L’Intelligence Artificielle (IA) ne cesse de s’imposer dans notre quotidien, en particulier dans les entreprises. L’étude du cabinet McKinsey estime que 92 % des entreprises à travers le monde prévoient d’augmenter leurs investissements dans cette technologie d’ici 2028. Même si en 2025, 1 % des dirigeants interrogés considèrent leur entreprise suffisamment “mature” pour déployer l’IA dans leurs flux de travail.
Comment expliquer un tel engouement ? Comment les algorithmes peuvent-ils devenir des alliés incontournables pour la croissance et la pérennité d’une société ? Idéematic vous présente les principaux aspects de l’intégration de l’Intelligence Artificielle dans l’entreprise avec 7 exemples.
1. Pourquoi intégrer l’Intelligence Artificielle en entreprise ?
L’Intelligence Artificielle (IA) s’est imposée comme un levier stratégique majeur pour les entreprises, quels que soient leur taille ou leur secteur. Grâce à sa technologie reposant sur le machine learning ou le deep learning, elle est capable de traiter un grand nombre de données. L’algorithme peut ainsi prédire des tendances, automatiser des tâches chronophages ou encore sécuriser les machines de l’entreprise.
Selon les sondages disponibles sur France Num, les entreprises de type TPE/PME se sont engagées dans leur transformation digitale pour les raisons suivantes. Sur 3 000 entreprises d’au moins 10 salariés :
- 87 % constatent une amélioration de la réactivité de leurs équipes. L’étude conjointe du MIT et de l’université de Stanford confirme que l’IA augmente la productivité moyenne d’une entreprise de 14 %.
- 63 % d’entre elles mettent en avant la réduction des tâches répétitives. En se libérant de ces contraintes, les salariés se concentrent davantage sur des activités à forte valeur ajoutée. Cela explique la hausse de la productivité mentionnée ci-dessus.
- 58 % observent une relation client renforcée grâce à des expériences clients personnalisées.
De leur côté, les grandes entreprises d’au moins 50 salariés adoptent une solution IA sur mesure pour des raisons de sécurité. Cette propriété est primordiale pour restreindre l’accès à des zones sensibles, notamment dans le secteur de la finance ou de la recherche. Le traitement des données massives (Big Data) réduit également le risque d’erreur dans les stratégies grâce à l’analyse prédictive des données, tout en encourageant l’innovation.
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2. Usages de l’Intelligence Artificielle dans l’entreprise : 7 exemples
L’Intelligence Artificielle est au cœur de la transformation des métiers dans l’entreprise. Automatisation, analyse prédictive, relation client ou cybersécurité : ses applications sont multiples. Du service marketing aux ressources humaines, en passant par la chaîne de fabrication, l’objectif est de gagner en efficacité, en précision et en agilité. Voici 7 cas d’usage de l’IA dans le quotidien des entreprises.
L’IA dans les ressources humaines
Un chatbot intelligent comme Microsoft Copilot ou GPT-4 participe à l’automatisation des workflows. Cette fonctionnalité se révèle précieuse pour les tâches administratives suivantes :
- la planification des réunions ;
- la gestion des horaires ;
- le traitement des fiches de paie ;
- la gestion des congés ;
- le traitement des mails ;
- etc.
Grâce à l’automatisation des tâches, les équipes RH réduisent le risque d’erreurs humaines et augmentent leur efficacité opérationnelle. Selon une étude de Dataiku, cette stratégie leur permet de gagner jusqu’à 15 heures de travail par semaine en 2025 (Neobrain).
Le tri des candidatures par l’IA
Le recrutement de nouveaux talents correspond à une tâche critique pour le service RH. En effet, il faut veiller à ce que le candidat dispose des compétences et des soft skills nécessaires pour trouver sa place dans l’entreprise. Or, selon les statistiques en 2025 publiées par Culture RH, 85 % des professionnels ressentent une pression inédite sur leurs résultats à cause des paramètres suivants :
- manque de candidats qualifiés ;
- attentes renforcées de la direction ;
- compétition féroce entre les entreprises ;
- manque de temps.
Selon le même article, 70 % des recruteurs ont déjà adopté l’Intelligence Artificielle dans leurs tâches. Celle-ci est capable d’automatiser la rédaction d’offres d’emploi précises et attrayantes, ainsi que la synthèse des entretiens (Unow). Son algorithme analyse des milliers de candidatures en peu de temps et peut ainsi évaluer la compatibilité du candidat pour le poste. Ses modèles prédictifs permettent d’anticiper les besoins en formation ou les risques de départ (Bitrix24).
L’IA et le service client
Non seulement le chatbot assiste les employés des ressources humaines dans les tâches administratives, mais également dans la relation client. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), l’algorithme analyse la demande des utilisateurs et fournit des réponses pertinentes et instantanées.
Ce service est très utile pour répondre aux questions les plus fréquentes des clients, lorsqu’ils ne trouvent pas leur réponse dans les Foire Aux Questions. Leur satisfaction augmente, car ils bénéficient d’une assistance disponible 24/7. De son côté, l’entreprise réduit ses coûts de son service après-vente. Selon LocaliQ, les PME américaines qui investissent dans un chatbot pour répondre à ses clients économisent jusqu’à 300 000 $ en moyenne par an en 2024.
La personnalisation du marketing et de l’expérience client
Les consommateurs apprécient la disponibilité du chatbot. Ils plébiscitent également une expérience client personnalisée selon leurs goûts et leurs attentes. Lors de leur participation au festival All4Customer 2025 à Paris, les experts d’Advents ont mis en avant une tendance pour l’expérience client sans appel. 80 % des consommateurs préfèrent acheter davantage auprès des marques qui personnalisent leur expérience de service.
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Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA analyse le comportement de l’utilisateur et ajuste en temps réel son parcours client. Elle propose ainsi des produits similaires à ceux que le client achète afin de le fidéliser et d’augmenter le taux de conversion de l’application. L’intégration de fonctionnalités liées à la reconnaissance vocale ou à la recherche visuelle facilitent d’autant plus l’achat (BPI France). Les experts en marketing profitent des données de l’algorithme pour créer des campagnes marketing plus percutantes.
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La maintenance prédictive des équipements
Les machines de la chaîne de fabrication sont régulièrement mises à l’arrêt pour vérifier qu’elles sont toujours en état de marche. Or, ces périodes d’arrêt représentent un manque à gagner dans la production car les équipes de maintenance ne disposent pas toujours d’un diagnostic fiable. Ils interviennent alors que la machine n’a pas forcément besoin d’entretien à ce moment-là. Si la fréquence des arrêts planifiés augmente, cette stratégie représente un coût non négligeable pour l’entreprise.
Grâce aux capteurs IoT (Internet des objets) et à l’apprentissage automatique, les systèmes de maintenance pilotés par l’IA surveillent les machines industrielles en temps réel. Les entreprises qui ont adopté ces systèmes constatent des diminutions majeures, au niveau des pannes (- 70 %) et du coût de maintenance (- 25 %) (Danfoss, 2024). En intervenant au moment précis où les pièces doivent être remplacées, les temps d’arrêts non planifiés sont réduits et la productivité industrielle augmente.
La cybersécurité et la lutte contre les fraudes
La cybersécurité représente un enjeu majeur pour les entreprises. En 2024, 47 % d’entre elles ont subi au moins une cyberattaque aboutie (IT for Business). Cet événement peut avoir de graves conséquences comme des pertes financières importantes, des pertes de données sensibles et une atteinte à la réputation.
Pour garantir leur sécurité et leur pérennité, les entrepreneurs ont tout intérêt à se protéger avec des solutions avancées. En analysant les données, les modèles de machine learning sont capables de distinguer les comportements légitimes des comportements frauduleux. Ces derniers se manifestent par :
- des achats inhabituels ;
- des tentatives de connexion depuis des positions différentes ;
- des factures plus élevées que d’habitude ;
- des transactions vers des fournisseurs non référencés ;
- etc.
La prise de décision en temps réel
L’analyse prédictive sert à prévoir les évènements futurs en étudiant les données passées. La maintenance prédictive fait partie de cet ensemble, mais l’IA peut établir des prédictions dans les domaines suivants :
- la demande des produits dans le e-commerce, afin de gérer les besoins en stock ;
- le comportement des consommateurs, afin de leur proposer des campagnes marketing adaptées ;
- les prévisions météorologiques, afin d’adapter le planning des équipes travaillant en extérieur (voir l’impact de la météo sur les chantiers) ;
- etc.
En étudiant ces tendances, l’entreprise s’adapte avec agilité aux imprévus et prend des décisions pertinentes pour rester compétitive en toute circonstance. Selon Tool Advisor, 49 % des utilisateurs reconnaissent prendre de meilleures décisions grâce à leurs outils basés sur l’IA.
3. Conclusion
L’intégration de l’IA dans l’entreprise représente un levier de performance pour les entreprises de toutes tailles. De la gestion RH à la relation client, en passant par la maintenance ou la cybersécurité, ses usages concrets sont déjà bien ancrés dans le quotidien professionnel. Les avantages sont nombreux : automatisation, gain de temps, réduction des coûts et amélioration de la satisfaction client.
Chez Idéematic, nous vous accompagnons dans l’intégration de l’IA dans vos applications web et mobiles. Nous vous invitons à consulter les 6 étapes pour réussir cette intégration sur votre appli mobile.
