Le numérique 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 que c’est un algorithme ? Un assistant ? Un logiciel qui apprend tout seul ? Une solution miracle à coller sur un problème mal défini ? (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.
🤔 Pourquoi tout le monde ne parle pas de la même « IA » ?
Le terme « intelligence artificielle » est devenu une sorte de mot fourre-tout. Derrière cette étiquette, on trouve :
- des vraies avancées technologiques (et c’est bluffant),
- des outils qui font de l’automatisation sans être vraiment « intelligents »,
- des discours commerciaux très enthousiastes (parfois un peu trop),
- et des réglementations qui tentent de remettre un peu d’ordre là-dedans.
Voici quatre visions courantes de l’IA, qu’on retrouve dans les projets, les appels d’offres, ou même dans les discussions entre collègues.
🧩 Vision 1 – L’IA comme on l’imagine
(mais rarement telle qu’elle est)
Celle des médias, des films, de l’imaginaire collectif.
Cerveaux électroniques, robots conscients, machines qui pensent (trop).
➡️ Ça alimente autant l’émerveillement que l’angoisse.
C’est celle qu’on visualise spontanément : des systèmes capables de comprendre, apprendre, décider — presque comme un humain.
📚 À lire aussi : L’IA en 2025 : Géniale ou inquiétante ?
🧩 Vision 2 – L’IA qu’on appelle comme ça
(mais qui est surtout de l’automatisation)
Un formulaire qui se remplit tout seul, une suite d’actions automatisées… et hop, on appelle ça “IA”.
➡️ Dans la pratique, c’est souvent juste du RPA ou du scripting.
RPA – pour Robotic Process Automation – désigne l’automatisation de tâches répétitives, comme remplir un champ ou copier des données.
Le scripting – repose sur des mini-programmes écrits à la main pour exécuter des instructions simples.
➡️ Ni l’un ni l’autre ne “comprend” ce qu’il fait.
🧩 Vision 3 – L’IA des technos : machine learning & co
Celle des ingénieurs, data scientists, et experts.
On parle de modèles, d’algorithmes, de métriques de précision.
➡️ C’est ici que vit la vraie complexité technique… mais c’est aussi souvent invisible pour les non-initiés.
🧩 Vision 4 – L’IA des régulateurs
Celle du RGPD, de l’AI Act, de la conformité.
➡️ L’IA devient ici un “système à haut risque” à documenter, auditer, surveiller.
Mais derrière cette vision juridique, les enjeux d’usage et d’impact sont parfois mal compris.
📚 À lire aussi : RGPD et intelligence artificielle : comment les DPO peuvent-ils naviguer dans ce nouveau paysage ?
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🧠 Qu’y a-t-il vraiment derrière le mot « IA » ? (et pourquoi c’est utile de le savoir)
Maintenant qu’on a fait le tri côté usages, revenons un moment à la technique — mais en version accessible, promis.
L’IA regroupe plusieurs familles de méthodes, qu’on peut imaginer comme des couches imbriquées.
Et comprendre ces couches, c’est comprendre ce qu’on utilise (ou qu’on achète).
🧠 Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (au sens large) ?
L’intelligence artificielle désigne tout système capable de reproduire une tâche normalement réservée à un humain : comprendre, raisonner, percevoir, agir…
➡️ Exemple : reconnaître un visage, répondre à un message, recommander un article.
💡 Beaucoup d’IA fonctionnent comme des agents : elles perçoivent leur environnement, prennent des décisions, puis agissent.
Elles ne font pas que calculer — elles interagissent avec un contexte, pour atteindre un objectif.
Ce n’est pas une baguette magique.
C’est une grille de lecture pour comprendre ce que font vraiment ces systèmes… et ce qu’on leur confie.
🧠 Deux grandes approches de l’IA
🧩 Les méthodes symboliques : l’ancienne école
👉 Elles reposent sur des règles logiques codées à la main.
Utilisées dans des contextes très structurés (juridique, médical, fiscal…).
➡️ Exemple : moteur de règles qui décide si un dossier est complet.
💬 Limite : peu flexibles, elles fonctionnent bien dans un cadre stable, mais pas quand le contexte évolue.
📈 Le machine learning : la nouvelle école
👉 Ici, la machine apprend à partir de données.
On ne lui dit pas quoi faire, on lui montre des exemples, et elle généralise.
➡️ Exemple : reconnaître un visage après avoir analysé des milliers de photos.
💡 C’est la base des IA modernes. Plus vos données sont bonnes, plus l’IA sera pertinente.
📚 À lire aussi : Machine learning : comment ça marche et à quoi ça sert en entreprise ?
🧠 Le deep learning : quand l’IA devient costaud
Le deep learning est une branche du machine learning.
Il repose sur des réseaux de neurones artificiels — une structure qui imite (de très loin) notre cerveau.
C’est ce qui fait tourner les IA les plus impressionnantes :
➡️ Exemple :
✅ ChatGPT → traitement du langage avec un LLM (Large Language Model cf: 👇)
✅ DALL·E → génération d’images
✅ Analyse vidéo → détection de comportements suspects
💬 C’est super puissant, mais aussi énergivore, complexe, et souvent peu explicable. À manier avec discernement.
🧠 Les réseaux convolutifs : les yeux du deep learning
Dans la grande famille du deep learning, il y a des spécialistes.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont les pros de l’image.
➡️ Exemple :
📷 Reconnaissance d’objet (voitures, visages, logos…)
🧪 Imagerie médicale (scanner, IRM…)
🚗 Vision embarquée dans les voitures autonomes (piétons, panneaux…)
💬 Interpréter une image, c’est aussi du deep learning — mais différent de celui qui en génère.
🧠 Les LLM : quand l’IA commence à parler
Un LLM (Large Language Model) est un modèle de deep learning entraîné sur des milliards de mots.
Il prédit les mots suivants pour produire un texte qui “sonne juste”.
➡️ Exemple :
💬 Un LLM ne pense pas, mais il imite extrêmement bien le langage humain.
🎨 Générative ? Conversationnelle ? Les deux ?
- Une IA générative crée du contenu nouveau (texte, image, code…)
- Une IA conversationnelle est conçue pour échanger avec vous
💡 Certaines IA font les deux (comme ChatGPT), mais ce n’est pas automatique !
📚 À lire aussi : Quelle version de ChatGPT choisir en 2025 ? 🤔 🤖
🧠 Et l’IA agentique dans tout ça ?
On en parle de plus en plus, surtout avec les nouveaux assistants intelligents qui enchaînent des tâches complexes.
👉 Mais attention : l’IA agentique n’est pas une technologie en soi.
C’est une approche d’architecture, qui consiste à construire un système capable de planifier, agir, analyser… et recommencer, de façon autonome.
Concrètement, un agent IA peut :
- formuler un objectif,
- chercher des infos,
- utiliser un LLM pour raisonner,
- appeler des outils (API, no-code…),
- et ajuster sa stratégie en fonction des résultats.
Il s’appuie sur des IA déjà existantes (notamment des modèles génératifs), mais ce n’est pas une nouvelle “branche” de l’IA comme le machine learning ou le deep learning.
💬 C’est une façon de combiner les briques, pas une brique de plus.
📚 À lire aussi : IA agentique : faut-il lui confier les clés du camion ?
🎓 Lexique express à garder sous le coude
IA : tout système qui simule une capacité humaine (comprendre, percevoir, raisonner…)
Machine learning (ML) : l’IA qui apprend à partir de données, sans qu’on lui code toutes les règles
Deep learning : sous-ensemble du ML, basé sur des réseaux de neurones artificiels
LLM (Large Language Model) : modèle de langage de grande taille, comme ChatGPT, entraîné sur des milliards de mots
NLP (Natural Language Processing) : traitement automatique du langage naturel (comprendre et générer du texte)
IA symbolique : IA basée sur des règles logiques écrites à la main (type systèmes experts)
CNN (Convolutional Neural Networks) : réseaux de neurones spécialisés dans l’analyse d’images
GAN / modèles de diffusion : modèles génératifs capables de créer des images à partir de données ou de texte
Transformer : architecture de deep learning qui alimente les LLM et révolutionne le traitement du langage
IA générative : IA conçue pour produire un contenu inédit (texte, image, son…)
IA conversationnelle : IA conçue pour dialoguer avec l’humain, souvent via un LLM
Quiz connaissances sur l’IA !
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.
📚 À lire : Machine learning : comment ça marche et à quoi ça sert en entreprise ?
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.
📚 À lire : Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote et comment garder le contrôle ?
☕ 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.
📚 À lire aussi : Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote et comment garder le contrôle ?
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- Pourquoi ChatGPT n’est pas un moteur de recherche (et pourquoi c’est un vrai problème UX)
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 !