L’intelligence artificielle (IA) existe depuis des années, mais ses avancées sont plus rapides que jamais, transformant les industries à une vitesse vertigineuse. La capacité de l’IA à transformer les fonctions métier ne fait aucun doute, mais il peut sembler assez difficile de surmonter ses complexités.
Les directeurs techniques comme les responsables et directeurs de la stratégie d’IA ont pour mission de façonner le déploiement de l’IA. Une mission indéniablement complexe. Les bonnes décisions peuvent ouvrir la voie à une réussite sans précédent ; en revanche, le moindre faux pas peut avoir des revers coûteux. Mais voici l’essentiel : une stratégie d’IA vraiment robuste ne repose pas sur un seul type d’IA. C’est en intégrant de manière transparente l’IA traditionnelle, générative et agentique que les entreprises pourront atteindre une forme de polyvalence et produire un réel impact.
Ce blog présente les trois types d’IA (l’IA traditionnelle, l’IA générative et l’IA agentique) et décrit des stratégies exploitables pour commencer à élaborer une stratégie d’IA robuste. À la fin de votre lecture, vous comprendrez comment ces différentes applications d’IA peuvent se compléter et transformer les opérations de votre entreprise.
Comprendre les trois types d’IA
Avant d’élaborer une stratégie d’IA, il est important de connaître les différentes formes que peut prendre l’IA et leurs rôles respectifs dans les écosystèmes d’entreprise. Certaines possibilités, comme l’intelligence artificielle générale (IAG), restent largement dans le domaine de la science-fiction, mais ces trois types d’IA stimulent aujourd’hui l’innovation dans le monde réel.
IA traditionnelle
Il s’agit de la forme la plus répandue d’IA, qui se concentre sur la reconnaissance des formes, l’analyse des données, la modélisation prédictive, la vision par ordinateur et les jumeaux numériques. L’IA traditionnelle excelle dans les solutions automatisées et spécifiques à une tâche. Ses principales applications incluent la détection de fraude, les véhicules autonomes, la prévision de la chaîne logistique et la segmentation client.
Véritable épine dorsale des entreprises tournées vers l’IA, cette technologie a largement fait ses preuves sur le plan de l’efficacité et de la précision. Elle ne génère pas de nouvelles idées, mais applique les connaissances existantes pour résoudre des problèmes clairement définis.
IA générative
L’IA générative représente la prochaine vague d’innovation. Elle crée du contenu entièrement nouveau, comme du texte, des images, de la musique ou du code, basé sur des modèles et des connaissances extraites des données d’entraînement. En utilisant des LLM pour exploiter les données de votre entreprise, vous pouvez accéder à de précieuses informations qui vous aideront à acquérir un puissant avantage concurrentiel.
Les entreprises utilisent l’IA générative pour créer des campagnes publicitaires sur mesure, générer des réponses de support client et même coder des logiciels. Bien que puissante, son développement et son ajustement imposent de mobiliser davantage d’efforts que l’IA traditionnelle, car les résultats peuvent varier considérablement selon la qualité des données d’entrée et des invites.
L’IA agentique
L’IA agentique repousse les limites de l’innovation en permettant aux systèmes de fonctionner de manière autonome et de prendre des décisions indépendantes sans intervention humaine constante. À la différence de l’IA traditionnelle, l’IA agentique est autonome et fonctionne avec différents degrés d’indépendance pour effectuer des tâches. Elle est également conçue pour poursuivre certains objectifs définis sans instructions explicites sur la façon de les atteindre. Cela ne signifie pas que les humains ne participent plus au processus de prise de décision. Ils évoluent vers un rôle d’orchestrateur de l’IA.
Ces agents d’IA sont capables de raisonner et de prendre des décisions, d’analyser des informations, de tirer des conclusions et de prendre des mesures décisives. Perspicaces, ils sont capables d’interagir avec leur environnement en collectant et en traitant des données à l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’autres techniques. En outre, l’IA agentique est capable d’apprendre et de s’adapter, en faisant évoluer continuellement son comportement en fonction de l’analyse des données et des interactions avec son environnement. Elle fait le lien entre automatisation et adaptation, pour des décisions instantanées et intelligentes, parfaitement adaptées au contexte.
L’IA agentique est utilisée notamment pour l’automatisation des workflows, les véhicules autonomes et la résolution des violations de la sécurité. Elle peut être déployée, par exemple, pour surveiller les vulnérabilités dans les systèmes critiques, répondre de manière dynamique aux violations de la sécurité et adapter proactivement les protocoles de sécurité, le tout avec des interruptions de service minimales.
Bien que l’IA agentique offre un potentiel révolutionnaire, son développement exige un niveau de confiance plus élevé et une atténuation des risques plus importante compte tenu de son autonomie.
Conseils pratiques pour l’élaboration d’une stratégie d’IA
Élaborer une stratégie d’IA complète, adaptée aux besoins uniques de votre entreprise, peut sembler complexe. La bonne nouvelle ? Il n’est pas nécessaire de se lancer pleinement dans chaque type d’IA dès le départ. Une approche pragmatique et progressive est souvent la meilleure voie à suivre.
1. Continuer à investir dans l’IA traditionnelle
Si vous avez déjà commencé à déployer l’IA traditionnelle, ne négligez pas ce flux de travail précieux. Ces systèmes éprouvés et évolutifs sont essentiels dans de nombreux secteurs et continuent d’avoir un impact significatif. Concentrez-vous sur l’optimisation et l’expansion dans des domaines comme la gestion de la chaîne logistique, la détection de fraude ou l’amélioration de la prise de décision basée sur les données.
L’investissement continu dans l’IA traditionnelle permet d’obtenir des résultats constants, maintenir l’adhésion interne et générer un retour sur investissement mesurable pour soutenir des initiatives d’IA plus vastes.
2. Accélérer vos efforts dans le domaine de l’IA générative
Une fois que vous avez atteint un degré de maturité satisfaisant en matière d’IA, le moment est venu de progresser avec l’IA générative. Les opportunités pour stimuler la créativité et la personnalisation sont immenses. Ne tardez pas : commencez dès maintenant à utiliser des outils pour automatiser la création de contenu, améliorer les points de contact du support client et faire évoluer vos stratégies marketing personnalisées.
L’IA générative progresse rapidement, alors privilégiez l’expérimentation et la formation dès aujourd’hui. En établissant des partenariats avec des fournisseurs d’IA expérimentés, vous pouvez garder une longueur d’avance et exploiter pleinement son potentiel avant vos concurrents.
3. S’orienter vers l’IA agentique
Le déploiement d’une IA agentique est un parcours difficile, mais gratifiant. Cette forme avancée d’autonomie nécessite une gouvernance des données de haute qualité, des mesures de sécurité robustes et une confiance dans la capacité de votre système à prendre des décisions critiques de manière indépendante. La réussite dépend également d’une cartographie efficace des processus métier et d’une définition claire des résultats et des préférences pour guider la prise de décision de l’IA.
Envisagez des déploiements progressifs de l’IA agentique : vous pouvez par exemple automatiser les workflows IT courants ou mettre en place des systèmes de surveillance dynamiques pour la cybersécurité. De petites applications à faible risque peuvent ouvrir la voie à des déploiements futurs plus larges à l’échelle de l’entreprise.
Pourquoi les trois types d’IA sont essentiels dans votre stratégie
La réussite d’une stratégie d’IA d’entreprise ne repose pas exclusivement sur un seul type d’IA. Elle doit véritablement intégrer l’IA traditionnelle, générative et agentique de manière complémentaire. Par exemple, l’IA traditionnelle peut analyser des données historiques, tandis que l’IA générative peut créer de nouveaux contenus d’engagement client à partir de ces données. Quant à l’IA agentique, elle peut déployer et ajuster de manière autonome des campagnes marketing en temps réel.
Conjuguées, ces formes d’IA créent un puissant écosystème alliant automatisation, innovation et adaptabilité.
Travailler en partenariat avec des experts
L’IA est sans doute le marché technologique le plus avancé et le plus dynamique qui existe aujourd’hui. Avoir le bon partenaire dans votre parcours d’adoption de l’IA est essentiel pour transformer les défis en opportunités et la complexité en simplicité, tout en vous permettant d’atteindre un retour sur investissement plus rapidement.
En collaboration avec NVIDIA, Dell Technologies propose des solutions d’entreprise de bout en bout via l’AI Factory, conçues pour vous aider à intégrer l’IA en toute transparence dans votre entreprise. Que vous commenciez par une IA traditionnelle ou que vous vous orientiez vers l’IA agentique, notre expertise vous accompagne à chaque étape de votre parcours.
Nous avons déjà guidé un nombre incalculable d’entreprises dans la mise en œuvre de technologies transformatrices. Nous pouvons en faire de même pour votre organisation.
