L’intelligence artificielle n’est plus une promesse futuriste — elle est déjà là, au cœur de nos outils, de nos métiers, et de nos décisions. Pourtant, face à l’effervescence des discours, une question subsiste : comment l’IA générative peut-elle concrètement créer de la valeur en entreprise ?
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Webinar animé par :
Charles-Antoine POIRIER - consultant expert en stratégies d’innovation et fondateur de Future Path.
Dans ce webinar, nous avons évoqué les points suivants :
1. Pourquoi parler d'IA générative aujourd'hui ?
2. Risques et enjeux majeurs
3. Domaines d'application concrets
4. Cas d'usage par métier
5. Vers une nouvelle ère : l'IA Agentique
6. Comment lancer un projet IA en entreprise ?
SOMMAIRE
1 Qu'est-ce que l'IA générative ?
2. Pourquoi utiliser l'IA générative ?
3. Comment lancer un projet IA en entreprise ?
4. Vers une nouvelle ère : l'IA Agentique qu'est-ce que c'est ?
Vous ne le savez peut-être pas, mais vous utilisez, sans même le savoir, l'Intelligence Artificielle TOUS LES JOURS.
100% des Français sont exposés à l'IA via Netflix, TikTok, LinkedIn...
Mais concrètement, qu'est-ce que l’IA générative et comment la repérer ? Il s'agit d'une technologie d’intelligence artificielle capable de produire du contenu original — texte, image, son, code — en se basant sur des données existantes. Elle va au-delà de l'analyse pour créer des réponses, des visuels ou des prévisions inédites.
L’IA générative marque un tournant majeur dans les technologies de traitement et création de contenu numérique. Avec la démocratisation d'outils comme ChatGPT et Midjourney, cette technologie ne se limite plus aux initiés, mais transforme réellement les processus métiers, allant du marketing au développement logiciel. Sa capacité à générer, reformuler et synthétiser des contenus en fait un levier incontournable pour l'innovation et la compétitivité des entreprises modernes.
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Lancer un projet d’intelligence artificielle en entreprise nécessite une démarche structurée et alignée avec les objectifs métiers.
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Dans cet ebook, vous apprendrez notamment à éviter deux pièges fréquents :
Les POC sans réel impact
Beaucoup d’entreprises lancent des Proof of Concept IA sans stratégie claire ni lien fort avec leurs enjeux métiers. Résultat : des projets qui peinent à être industrialisés faute de valeur démontrée.
Les chatbots internes peu adoptés
Certaines organisations développent des assistants IA en interne pour sécuriser leurs données. Mais sans personnalisation et sans intégration aux processus métiers, ces outils restent souvent sous-utilisés par les équipes.
Charles-Antoine a développé une méthodologie de projet d'implémentation de l'IA dans les organisations basée sur une acculturation préalable via des ateliers de co-construction et une approche pragmatique. N'hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus et faire appel aux services de nos experts.
L'IA agentique désigne une nouvelle génération d'IA plus autonome, contextuelle et proactive. Elle se distingue des IA actuelles, encore très dépendantes des "prompts" manuels. Voici les grandes évolutions :
Le « prompt » est l'instruction écrite donnée à une IA générative pour obtenir une réponse précise.
Le prompt – cette instruction textuelle que l’on donne à ChatGPT ou autres LLM – est jugé trop :
Demain, nous ne devrons plus "programmer" l’IA via une phrase bien construite, mais simplement dialoguer ou interagir.
Les agents IA sont des entités capables de :
- Automatiser des tâches, (ex : rechercher, rédiger, classer, transmettre)
- Interagir avec d’autres outils, API, logiciels ou humains
- S’adapter à un contexte métier ou utilisateur précis
👉 L’objectif : passer de l’IA “réactive” (je pose une question, elle répond) à une IA “proactive” (elle propose, planifie, collabore), vers des outils utiles, utilisables et désirables
Ce nouveau paradigme permettra de créer des outils plus :
L’IA agentique représente donc la prochaine étape dans la démocratisation de l’IA en entreprise.
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