → Texte | Transcription vocale |
| DALL·E / Midjourney / SDXL | Génératif visuel | Création d’images |
| BERT (Google) | NLP (analyse) | Classification, recherche sémantique |
| PaLM 2 / Gemini Pro (Google) | Multimodal / LLM | Texte, analyse, multimodalité |
| Phi / Orca (Microsoft) | Compacts | LLM légers pour appareils embarqués |
L’IA, ce n’est pas qu’une techno : c’est un projet d’équipe.
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Analyse | Application, assistant, agent : les formes d’usage
Un LLM seul n’est pas exploitable par un utilisateur métier.
Il faut lui greffer une forme d’utilisation : interface, contexte, et logique métier.
L’application IA : l’interface classique
C’est un outil SaaS ou une application web dans lequel l’IA est utilisée pour exécuter une tâche précise.
Exemple :
- ➡️ Un formulaire intelligent,
- ➡️ Une plateforme de rédaction de contenu,
- ➡️ Une app de génération d’images.
💬 IA utilisée : généralement un LLM via API
📦 Format : service digital ou produit intégré
🎯 Objectif : proposer une fonctionnalité augmentée par l’IA
L’assistant IA : l’interface conversationnelle
C’est une boîte de dialogue dans laquelle on pose une question, et l’IA répond.
Exemple :
- ➡️ ChatGPT,
- ➡️ Claude,
- ➡️ Un chatbot interne.
💬 IA utilisée : LLM + NLP
📦 Format : chat ou interface texte
🎯 Objectif : fluidifier l’accès à l’information ou à des actions
L’agent IA : le système autonome
C’est une architecture plus complexe, dans laquelle l’IA réfléchit, planifie, et agit seule pour atteindre un objectif.
Exemple :
- ➡️ Un assistant qui consulte vos mails, génère une réponse, et programme un rendez-vous.
- ➡️ Un copilote qui interagit avec plusieurs API métiers pour exécuter une mission.
💬 IA utilisée : LLM + orchestration + outils externes
📦 Format : back-end intelligent + interfaces ou automatisations
🎯 Objectif : déléguer une tâche, pas juste répondre à une question
💡 En résumé :
- 🧩 L’application IA = une interface avec une IA intégrée
- 🗨️ L’assistant IA = une interface conversationnelle
- 🤖 L’’agent IA = une IA qui agit seule, en plusieurs étapes
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Focus | IA générative, conversationnelle, agentique : de quoi parle-t-on vraiment ?
Tous les modèles d’IA n’ont pas les mêmes capacités. En pratique, on distingue trois grands « comportements » qu’une IA peut adopter — selon sa conception, son usage… et ses limites.
Qu’est-ce qu’une IA générative ?
Objectif : produire un contenu inédit
Une IA générative est capable de créer du contenu nouveau à partir d’une consigne (texte, image, code, son, vidéo…).
Elle n’invente pas au sens humain du terme, mais génère une réponse statistiquement plausible à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée.
Exemples :
- ➡️ Rédiger un email à partir de quelques idées
- ➡️ Générer une image à partir d’une description
- ➡️ Produire du code pour une fonction simple
💡 La majorité des outils IA populaires aujourd’hui (ChatGPT, DALL·E, Mistral, GitHub Copilot…) sont des IA génératives.
Qu’est-ce qu’une IA conversationnelle ?
Objectif : interagir de façon fluide avec un humain
Une IA conversationnelle est conçue pour comprendre un échange, maintenir un contexte, et répondre comme le ferait un interlocuteur humain.
Elle peut être générative… ou non. Ce qui la définit, c’est sa capacité à dialoguer.
Exemples :
- ➡️ Un chatbot de support client
- ➡️ Un assistant RH intégré à Slack
- ➡️ Un copilote dans un logiciel métier
💬 Les LLM (Large Language Models) ont fait faire un bond énorme à ces IA, en leur permettant de simuler un échange naturel… même s’ils ne comprennent pas vraiment.
Et l’IA agentique dans tout ça ?
Objectif : atteindre une finalité par ses propres moyens
Une IA agentique ne se contente pas de répondre. Elle planifie une suite d’actions pour atteindre un objectif, en utilisant des outils ou des API.
Elle peut chercher de l’information, interagir avec des applications, diviser un problème en sous-tâches, puis les exécuter.
Exemples :
- ➡️ Générer un rapport en allant chercher des données dans différents outils
- ➡️ Effectuer des réservations ou achats en ligne
- ➡️ Orchestrer une séquence d’envoi d’emails et de relances
🧠 L’IA agentique repose souvent sur des LLM, mais elle est enrichie par une couche logique : mémoire, objectifs, boucles de feedback, outils externes.
IA agentique : comment cadrer un projet sans être expert technique
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Éclairage | API, RAG, modèle… comment tout ça s’assemble ?
Pour bien comprendre ce qu’on achète, ce qu’on branche, ou ce qu’on héberge… il faut comprendre comment les pièces s’articulent.
Une IA moderne n’est pas une grosse machine unique : c’est un assemblage de briques complémentaires, qui dialoguent entre elles via des APIs. Voici, étape par étape, ce qui se passe lorsqu’un utilisateur envoie une requête dans une application IA.
Étapes clés du traitement d’une IA
🔴 1. L’application interagit avec un point d’API
L’application (web, mobile, SaaS…) capture l’action de l’utilisateur (ex : une question, un document à résumer, un besoin métier).
Elle transmet cette demande via une API — un connecteur qui permet à deux systèmes de se parler automatiquement.
💡 Une API (Application Programming Interface), c’est comme une prise électrique : elle permet à l’application d’appeler un service externe sans savoir comment il est construit.
🔴 2. Le moteur de recherche interne (RAG) s’active
La requête passe par un système de RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui analyse la demande et va chercher les documents utiles à l’intérieur d’une base de données ou d’un index vectoriel.
💡 Le RAG, c’est une couche de recherche qui vient enrichir un modèle IA. Il récupère les bonnes infos pour les transmettre au modèle avant qu’il ne réponde.
🔎 Sans lui, le modèle répond sans contexte. Avec lui, il répond « documenté ».
🔴 3. Les ressources sont explorées (base de données ou en ligne)
Le système va puiser dans différentes sources de données :
- ➡️ Données d’entreprise (CRM, ERP…)
- ➡️ Contenus web indexés
💡 Ce qui compte ici, c’est d’avoir des sources fiables, organisées, et bien structurées pour être exploitables par la machine.
🔴 4. Les résultats sont renvoyés à l’application
Les éléments trouvés sont encapsulés dans la requête pour être utilisés par le modèle IA.
Ils sont souvent reformattés sous forme de contexte structuré (texte brut, métadonnées…).
💡 L’application ne reçoit pas encore une réponse « humaine » à ce stade, mais des éléments bruts destinés à guider le modèle.
🔴 5. Le LLM entre en scène
Le LLM (Large Language Model) est une IA entraînée pour prédire du texte, mot après mot.
Il utilise les éléments fournis par le RAG pour générer une réponse cohérente, contextualisée et rédigée en langage naturel.
💡 Un LLM ne « comprend » pas — il génère du texte qui a du sens statistique. Il transforme des données en discours lisible.
🎯 Résultat final :
L’utilisateur reçoit une réponse fluide, adaptée à sa demande, qui s’appuie sur les données internes de l’entreprise… sans jamais avoir eu à les chercher lui-même.
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Perspectives | Que faut-il retenir avant de choisir une solution IA ?
L’IA, ce n’est pas un module magique à « brancher » dans un coin du SI. C’est une brique technique qu’il faut encadrer, outiller et relier à vos vrais besoins. Avant de choisir une solution IA, posez-vous ces 5 questions simples — mais structurantes :
1. Quel problème essayons-nous de résoudre ?
Une IA bien cadrée part d’un besoin métier clair : gain de temps, automatisation, soutien aux équipes…
🎯 Pas de besoin précis = pas de valeur mesurable.
Build vs run : ce que l’IA va automatiser
2. Qui va l’utiliser (et dans quel cadre) ?
S’agit-il :
- ➡️ d’un outil interne ?
- ➡️ d’une brique technique pour des devs ?
- ➡️ d’un assistant pour des métiers non tech ?
👥 Votre cible oriente les choix d’interface, de gouvernance… et de formation.
IA en entreprise : quelles solutions pour quels besoins ?
3. Quels sont les flux de données concernés ?
Quelles données seront :
- ➡️ envoyées vers un modèle (input) ?
- ➡️ utilisées en contexte (via RAG) ?
- ➡️ générées par le modèle (output) ?
🔒 Ça pose la question des droits, de la confidentialité… et du RGPD.
Comment les DPO peuvent rester conformes face à l’IA
4. Quel niveau d’autonomie souhaite-t-on ?
Souhaitez-vous :
- ➡️ un SaaS prêt à l’emploi ?
- ➡️ une application sur mesure ?
- ➡️ un agent autonome qui agit seul ?
🛠️ Plus l’autonomie est grande, plus la complexité technique (et réglementaire) grimpe.
Comprendre les bases de l’automatisation
5. Qui pilote (et avec quelle gouvernance) ?
Un projet IA implique souvent :
- ➡️ un sponsor stratégique,
- ➡️ des métiers (utilisateurs finaux),
- ➡️ une équipe technique (intégration),
- ➡️ un référent juridique ou conformité.
🧭 Sans gouvernance claire, une IA puissante peut vite devenir un risque mal maîtrisé.
Les rôles dans un projet IA : qui fait quoi ?
Un projet IA à cadrer sans perdre le fil ?
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Quiz | Testez vos connaissances sur l’IA !
Vous avez suivi jusqu’ici ? Ce quiz express vous permet de vérifier que vous avez bien capté l’essentiel (et de crâner un peu au passage).
1. L’intelligence artificielle est :
🔵 a) Une technologie qui imite l’intelligence humaine.
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
🔵 c) Un ordinateur très puissant.
🔵 a) Une technologie qui imite l’intelligence humaine.
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
🔵 c) Un ordinateur très puissant.
👉 Réponse :
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
L’IA regroupe diverses approches, comme l’apprentissage automatique et les méthodes symboliques.
2. Quelles sont les deux grandes approches de l’IA ?
🟠 a) L’apprentissage automatique et l’apprentissage manuel.
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
🟠 c) Les réseaux neuronaux et les algorithmes de tri.
🟠 a) L’apprentissage automatique et l’apprentissage manuel.
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
🟠 c) Les réseaux neuronaux et les algorithmes de tri.
👉 Réponse :
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
Les méthodes symboliques reposent sur des règles explicites, tandis que l’apprentissage automatique utilise des données pour entraîner des modèles.
3. ChatGPT est un exemple de :
🔴 a) Méthode symbolique.
🔴 b) Apprentissage automatique (machine learning).
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
🔴 d) Intelligence artificielle générale (IA forte).
🔴 a) Méthode symbolique.
🔴 b) Apprentissage automatique (machine learning).
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
🔴 d) Intelligence artificielle générale (IA forte).
👉 Réponse :
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
ChatGPT repose sur un modèle de deep learning appelé transformer, qui lui permet de comprendre et de générer du langage naturel. Il s’agit d’une sous-branche de l’apprentissage automatique.
4. Le machine learning (ML) est basé sur :
🟢 a) Des règles fixes définies par des humains.
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
🟢 c) La simulation exacte du cerveau humain.
🟢 d) Un système d’intelligence générale capable de tout faire.
🟢 a) Des règles fixes définies par des humains.
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
🟢 c) La simulation exacte du cerveau humain.
🟢 d) Un système d’intelligence générale capable de tout faire.
👉 Réponse :
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
Le machine learning utilise des données pour entraîner des modèles à reconnaître des schémas et à prendre des décisions, sans être explicitement programmé pour chaque tâche.
5. Pourquoi la gouvernance des données est-elle cruciale pour un projet d’IA ?
🟣 a) Pour éviter les biais dans les résultats.
🟣 b) Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
🟣 c) Pour respecter les réglementations et optimiser les performances.
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
🟣 a) Pour éviter les biais dans les résultats.
🟣 b) Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
🟣 c) Pour respecter les réglementations et optimiser les performances.
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
👉 Réponse :
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
Une bonne gouvernance des données est essentielle pour un projet d’IA réussi et conforme aux normes.
☕ Conclusion
Pourquoi il est essentiel de comprendre les bases de l’IA
Pour nous, pros du digital, comprendre les bases de l’IA n’est plus une option.
C’est indispensable pour savoir dans quoi on s’embarque — pour soi, pour son équipe, pour ses clients.
Et entre nous :
aucune question n’est trop bête quand il s’agit d’IA.
J’ai appris, au fil des projets, qu’un simple « Attendez, on parle bien de la même chose ? »
peut éviter bien des malentendus (et quelques crashs en production).
Poser les mots. Clarifier les enjeux. S’assurer qu’on est aligné.
Ce sont des gestes simples… mais puissants.
Et une fois que tout le monde est sur la même longueur d’onde —
c’est là qu’on peut introduire la gouvernance IA.
Pas comme une contrainte, mais comme un cadre intelligent.
Une manière de sécuriser l’innovation, et de donner à l’IA un rôle clair et assumé dans vos projets.
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet digital — Stratégie : SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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Bonjour,
Vous mentionnez dans votre article des modèles capables d’interpréter des images. Est-ce que ce sont les mêmes qui sont capables d’en créer ?
Bonjour,
Merci pour votre question ! Les modèles capables d’interpréter des images (comme identifier ce qu’elles contiennent) ne sont pas nécessairement les mêmes que ceux utilisés pour en créer.
👉 Les modèles qui interprètent des images, comme ceux utilisés en reconnaissance d’objets ou en classification, reposent sur des architectures comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
👉 En revanche, les modèles qui génèrent des images, comme DALL·E ou Stable Diffusion, s’appuient sur des architectures spécifiques à la génération, comme les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou les modèles de diffusion.
Ces deux catégories de modèles peuvent partager des principes communs, mais leur entraînement et leur objectif sont très différents. Si le sujet vous intéresse, je pourrais envisager de détailler cela dans un futur article !