Après avoir clarifié les mythes autour de l’intelligence artificielle, il est essentiel d’analyser comment elle transforme réellement des secteurs d’activité spécifiques. Au travers de quelques cas d’usage réels, regardons comment l’IA est déjà opérationnelle et apporte des bénéfices mesurables et concrets.
Dans ce chapitre, nous allons explorer des cas réels d’utilisation de l’IA en classant ces projets en fonction de leurs investissements afin de montrer que tous types de projets IA sont déjà possibles et impactent positivement les entreprises quelle que soit leur taille. Ce sont des ordres de grandeur pour vous aider, ce ne sont pas des référentiels. ce ne sont pas non plus des catégories réelles car nous aurions pu définir d’autres seuils, ici encore une fois, c’est l’impact qui nous intéresse, en termes de bénéfices tangibles. Nous verrons plus loin dans un autre chapitre de La Bible IA comment on calcule les investissements et le ROI.
4.1 Projets IA à investissements très élevés
Industrie - Maintenance prédictive chez Airbus
Problématique à résoudre : Réduire les arrêts de production imprévus et améliorer la maintenance des équipements industriels.
Solution d’IA mise en place : Un système de maintenance prédictive basé sur l’IA et l’analyse des données des capteurs installés sur les machines pour anticiper les défaillances.
Bénéfices directs observés :
Réduction des pannes de 30 %.
Diminution des coûts de maintenance de 15 %.
Augmentation de la durée de vie des équipements.
Bénéfices indirects :
Meilleure planification des interventions techniques.
Réduction des coûts liés aux arrêts de production.
Fiabilité accrue des délais de livraison.
Ordre de grandeur d’un tel investissement estimé à 0,5-1m€
ROI obtenu en moins de 2 ans.
C’est un projet déjà ancien (2019) preuve que l’IA n’est pas un sujet de mode du moment mais déjà bien ancré dans l’industrie.
Référence : Étude Airbus sur la maintenance prédictive avec Skywise.
Un autre projet, plus récent celui-ci, toujours chez Airbus mais en collaboration avec les compagnies aériennes (ici Vueling), a pour objectif d’anticiper la maintenance non programmée de la flotte en optimisant les opérations grâce à l’utilisation de modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle. Voir l’article de aeromorining.com du 02/02/2024.
Logistique - Optimisation des itinéraires chez DHL
Problématique à résoudre : Réduire les coûts logistiques et optimiser les tournées de livraison.
Solution d’IA mise en place : Déploiement d’un algorithme d’optimisation des trajets prenant en compte le trafic en temps réel et les conditions météorologiques.
Bénéfices directs observés :
Réduction des coûts de transport de 10 %.
Diminution des émissions de CO₂ de 15 %.
Amélioration de la ponctualité des livraisons.
Bénéfices indirects :
Meilleure satisfaction des clients finaux.
Réduction de la fatigue des chauffeurs grâce à des trajets optimisés.
Ordre de grandeur d’un tel investissement estimé à 1m€
ROI obtenu en moins de 2 ans.
Référence : Programme d’optimisation IA chez DHL.
Support client : Automatisation chez Orange
Problématique à résoudre : Améliorer la gestion des appels entrants et réduire le temps d’attente des clients.
Solution d’IA mise en place : Mise en place d’un chatbot intelligent pour traiter automatiquement les demandes simples et orienter les appels complexes vers les bons services.
Bénéfices directs observés :
Réduction du temps d’attente moyen de 40 %.
Traitement automatisé de 60 % des requêtes clients.
Amélioration du taux de satisfaction client de 20 %.
Bénéfices indirects :
Réduction de la charge de travail des conseillers humains.
Augmentation de la disponibilité pour les cas complexes nécessitant une interaction humaine.
Ordre de grandeur d’investissement et ROI :
Investissement initial estimé de 500 k€ à 1 m€.
ROI atteint en 18 mois.
Référence : Projet Orange avec IBM Watson.
4.2 Projets IA à investissements élevés
On a classé ce types de projets dans les investissements de l’ordre de 100k€ à 250k€ (estimés).
Commerce de détail : Optimisation des stock
Problématique à résoudre : Minimiser les ruptures de stock et réduire le gaspillage alimentaire au sein d’un groupe de supermarchés régionaux
Solution d’IA mise en place : Un algorithme d’apprentissage automatique prédit la demande en fonction des historiques de vente, des tendances saisonnières et des conditions météo.
Bénéfices directs observés :
Réduction des pertes alimentaires de 20 %.
Amélioration de la disponibilité des produits en rayon.
Bénéfices indirects :
Meilleure satisfaction des clients.
Réduction des coûts liés aux invendus.
Référence : Programme d’IA Carrefour.
RH : Gestion des compétences chez Michelin
Problématique à résoudre : Faciliter l’évolution des employés en interne et mieux anticiper les besoins en formation.
Solution d’IA mise en place : Un outil d’IA analyse les compétences et les trajectoires professionnelles des collaborateurs pour proposer des plans de carrière et des formations adaptées.
Bénéfices directs observés :
Augmentation de 30 % de la mobilité interne.
Meilleure adéquation entre compétences et besoins de l’entreprise.
Bénéfices indirects :
Engagement accru des employés.
Réduction des coûts de recrutement externe.
Référence : Étude Michelin sur la gestion des talents avec IA.
Agroalimentaire : Optimisation de la production
Problématique à résoudre : Réduire les pertes de matières premières et optimiser l’efficacité des chaînes de production pour minimiser les coûts et l’empreinte environnementale.
Solution d’IA mise en place : Un algorithme de machine learning analyse les données en temps réel des lignes de production pour détecter les anomalies, anticiper les variations de demande et ajuster les cadences de fabrication.
Bénéfices directs observés :
Réduction du gaspillage de matières premières de 15 %.
Optimisation du rendement des lignes de production de 10 %.
Amélioration de la qualité des produits finis grâce à une détection précoce des défauts.
Bénéfices indirects :
Réduction de l’empreinte carbone par une production plus efficiente.
Optimisation des coûts de production.
Meilleure satisfaction des distributeurs et des consommateurs.
Référence : Projet IA chez Danone pour l’optimisation de la production agroalimentaire.
4.3 Projets IA à investissements faibles
On a classé ce type de projets dans les investissements de l’ordre de quelques milliers d’euros (comme celui de la prise de RV) à 50k€ (estimés) comme celui du cabinet d’avocats.
Artisanat : Automatisation de la prise de RV
Problématique à résoudre : Gérer efficacement les rendez-vous clients et réduire le taux de rendez-vous non honorés chez un coiffeur (ou autre activité de service).
Solution d’IA mise en place : Un assistant virtuel utilisant l’IA est intégré au site web et aux réseaux sociaux du salon pour prendre automatiquement des rendez-vous, envoyer des rappels et proposer des créneaux en cas d’annulation.
Bénéfices directs observés :
Réduction du taux de rendez-vous non honorés de 25 %.
Optimisation du planning et meilleure gestion des créneaux horaires.
Gain de temps pour les employés qui peuvent se concentrer sur l’accueil et la prestation.
Bénéfices indirects :
Expérience client améliorée grâce à un service rapide et fluide.
Meilleure gestion des pics d’activité et des périodes creuses.
Marketing : Génération automatique de contenus
Problématique à résoudre : Produire du contenu écrit et visuel de manière efficace et rapide pour répondre aux besoins des clients d’une agence de marketing digital.
Solution d’IA mise en place : Utilisation d’un outil de génération de texte et d’images assisté par IA pour créer des articles, des posts sur les réseaux sociaux et du contenu marketing en fonction des tendances et des spécificités de chaque marque.
Bénéfices directs observés :
Réduction du temps de production de contenu de 50 %.
Augmentation du volume de publications et amélioration de la réactivité.
Amélioration de la cohérence et de la qualité des contenus publiés.
Bénéfices indirects :
Meilleure satisfaction des clients grâce à un service plus rapide.
Possibilité d’offrir des services plus diversifiés sans augmenter les effectifs.
Cabinet juridique : Recherche et analyse assistées
Problématique à résoudre : Accélérer la recherche de jurisprudence et l’analyse de textes de loi pour optimiser le travail des avocats.
Solution d’IA mise en place : Intégration d’un assistant juridique basé sur l’IA capable d’analyser et d’extraire les informations clés de milliers de décisions judiciaires en quelques secondes.
Bénéfices directs observés :
Réduction du temps de recherche juridique de 60 %.
Meilleure précision dans l’identification des jurisprudences pertinentes.
Augmentation de la productivité des avocats.
Bénéfices indirects :
Amélioration de la qualité des conseils et des stratégies juridiques.
Réduction des coûts pour les clients en limitant le temps facturé sur des recherches documentaires.
4.4 Micro-projets IA à coûts très faibles
Automatisation des réponses aux emails clients (ex. ChatGPT):
- Gain de temps pour les équipes en charge du support.
- Amélioration de la réactivité et de la satisfaction client.
- Standardisation et amélioration de la qualité des réponses.
Automatisation des tâches administratives (ex. Make) :
- Réduction du temps passé sur des tâches répétitives.
- Meilleure gestion des flux de travail internes.
- Diminution des erreurs humaines.
Analyse automatique des avis clients et détection des tendances :
- Amélioration de l’expérience client grâce à une meilleure compréhension des retours.
- Identification rapide des axes d’amélioration des produits ou services.
- Réactivité accrue face aux insatisfactions clients.
Génération automatique de contenus pour les réseaux sociaux :
- Production rapide et efficace de posts optimisés.
- Gain de temps pour les équipes marketing.
- Meilleur engagement sur les plateformes sociales.
Traduction automatique et améliorations multilingues :
- Accessibilité accrue à des marchés internationaux.
- Réduction des coûts de traduction.
- Amélioration de la qualité des échanges avec des clients étrangers.
Planification et gestion intelligente des agendas avec IA
- Optimisation des plannings et gestion fluide des rendez-vous.
- Réduction des rendez-vous non honorés grâce à des rappels automatisés.
- Gain de temps pour les collaborateurs et meilleure organisation.
On aurait pu en citer des pages… D’ailleurs il y a pas mal de documentations déjà existantes sur ces sujets « faciles », dont une que l’on aime bien (en anglais mais vous pouvez utiliser ChatGPT pour vous aider à faire la traduction !) – Liens en bas de cette page vers le document intégral (anglais) et un document de synthèse que nous avons fait en français.
L'essentiel à retenir de ce chapitre
L’intelligence artificielle n’est plus une promesse lointaine, mais une réalité concrète qui transforme déjà profondément de nombreux secteurs d’activité, vous l’avez lu dans les quelques exemples cités plus haut, rien n’est inventé. Ce chapitre nous a permis de voir que l’IA est accessible à toutes les entreprises, quelle que soit leur taille et quel que soit leur budget, et qu’elle peut être intégrée progressivement avec des niveaux d’investissement adaptés.
Nous avons regroupé quelques impacts tangibles de l’IA et les bénéfices pour les entreprises qui ont mis en œuvre ces projets :
Optimisation des processus : l’IA améliore la productivité en automatisant des tâches répétitives et en réduisant les coûts d’exploitation.
Amélioration de la prise de décision : grâce à l’analyse avancée des données, les entreprises prennent des décisions plus éclairées et stratégiques.
Meilleure expérience client : chatbots, personnalisation des recommandations et optimisation des services permettent une satisfaction accrue.
Innovation et nouveaux modèles économiques : l’IA permet de créer de nouvelles offres et d’ouvrir des marchés inexplorés.
Réduction des pertes et du gaspillage : en optimisant les ressources et les flux de production, l’IA contribue à une gestion plus responsable et durable.
Accessibilité et scalabilité : des solutions existent pour tous, des multinationales aux indépendants, avec des ROI souvent très rapides.
Qu’il s’agisse de gros investissements dans des projets d’envergure, de projets intermédiaires pour améliorer la gestion interne, de petites applications facilitant le travail quotidien ou encore de micro-projets IA accessibles à tous, chaque entreprise peut trouver une opportunité d’adopter l’IA à son échelle.
Et maintenant ? L’adoption de l’IA ne se limite pas à des choix technologiques, elle repose aussi sur l’accompagnement des équipes. Une transition réussie passe par la sensibilisation, la formation et l’adhésion des collaborateurs.
Dans le prochain chapitre, nous verrons comment sensibiliser vos équipes à l’IA et faire les premiers pas vers cette transformation, pour garantir une adoption efficace et bénéfique pour tous.
En conclusion : l’IA est une technologie modulable qui peut être adaptée à toutes les structures, des grands groupes industriels aux freelances. Les retours sur investissement sont souvent rapides et permettent d’optimiser les opérations avec un minimum d’investissement.
Dans le chapitre suivant, nous verrons comment accompagner les équipes dans l’adoption de l’IA, un facteur clé pour assurer le succès de son déploiement. Nous parlerons entre autres choses des premières formations possibles.
Lien vers le document original à télécharger : “100 Applications of Generative AI – How people are really using the technology in the wild” de © Filtered Technologies 2024″
Lien vers l’extrait en français : Bible IA – 100 applications de l’IA générative avec un texte court d’information.
Liens vers nos programmes de Sensibilisation IA et Formation IA générative.
Dernière mise à jour de ce contenu : le 10/02/2025 – Auteur : Christophe Fischer pour Op’Team-IA