Avant de choisir entre IA classique et IA générative, il est essentiel de comprendre comment les entreprises abordent concrètement l’adoption de l’intelligence artificielle et quels résultats elles en tirent.

Selon l’étude IBM publié en 2024, 26 % des grandes entreprises françaises (de plus de 1000 employés) déclarent avoir activement déployé l’IA, tandis que 45 % supplémentaires sont en phase d’exploration ou expérimentation.
Dans le même temps, le rapport mentionne que 75 % des entreprises investissant dans des projets IA n’ont pas atteint le retour sur investissement prévu.

Ces chiffres montrent deux choses : l’'IA est déjà beaucoup utilisée mais une forte proportion d’entreprises ne parviennent pas encore à transformer l’investissement IA en bénéfice réel pour l’entreprise.

Fondements de l’IA classique : Définition et fonctionnement

L’IA classique (aussi appelée IA traditionnelle ou “analytique”) repose sur des algorithmes d’apprentissage supervisé, des modèles statistiques, des réseaux de neurones “classiques”.

En clair, elle prend des données, identifie des corrélations, puis prédit ou classe.

Par exemple : En ressources humaines, l’algorithme peut analyser des milliers de CV pour prédire les candidats les plus compatibles à un poste. L’IA apprend sur des données passées et prédit ensuite. C’est de l’IA prédictive.

Les 3 Grandes Catégories d’IA :

• IA analytique : Elle permet de décrire ce qu’il s’est passé. Exemple : “Ce trimestre, nos ventes en Europe ont baissé de 8 %.”
• IA statistique : Elle quantifie les relations entre les variables. Exemple : “Il y a une corrélation de 0,7 entre le budget pub et le taux de conversion.”
• IA prédictive : Elle se base sur les données passées pour anticiper l’avenir. Exemple : “Ce client a 80 % de probabilité d’acheter dans les 30 prochains jours.”

Dans beaucoup de solutions classiques, on combine les trois : on analyse (analytique), on identifie des patterns (statistique), puis on prévoit (prédictive).

Avantages & limites

‍Avantages

1. Performant quand les données sont bien structurées (tableaux, bases SQL, KPI).
2. Robuste dans des tâches stables et bien définies (ex : détection de fraude, scoring, segmentation).
3. Transparence : il est facile de déterminer pourquoi le modèle a pris une telle décision, ce qui est utile pour la conformité ou les audits.

Limites réelles

1. Dès que les cas sont nouveaux ou créatifs, les systèmes d'IA classique deviennent beaucoup moins efficaces. Exemple : L'IA classique aura beaucoup de difficultés à imaginer un slogan original ou concevoir un visuel inédit car elle se base sur une information qui existe déjà.
2. Par conséquent, elle dépend largement de la qualité des données (données manquantes, biais, erreurs).

 Cas d’usage d’IA classique

1. Prévision de ventes
   Exemple : un retailer utilise les ventes passées, saisons, promotions, météo, pour prédire quelle quantité de stock commander. L’IA classique (modèles linéaires, forêts aléatoires) agit ici.
2. Détection de fraude
   Exemple banque : transactions historiques marquées fraude vs non fraude. Le modèle apprend à repérer des modèles anormaux dans les nouvelles transactions.
3. Optimisation logistique
   Exemple : optimiser les itinéraires de livraison avec contraintes temps, coûts, distances, pour minimiser le coût total.

Ces cas sont bien maîtrisés par l’IA classique parce que les erreurs peuvent être quantifiées et les données sont bien structurées.

Qu’est-ce que l’IA générative ? Définition, fonctionnement et utilité

Définition et principe de fonctionnement

L’IA générative utilise des architectures plus avancées (modèles de langage comme GPT, diffusion pour images, etc.) pour produire du contenu original.

Son fonctionnement repose sur des modèles entraînés sur d’énormes groupement de données non labellisées : texte, images, code. On lui donne des “prompts” (requêtes) et elle génère une réponse plausible basée sur une probabilité statistique : le modèle choisit les mots les plus susceptibles de suivre en fonction du contexte fourni.

Par exemple, lorsque vous saisissez un message sur votre téléphone, le clavier vous propose automatiquement les mots suivants. Si vous écrivez « Je suis désolé de… » et que le système suggère « ne pas avoir répondu plus tôt », cela illustre parfaitement le principe. Le système a analysé des millions de phrases similaires et anticipe la suite la plus probable de votre texte. Il ne comprend pas réellement votre émotion, mais il sait, d’un point de vue statistique, comment les utilisateurs ont tendance à terminer ce type de phrase.

Comment cela s’applique concrètement dans un cadre professionnel?

Création de supports de formation pour un manager RH

Prompt :

« Rédige un module d’onboarding pour les nouveaux employés, adapté à notre culture d’entreprise. »

Exemple de visuel généré par IA :

‍

Conception de produits pour un designer

Prompt :

« Imagine une bouteille d’eau réutilisable futuriste en aluminium. »

Exemple de visuel généré par IA :

Rédaction commerciale pour un responsable marketing

Prompt :

« Propose un message LinkedIn pour présenter notre nouvelle offre de conseil. »

Exemple de visuel généré par IA :

💡 Chez NovaTech, nous croyons que la performance passe par une stratégie claire et des décisions éclairées.
C’est pourquoi nous lançons notre nouvelle offre de conseil dédiée à l’accompagnement digital des entreprises.

Notre objectif : aider les organisations à identifier leurs leviers de croissance, optimiser leurs processus internes et tirer pleinement parti de la technologie pour gagner en efficacité.

Que vous soyez une PME ou une grande structure, nos experts vous accompagnent à chaque étape — de l’audit à la mise en œuvre opérationnelle.

👉 Contactez-nous pour découvrir comment nous pouvons transformer vos ambitions en résultats concrets.

#Conseil #TransformationDigitale #Innovation #Performance

Aide à la décision pour un analyste

Prompt :

« Résume ce rapport de 30 pages sur nos ventes trimestrielles. »

Exemple de visuel généré par IA :

Synthèse des ventes – NovaTech

‍Bénéfices observés

Selon le site bpifrance, l’IA générative permettrait à près de 60 % des employés d’économiser 5 heures de travail par semaine pour certains types de tâches de contenu comme la rédaction ou la recherche web.

Dans une autre enquête publiée par Forbes, 86 % des entreprises ayant implémenté l’IA générative disaient avoir vu une augmentation de leurs revenus de plus de 6 %. En parallèle, 77 % ont observé une amélioration de l’acquisition de prospects, et 45 % affirment que la productivité des employés a au moins doublé.

Comparaison directe : IA classique vs IA générative

‍Différences fondamentales

Exemple simple

Supposons que vous vouliez décider du prix optimal pour un produit : vous utilisez une IA classique qui regarde les ventes passées, concurrents, saisonnalité, etc., et l’IA vous propose un prix.

Si vous voulez créer la page de vente, le slogan, les visuels, vous demandez à l’IA générative de générer plusieurs propositions.

Complémentarité ou concurrence ?

Plutôt que de les opposer, la meilleure option peut être de les combiner.

• D’abord, l’IA classique analyse vos données clients (profil, comportements, segments).
• Ensuite, l’IA générative se sert de ces insights pour générer des contenus personnalisés (emails, visuels, scripts). 

Critères pour choisir entre IA classique ou IA générative

Voici des critères clairs pour vous aider à choisir :

1. Objectif principal
   
   • Si votre priorité est “analyser, prédire, optimiser”, l’IA classique est probablement suffisante.
   • Si vous cherchez “créer, automatiser la génération, innover”, l’IA générative est plus adaptée.
2. Nature des données disponibles
   
   • Si vous n’avez que des données structurées (chiffres, base SQL), IA classique.
   • Si vous avez des textes, images, corpus volumineux, l’IA générative peut tirer parti.
3. Volume de contenu à produire
   
   • Si vous devez produire beaucoup de contenus similaires ou personnalisés, l’IA générative devient le choix unique.
4. Risque 
   
   • Pour des secteurs régulés (banque, assurance, santé), l’IA classique avec plus de transparence est souvent valorisée.
   • L’IA générative peut poser des risques si les décisions ne sont pas vérifiées par un humain et si l’outil utilisé n’est pas sécurisé.

Conclusion

Choisir entre IA classique et IA générative n’est pas un dilemme binaire, mais une question de priorité métier, contexte, ressources et maturité.

- Si vous avez besoin d’analyses robustes, de prévisions fiables sur des données bien structurées, l’IA classique reste souvent le socle.

- Si vous devez produire du contenu à l’échelle, innover dans la communication, automatiser la création, l’IA générative est à privilégier.

Dans la plupart des cas, tester l’IA générative est le plus simple à tester à petite échelle. Cela permet de mesurer clairement les gains (temps, revenus, qualité), et d’être prêt à ajuster.
Si vous souhaitez tester l’intelligence artificielle dans un cadre sécurisé et souverain, des solutions comme Delos Intelligence permettent de démarrer rapidement, sans compromis sur la confidentialité des données ni sur la maîtrise des outils. La suite bureautique est conçue pour s’intégrer à vos usages quotidiens. Vous pouvez testez Delos gratuitement via ce lien.