L’intelligence artificielle est entrée dans une nouvelle phase. Nous ne sommes plus dans une simple logique de génération automatisée, mais dans celle d’une IA générative multimodale, capable de produire du texte, des images, du son et même du code avec un niveau de plus en plus proche de la production humaine. C’est autour de cette bascule que s’articule l’épisode 185 du podcast DigiClub, qui reçoit Imen Ayari, Head of Innovation Factory chez Talan, pour analyser ce que cette évolution change concrètement pour les entreprises.
Multimodalité et accélération mondiale
Selon Imen Ayari, l’un des faits marquants de la période actuelle est la disparition du décalage historique entre les États-Unis et le reste du monde. Là où il fallait auparavant attendre plusieurs mois, voire plusieurs années, pour voir une innovation se diffuser, la compétition est désormais immédiate et globale. Chaque annonce est suivie quasi instantanément par des réponses concurrentes, dans une course permanente à la fonctionnalité et à la visibilité.
Cette effervescence se traduit par une production massive d’outils, de contenus et de cas d’usage, portée en grande partie par les startups, véritables moteurs de l’expérimentation. Mais derrière ce rythme soutenu se pose une question centrale pour les entreprises : celle du retour sur investissement. Si l’adoption de l’IA est réelle, toutes les initiatives ne produisent pas encore de valeur mesurable.
Recherche et interaction : comprendre l’intention plutôt que les mots
L’un des apports concrets de l’IA générative en entreprise concerne la manière d’interagir avec les données et les catalogues produits. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels basés sur des mots-clés rigides, les modèles de langage permettent une interaction en langage naturel, capable de comprendre l’intention réelle de l’utilisateur.
Dans un contexte e-commerce par exemple, un client peut chercher un “PC” sans connaître les spécifications techniques exactes. Là où un moteur classique échoue faute de correspondance directe, l’IA agit comme une couche d’intelligence intermédiaire, capable de relier l’intention exprimée aux composants pertinents présents dans la base de données. L’objectif est clair : fluidifier l’expérience client et améliorer la conversion.
La donnée interne, condition indispensable
Cette promesse reste toutefois conditionnée par un élément clé : la structuration des données internes. Pour que l’IA puisse dialoguer efficacement avec le système d’information d’une entreprise, les données doivent être organisées, documentées et exploitables.
Imen Ayari souligne les limites des approches traditionnelles basées sur des tableaux de bord figés et des rapports standardisés. Dès qu’un utilisateur a besoin d’une lecture différente ou d’un angle spécifique, les délais s’allongent. L’intégration d’une interface en langage naturel permet au contraire de poser directement des questions aux données et d’obtenir des réponses immédiates, sans compétences techniques avancées.
Cette capacité accélère considérablement l’analyse et la génération d’insights, tout en rendant l’information accessible à un plus grand nombre de collaborateurs.
Du rétroviseur à l’anticipation
Si la majorité des entreprises ont désormais conscience de l’importance de la donnée, beaucoup restent encore dans une logique d’analyse du passé. Tableaux de bord et indicateurs permettent de mesurer la performance, mais reviennent à piloter en regardant dans le rétroviseur.
La véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à aller au-delà, en intégrant des paramètres dynamiques pour construire des modèles prédictifs. Ces modèles permettent non seulement d’anticiper des évolutions, mais aussi de simuler différents scénarios avant de prendre des décisions stratégiques. Une approche particulièrement pertinente dans des environnements incertains et en mutation rapide.
Agents d’IA et transformation des métiers
L’épisode aborde également l’émergence des agents d’intelligence artificielle, capables de traiter des volumes de données qu’un humain seul ne pourrait gérer. Ces agents ne se contentent pas de produire de l’information, ils synthétisent, hiérarchisent et facilitent la prise de décision.
L’avantage majeur réside dans le gain de temps cognitif. Il est bien plus simple pour un professionnel de vérifier et d’ajuster une synthèse générée par l’IA que de la produire intégralement. Cette logique transforme la relation entre l’humain et la machine, sans pour autant supprimer le rôle de l’expertise.
Automatisation et nouveau rapport à la technique
Dans les métiers techniques, l’IA automatise de plus en plus les tâches répétitives. Il devient désormais possible de concevoir une application ou un service en décrivant simplement son fonctionnement, son modèle économique et ses objectifs en langage naturel. La maintenance elle-même évolue : là où chaque modification nécessitait l’intervention d’un développeur, l’utilisateur peut désormais interagir directement avec l’IA pour ajuster ou corriger.
Il ne s’agit pas d’une disparition des métiers, mais d’un changement profond dans la relation entre l’idée et sa mise en œuvre technique.
Une responsabilité collective
Le message final d’Imen Ayari est clair : l’intelligence artificielle ne doit pas être cantonnée à un laboratoire, une équipe technique ou une DSI. Son adoption est un enjeu collectif qui nécessite une acculturation de l’ensemble de l’entreprise. Comprendre les capacités, les limites et les implications de l’IA devient une compétence transversale, indispensable pour tirer pleinement parti de cette transformation.
Dans un contexte où l’innovation ne ralentit pas, la question n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA, mais comment le faire de manière pertinente, responsable et alignée avec les réalités métier.
Pour découvrir l’intégralité de l’interview, c’est par ici.
Walid Naffati
