Face à l’explosion des données non structurées dans les entreprises, l’IA générative ouvre la voie à de nouvelles méthodes d’exploitation, plus souples, plus rapides et plus accessibles. Découvrez comment cette technologie bouleverse les usages et quels cas concrets peuvent être déployés en entreprise.
Qu’est-ce qu’une donnée non structurée ?
Les données non structurées désignent toutes les informations qui ne suivent pas un schéma prédéfini et qui ne sont pas organisées dans des bases relationnelles classiques. Contrairement aux données structurées (tableaux Excel, bases transactionnelles, entrepôts de données), elles prennent des formes plus variées et complexes : textes libres, images, vidéos, audios, documents PDF, etc.
Enregistrements d’appels au service client.
Factures papier numérisées.
Avis clients laissés sur des fiches produit.
Vidéos de démonstration ou procédures internes filmées.
Comment l’IA générative change la donne ?
L’IA générative (ou GenAI) est un domaine de l’intelligence artificielle capable de créer du contenu à partir de données existantes : texte, image, audio, code, vidéo, etc. Basée sur des modèles comme les transformers, elle s’appuie sur des milliards d’exemples pour apprendre à :
Résumer
Classer
Traduire
Extraire des informations pertinentes
Générer des réponses naturelles ou automatiser des actions.
Comment fonctionne une l’IA générative ?
Les modèles d’IA générative modernes sont souvent des modèles de fondation, comme GPT ou Gemini, entraînés sur d’énormes volumes de données. Leur fonctionnement repose notamment sur :
– L’attention, un mécanisme qui identifie les éléments clés d’une phrase ou d’une image.
– Des millions (voire milliards) d’itérations pour prédire le mot ou la réponse la plus probable.
– Une phase de renforcement, basée sur des retours humains, pour affiner les résultats.
Quels usages concrets de l’IA générative en entreprise ?
Résumé de commentaires clients
À partir de milliers d’avis laissés sur des produits, l’IA peut extraire des tendances, des points forts/faibles et générer un résumé utile pour les équipes marketing et produit.
Classification automatique
Des commentaires clients peuvent être automatiquement catégorisés (satisfaction, livraison, qualité produit…) sans entraînement spécifique.
Extraction d’information depuis des images
L’IA détecte automatiquement des éléments visuels comme le Nutri-Score ou les labels bio sur des emballages pour les structurer dans une base de données.
Résumé de contenus complexes
Une longue procédure technique peut être résumée par un chatbot, ou transformée en fiche pratique, pour aider les utilisateurs à naviguer dans la documentation.
OCR intelligent
Contrairement aux anciens OCR, l’IA générative comprend le contenu extrait et peut directement le formater (tableau, structuration logique, etc.).
Combien ça coûte ?
L’IA générative peut être utilisée à moindre coût via :
– Des API cloud (Azure OpenAI, Google Vertex AI, Claude/Anthropic…) où l’on paie à l’usage (par nombre de tokens traités).
– Des modèles open source hébergés en interne, plus coûteux à mettre en place (GPU, personnel qualifié), mais offrant autonomie et sécurité.
Limites et précautions
Malgré ses avantages, l’IA générative présente des risques à ne pas négliger :
– Manque d’interprétabilité : on ne sait pas toujours expliquer pourquoi elle a produit une réponse erronée.
– Hallucinations : l’IA peut inventer des informations fausses ou approximatives.
– Coût exponentiel : pour des traitements à forte volumétrie ou sur des données sensibles, les coûts peuvent devenir un frein.
Clément Parsy
Consultant Data chez DecideOm
