Que signifie « IA générative » ?

L'IA générative est une forme d'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle désigne l'ensemble des systèmes numériques capables de reconnaître des schémas dans les données et de prendre en charge des tâches qui nécessiteraient autrement une intervention humaine (perception, évaluation ou prise de décision). Cliquez pour en savoir plus . Elle génère ainsi du contenu (texte, images, audio, vidéo ou code) en apprenant des schémas à partir de données d'entraînement et en les appliquant à de nouvelles tâches. Pour les PME, l'IA générative est utile lorsqu'elle résout des problèmes spécifiques : structuration plus rapide, meilleure formulation, accès facilité aux connaissances ou réduction des tâches répétitives. Sa principale limite demeure : l'IA générative ne remplace ni la stratégie, ni l'expertise, ni la responsabilité humaine.

Dans mon travail auprès des PME, je constate fréquemment le même problème : l’IA est soit surestimée, soit totalement inutilisée par crainte de l’incertitude. Ces deux situations conduisent à de mauvaises décisions. Bien utilisée, l’IA générative n’améliore pas automatiquement la qualité, mais elle est plutôt un outil de clarté, de positionnement et de simplification des processus.

L'IA générative ne remplace pas la réflexion. Elle met en lumière la qualité de votre stratégie, de vos données et de vos processus qualité.

L'IA générative expliquée simplement

L'IA générative crée du contenu inédit à partir de probabilités apprises. Un système reconnaît des schémas dans les données d'entraînement et calcule un résultat approprié : un paragraphe, un concept visuel, une ligne de code, un résumé, une voix off ou un script vidéo.

Il est important de faire la distinction entre les deux : l’IA classique reconnaît, évalue ou décide souvent à partir de données existantes. L’IA générative, quant à elle, produit du contenu inédit. L’apprentissage automatique constitue le fondement méthodologique de nombreux systèmes d’IA, tandis que l’apprentissage profond, utilisant des réseaux neuronaux, traite des modèles particulièrement complexes.

Un exemple concret : l’IA classique peut segmenter les données clients . La segmentation consiste à diviser systématiquement un marché, un groupe cible, une clientèle ou un ensemble de données en segments plus petits présentant des caractéristiques communes. La segmentation permet d’affiner les décisions : … Cliquez pour en savoir plus et calculer la probabilité d’un intérêt d’achat. L’IA générative peut ensuite créer des brouillons d’e-mails, de modules d’offre, de réponses aux FAQ ou de versions pour les réseaux sociaux. Toutefois, cet avantage n’est perceptible que si la définition du groupe cible (un groupe cible, également appelé public cible, est un groupe spécifique de personnes ou d’acheteurs, tels que les consommateurs, les clients potentiels, les décideurs, etc.)… Cliquez pour en savoir plus ) , le ton à adopter et le processus d’approbation sont clairement définis.

Comment fonctionne l'IA générative ?

L'IA générative moderne utilise différentes familles de modèles. Pour les PME, il n'est pas nécessaire de comprendre toutes les formules techniques ; une compréhension de la logique de base suffit pour une classification correcte.

• Large Language Model, ou LLM en abrégé : Un modèle de langage de grande taille génère et traite le langage. Grand modèle de langage comment la classe de modèle sous-jacente à ChatGPT calcule quels mots, phrases ou structures sont susceptibles de convenir dans un contexte donné.
• Transformateur: Les architectures de transformateurs constituent un fondement central de nombreuses architectures modernes. Modèles de langageQu'est-ce qu'un modèle de langage ? Un modèle de langage est un type d'intelligence artificielle (IA) entraînée à comprendre et à générer le langage humain. Cliquez pour en savoir plusIls aident les modèles à pondérer les relations entre les mots, les phrases et les contextes.
• Modèle de diffusion : Les modèles de diffusion sont particulièrement importants pour la génération d'images et, de plus en plus, pour la génération vidéo et audio. Ils génèrent du contenu étape par étape à partir du bruit et affinent ce résultat jusqu'à l'obtention de l'image ou du signal cible.
• GAN : Un réseau antagoniste génératif (GAN) fonctionne avec deux réseaux entraînés l'un contre l'autre : un générateur crée du contenu, un discriminateur évalue si ce contenu semble authentique.
• VAE : Un auto-encodeur variationnel (VAE) condense les données en une représentation interne et génère de nouvelles variantes à partir de celle-ci. Les VAE sont utilisés, entre autres, pour la génération créative de variantes et la modélisation des données.
• IA multimodale : Modèles multimodauxModèles multimodaux : que sont-ils et pourquoi devriez-vous vous y intéresser ? Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique, ils font constamment leur apparition… Cliquez pour en savoir plus Ils combinent de multiples formats d'entrée et de sortie, tels que texte, images, audio, vidéo et code. Cela permet à un système, par exemple, de décrire une image, d'analyser un graphique ou de rédiger un script vidéo à partir d'un briefing.

ChatGPT est un exemple bien connu d'intelligence artificielle générative dans le domaine de la génération de texte. La génération de langage naturel (GLN) est une technologie de conversion de données en texte qui génère un texte compréhensible à partir de données structurées ou préparées. Pour votre entreprise, cela signifie :… Cliquez pour en savoir plus et dialoguer. Selon une étude UBS relayée par Reuters, ChatGPT aurait atteint environ 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels en janvier 2023, soit environ deux mois après son lancement. Ce chiffre témoigne de sa diffusion rapide, mais il convient de le considérer comme une estimation basée sur les données d'UBS et de Similarweb, et non comme une mesure officielle. Vous trouverez la source à la fin de cet article.

Qu’est-ce qui distingue l’IA générative de l’IA classique ?

La principale différence réside dans le résultat. L'IA classique prend souvent en charge l'analyse, la prévision, la classification ou la prise de décision. L'IA générative, quant à elle, crée du contenu inédit.

• IA classique Il identifie les tendances, évalue les risques, trie les demandes, prévoit la demande ou classe les données.
• IA générative rédige des textes, crée des images, développe du code, élabore des idées de campagne, formule des réponses ou produit du contenu audio et vidéo.
• Machine Learning décrit l'approche d'apprentissage que bon nombre de ces systèmes utilisent pour extraire des modèles à partir des données.
• L'apprentissage en profondeur est une sous-zone de Machine LearningL'apprentissage automatique (ML) est l'un des domaines les plus passionnants de l'informatique et a pris une importance considérable ces dernières années. En bref, c'est… Cliquez pour en savoir plus et utilise des réseaux neuronaux profonds pour les tâches particulièrement complexes.

Pour les entrepreneurs : Un entrepreneur est une personne qui fonde, gère et assure le succès d’une entreprise. Ce rôle peut être exigeant, mais il offre aussi… Cliquez pour en savoir plus. Cette distinction est plus pertinente que de nombreuses comparaisons d’outils. Si vous souhaitez analyser un problème, vous aurez peut-être besoin d’une IA classique ou d’une analyse de données. Si vous souhaitez générer du contenu, des designs ou des variantes, l’IA générative est l’outil le plus adapté.

Domaines d'application typiques pour les PME

Dans les petites entreprises, l'IA générative est particulièrement utile lorsqu'on dispose d'un savoir-faire considérable mais d'un manque de temps, de structure ou de routine. Je ne commencerais pas par l'outil lui-même, mais plutôt par la question : quel est le principal obstacle qui vous épuise chaque semaine ?

Génération de texte et communication

• Brouillons d'articles de blog, de pages de services, BulletinUne « newsletter » n'est rien d'autre qu'un message numérique envoyé régulièrement à ses abonnés. Imaginez que vous ayez un magazine préféré… Cliquez pour en savoir plus et les publications sur les réseaux sociaux
• Variantes pour les titres, les introductions, les descriptions de produits et les publicités
• Traductions, résumés et simplifications de contenus complexes
• Réponses suggérées aux questions fréquemment posées par les clients
• Structurer les notes d'entretien, les résultats d'atelier ou les protocoles

Le contenu généré par l'IA n'est qu'une application parmi d'autres de l'IA générative. Un texte généré par l'IA ne constitue pas automatiquement une bonne communication de marque. Une communication efficace repose sur un positionnement clair, une bonne compréhension du public cible et un ton approprié. Pour approfondir ce sujet, nous vous recommandons notre article sur l'IA dans le marketing de contenu pour les PME.

Génération d'images, de vidéos et d'audio

• Idées d'images pour les campagnes, planches d'inspiration et concepts visuels
• Conception de storyboards pour des bandes-annonces, des vidéos explicatives ou des présentations
• Scripts vidéo, textes de voix off et sous-titres
• Idées sonores, variations audio ou voix synthétiques pour prototypes internes
• Visualiser des idées avant le début d'une séance photo ou d'un processus de conception

Des outils comme Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, Adobe Firefly, Runway ou les IA vidéo de type Sora illustrent la transformation radicale de la production d'images et de vidéos. Cependant, une chose demeure : une idée d'image générée par IA ne peut remplacer l'image de marque. En communication visuelle, ce n'est pas la faisabilité technique qui importe, mais plutôt la pertinence du langage visuel – le code visuel consciemment défini d'une marque. Le langage visuel détermine l'utilisation des photos et des images sur un site web, sur les réseaux sociaux, dans le cadre du recrutement… Cliquez pour en savoir plus . L' image et la notoriété de la marque sont également essentielles . Définition d'une marque : Une marque est un identifiant distinctif qui identifie des produits ou des services… Cliquez pour en savoir plus.

génération de code et processus internes

• Aide au codage pour les scripts simples, AutomatisationsL'automatisation consiste à exécuter des tâches récurrentes et des processus basés sur des règles par des logiciels, des systèmes ou des machines, garantissant ainsi la continuité d'un processus sans intervention manuelle constante. Cliquez pour en savoir plus ou des prototypes
• Documentation des processus, listes de contrôle et flux de travail
• Projets d'offres, descriptions de projets et BriefingsSi vous souhaitez rédiger une note d'information, vous avez avant tout besoin de clarté : une note d'information est un document structuré ou une conversation coordonnée qui décrit l'objectif, le cadre, etc. Cliquez pour en savoir plus
• Structuration des bases de données de connaissances internes
• Les réponses du support sont basées sur des informations vérifiées de l'entreprise.

Des outils comme GitHub Copilot montrent comment la génération de code peut faciliter le travail des développeurs. Cependant, pour les PME, le principal levier n'est souvent pas le code lui-même, mais plutôt la clarté des processus qui le précèdent. Si les tâches récurrentes, les sources de données et les responsabilités sont désorganisées, l'IA ne fera qu'aggraver ce désordre dans un premier temps.

Quand l'IA générative est pertinente pour votre entreprise

L'IA générative est pertinente lorsqu'un goulot d'étranglement est clairement identifié et que la qualité du résultat reste vérifiable. Chez Berger+Team, nous n'utilisons pas l'IA par effet de mode, mais lorsqu'elle permet de gagner du temps, d'optimiser les processus ou de faciliter la prise de meilleures décisions. Si vous avez besoin d'aide en matière de stratégie, de choix d'outils ou d'intégration, vous trouverez nos services dédiés à l'IA et à la digitalisation.

L'IA générative est utile lorsque…

• Vous avez de nombreuses tâches récurrentes de rédaction, de recherche ou de structuration.
• Vous souhaitez passer plus rapidement d'une idée à une première ébauche.
• Vous souhaitez mieux exploiter les connaissances existantes.
• Vous avez des règles de marque, des processus d'approbation et des responsabilités clairement définis.
• Vous pouvez faire examiner professionnellement les dépenses liées à l'IA.
• Vous n'êtes plus ContenuLe terme « contenu » englobe tout contenu numérique publié intentionnellement sur des sites web, des boutiques en ligne, les réseaux sociaux, les newsletters et autres plateformes numériques. Pour en savoir plus… Cliquez pour en savoir plus Vous souhaitez une meilleure structure et une communication plus cohérente.

L'IA générative est risquée si…

• Vous saisissez des données clients sensibles ou des secrets commerciaux dans des outils externes sans les vérifier.
• Vous publiez des résultats d'IA sans vérification des sources.
• Vous n'avez pas de clarté positionnement de la marqueLe positionnement de marque décrit la place que votre marque doit occuper dans l'esprit d'un groupe cible clairement défini, par rapport aux alternatives pertinentes. Si vous souhaitez… Cliquez pour en savoir plus et aucun Guide de styleUn guide de style de marque est un document de travail contraignant qui définit les règles visuelles et linguistiques de votre marque. Ce guide définit notamment l'utilisation du logo… Cliquez pour en savoir plus malade.
• Vous avez des questions juridiques concernant Protection des donnéesLa protection des données protège les données personnelles des personnes physiques contre le traitement illicite, l'utilisation abusive et la perte de contrôle. Pour les PME, la protection des données signifie donc : vous décidez consciemment des données que vous collectez… Cliquez pour en savoir plus, en ignorant les droits d'auteur ou les consentements.
• Vous confondez quantité et qualité.
• Vous attendez d'un outil qu'il assume une responsabilité stratégique.

Risques : Hallucinations, protection des données et droits d'auteur

L'IA générative peut formuler des arguments convaincants tout en se trompant. Ces erreurs sont souvent qualifiées d'hallucinations . Les recherches sur les hallucinations de l'IA décrivent ce phénomène comme la génération d'informations fausses ou déformées par les systèmes d'IA ; ce contenu peut sembler plausible même s'il n'est étayé par aucune preuve fiable. Vous trouverez la source à la fin de cet article.

Pour les entreprises, ces risques sont particulièrement pertinents :

• Hallucinations: Le système invente des faits, des sources, des noms, des chiffres ou des liens.
• Informations obsolètes : Le modèle peut ne pas être au courant des développements actuels ou peut reposer sur un contexte incomplet.
• Politique de confidentialité: Les données personnelles, les données clients, les chiffres internes ou les documents confidentiels ne doivent pas être intégrés aux outils d'IA sans mûre réflexion.
• Droit d’auteur : Pour les textes, les images, la musique, le code et les données de formation, les droits d'utilisation, les licences et les exigences d'étiquetage peuvent s'avérer pertinents.
• Dilution de la marque : La profusion de textes non vérifiés générés par l'IA rend la communication interchangeable.
• Perte de qualité : Lorsque des publications relatives à l'IA sont diffusées sans évaluation par des experts, la confiance en pâtit.

L'IA est de plus en plus soumise à des exigences réglementaires. La loi européenne sur l'IA, entrée en vigueur le 1er août 2024, impose des obligations fondées sur les risques pour certains systèmes d'IA, ainsi que des règles pour les modèles d'IA à usage général, notamment en matière de transparence, de droits d'auteur et de gestion des risques. La mise en œuvre de nombreuses obligations étant progressive, les PME doivent examiner chaque cas d'usage individuellement. La source est disponible à la fin de cet article.

Assurance qualité : Aucune utilisation professionnelle de l'IA sans tests préalables.

L'assurance qualité n'est pas une option, mais une nécessité. L'IA générative peut fournir les données brutes, mais la responsabilité incombe à l'entreprise. En particulier pour les contenus publiés, les offres, les questions juridiques, la santé, la finance ou les sujets sensibles concernant les clients, chaque point requiert un examen approfondi.

• Des invites claires : Décrivez le rôle, le public cible, le contexte, le ton, le format, les sources et les exclusions.
• Vérification de la source : Vérifiez les chiffres, les études, les noms, les citations et les déclarations juridiques à l'aide de sources fiables.
• Principe des quatre yeux : Faites relire les contenus importants par un deuxième expert.
• Guide de style : Définissez le langage de votre marque, les termes qu'elle utilise et les affirmations qu'elle évite.
• Processus d'approbation : Définir qui est autorisé à modifier, approuver et publier les résultats de l'IA.
• Règles relatives aux données : Préciser quelles données ne doivent jamais être saisies dans des outils d'IA externes.
• Gestion des versions : Consignez les éléments importants, les sources et les modifications afin que les décisions restent traçables.

Cette évaluation est cruciale, notamment pour la communication de marque. Une marque ne se construit pas sur la maximisation de la production, mais sur la notoriété, la pertinence et la confiance. Par conséquent, l'IA générative doit toujours être intégrée à un système plus large englobant la stratégie de marque, le positionnement et le ton employé.

Exemples d'IA générative moderne

Les outils les plus populaires évoluent rapidement. Cependant, des exemples restent utiles pour mieux comprendre les différentes catégories.

• ChatGPT : Dialogue, génération de texte, développement d'idées, résumés, structuration et analyse simple.
• Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion et Adobe Firefly : Génération d'images, concepts visuels, planches d'inspiration et variations.
• Copilote GitHub : Génération de code, suggestions de code et assistance aux développeurs.
• Systèmes de type piste et Sora : Génération vidéo, concepts d'images animées et prototypes visuels.
• Systèmes d'IA multimodaux : Une combinaison d'analyse de texte, d'image, d'audio, de vidéo et de données dans un flux de travail unique.

Pour les PME, l'outil le plus en vogue du moment n'est pas essentiel. L'important est qu'il soit adapté à vos problématiques spécifiques, à vos données, à votre équipe et à vos exigences de qualité.

Ma recommandation, basée sur mon expérience pratique.

Si vous souhaitez utiliser l'IA générative dans votre entreprise, commencez par des tâches simples et concrètes. Prenez un processus récurrent qui vous prend du temps chaque semaine : ébauches de propositions, réponses aux demandes d'assistance, structuration du contenu, comptes rendus de réunion ou documentation interne. Définissez ensuite votre objectif, votre source de données, votre système d'aide à la décision ( le terme « aide à la décision (IA) » peut sembler du jargon technique au premier abord, mais il désigne en réalité un univers fascinant qui s'intéresse à la nature et à la mise en œuvre de l'IA générative… Cliquez pour en savoir plus ), votre contrôle qualité et votre système de responsabilisation.

De mon point de vue de spécialiste en stratégie de marque, le point essentiel est le suivant : l’IA ne doit pas banaliser votre marque. Si l’intelligence artificielle générative produit vos textes, images ou réponses, votre positionnement doit être renforcé, et non affaibli. C’est précisément en cela que l’utilisation pertinente de l’IA se distingue d’une production de masse incontrôlée.

Chez Berger+Team, nous n'envisageons donc pas l'IA de manière isolée. Nous associons stratégie, site web, contenu, processus et implémentation technique. Par exemple, si les connaissances de l'entreprise doivent être facilement accessibles et exploitables de manière contrôlée, un catalogue de connaissances structuré pour les agents d'IA est souvent plus précieux qu'un outil autonome.

FAQ sur l'IA générative

ChatGPT est-il une IA générative ?

Oui, ChatGPT est un exemple d'IA générative, plus précisément un modèle de langage orienté dialogue. ChatGPT génère de nouveaux textes à partir de modèles issus des données d'entraînement et du contexte supplémentaire que vous fournissez dans l'invite de commande.

Quand l'IA générative est-elle utile ?

L'IA générative est utile pour accélérer les tâches répétitives, concevoir des modèles ou structurer les connaissances. Son utilisation est particulièrement pertinente si vous avez des objectifs clairs, des données sources de qualité et un processus de validation.

L'IA générative peut-elle remplacer les employés ?

L'IA générative peut faciliter certaines tâches, mais elle ne remplace ni la responsabilité ni l'expertise. Qu'entend-on par « savoir-faire » ? Tout simplement : c'est la capacité de savoir et d'agir. Il s'agit moins de connaissances théoriques que de la capacité à « cliquer pour en savoir plus » , et non de la construction de relations avec les clients. Dans les PME, l'IA est plus efficace comme outil au service des employés que comme substitut humain.

Ai-je le droit de publier du contenu généré par l'IA ?

En principe, vous pouvez publier du contenu généré par l'IA si vous respectez la protection des données, les droits d'auteur, la vérification des faits et la qualité de la marque. Avant publication, vous devez vérifier les sources, les affirmations, les droits d'image et le ton employé.

Quelles données ne dois-je pas saisir dans les outils d'IA ?

Ne saisissez aucune donnée client sensible, donnée personnelle, mot de passe, donnée financière interne, contrat confidentiel ni secret commercial dans des outils d'IA non testés. Définissez des règles de données claires pour votre équipe avant toute utilisation opérationnelle de l'IA générative.

Quelle est la différence entre le contenu généré par l'IA et l'IA générative ?

Le contenu généré par l'IA est un produit de l'IA générative ; il peut s'agir, par exemple, de texte, d'une image ou d'un script vidéo. L'IA générative est la technologie sous-jacente qui englobe également la génération audio, la génération de code, la structuration des connaissances et les applications multimodales.

Sources

1. Commission européenne : la loi sur l’IA entre en vigueur — commission.europa.eu (2024)
2. Étude Reuters/UBS, citée par Euronews — euronews.com (2023)
3. Hallucinations de l'IA : vers une classification exhaustive des informations déformées dans les contenus générés par l'intelligence artificielle — nature.com (2024)