L’IA générative réécrit les règles de l’intelligence artificielle, êtes-vous prêt pour cela ?

Qu’est-ce que l’IA générative ?

Un rapide examen de l’actualité montre clairement que GenAI est partout. Avant l’essor de GenAI, le terme « Intelligence artificielle » était associé aux modèles d’apprentissage automatique. GenAI peut être considéré comme un modèle d’apprentissage automatique créé pour fournir de nouvelles données, plutôt que pour faire une prédiction sur un ensemble de données particulier. Il s'appuie fortement sur des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués appelés modèles d'apprentissage profond qui stimulent la prise de décision et le processus d'apprentissage du cerveau humain. Depuis quelques années, les chercheurs ont délaissé la recherche d'un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise au mieux un ensemble de données spécifique vers des ensembles de données plus vastes comprenant des millions ou des milliards de points de données pour former des modèles et produire des résultats impressionnants.

Adobe a interrogé 3 000 cadres et praticiens occupant des postes CX pour son rapport et son programme de recherche Adobe 2026 AI and Digital Trends qui ont permis de remporter quelques premiers succès pour l'IA générative et des projets pour l'IA agentique. Le rapport indique qu'il est essentiel pour les organisations d'offrir des expériences client révolutionnaires, qui, selon elles, seront définies dans les prochaines années par :

●      Hautement personnalisé et anticipant les besoins des clients en temps réel (80 %).

●      Transparente sur les points de contact numériques et physiques (72 %).

●      Alimenté par l'IA tout en restant humain et aligné sur la marque (60 %).

 Selon les données publiées par McKinsey en mars 2024, environ un tiers des organisations dans le monde utilisent déjà GenAI quotidiennement pour au moins une de leurs fonctions commerciales. NVIDIA domine le paysage GenAI avec ses GPU avec AMD et Huawei comme challengers. Pour les modèles de base, les modèles GPT 3.5 et GPT-4 d'Open AI, Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral AI et Meta (Llama) font partie des modèles populaires et bien connus. Microsoft Azure, AWS, Google Cloud et Oracle sont les principaux fournisseurs de cloud et de plateforme. Accenture, IBM, Deloitte et McKinsey sont les influenceurs des séries et du conseil en entreprise.

Comment fonctionnent les modèles GenAI ?

Entraînement:

Les modèles GenAI s’appuient sur des modèles d’IA fondamentaux à grande échelle qui commencent par apprendre sur de vastes ensembles de données à l’aide de réseaux neuronaux profonds. Ils sont formés de manière à servir de base à de nombreuses applications d’IA. Les modèles de base les plus courants sont l'architecture basée sur les transformateurs, les réseaux contradictoires génératifs (GAN), les modèles de langage étendus (LLM) et les modèles de base multimodaux.

Développement:

Le développement de modèles implique généralement une combinaison de réglage fin supervisé (SFT) pour les connaissances spécifiques à une tâche et d'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) pour l'alignement comportemental qui doit exécuter des tâches de génération de contenu spécifiques. Cela peut se faire par un apprentissage par réglage fin ou par renforcement avec retour humain.

Déploiement et évaluation :

Après la formation et le développement, les développeurs et les utilisateurs doivent continuellement évaluer et évaluer les résultats des modèles GenAI et les affiner pour une plus grande précision et pertinence. En dehors de cela, les performances de ces modèles peuvent être améliorées grâce à la génération augmentée de récupération (RAG). Ce cadre garantit que les modèles GenAI ont accès aux dernières informations.

Liste de puissance de l'IA : personnes les plus influentes dans le domaine de l'IA

Innovation et préparation du terrain 

Connu comme le parrain de l’IA, Geoffrey Hinton a jeté les bases des réseaux neuronaux profonds et de la rétropropagation qui ont rendu possible le développement de la GenAI moderne.

Fondateur de Mila (Institut québécois d'IA), Yoshua Bengio, reconnu pour l'apprentissage profond, les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et l'intégration de mots.

• Ian Goodfellow(Directeur du ML, Apple), chercheur renommé, surtout connu pour avoir inventé les GAN (Generative Adversarial Networks) est un expert en deep learning. Sa contribution concerne l'apprentissage automatique contradictoire et la sécurité, et son manuel définitif, le Deep Learning, est devenu la base de tous les modèles GenAI.

• Jerry Liu(LlamaIndex) est le développeur du cadre de données pour les LLM.

• Harrison Chase(LangChain) a développé le cadre dominant pour la création de flux de travail d'agents IA.

Principaux dirigeants et cadres de l’ère générative

• Fei Fei Li, codirecteur du Human-Centered AI Institute de Stanford et inventeur d'ImageNet a fourni les données nécessaires à la formation de modèles d'apprentissage en profondeur.

• Andrew Ng, fondateur de DeepLearning.AI et co-fondateur de Coursera, a joué un rôle déterminant dans l'éducation de la communauté et la vulgarisation de l'enseignement de l'IA.

• Le chercheur israélo-canadien en IA Ilya Sutskever, co-fondateur et ancien scientifique en chef d'OpenAI, est surtout connu pour son travail dans la définition de l'architecture clé des modèles GPT et de la sécurité de l'IA.

GenAI en action : que pensent les leaders de l'industrie de GenAI

Jensen Huang, PDG de NVIDIA, dont le développement des GPU et de la plateforme CUDA a permis l'immense puissance de calcul nécessaire à la formation de l'IA générative moderne. Il considère l’IA générative comme la marque d’un nouveau départ dans la révolution industrielle. Il souligne que le calcul accéléré et le matériel GPU constituent le « nouveau pétrole », la plate-forme CUDA de NVIDIA étant l'infrastructure essentielle pour le déploiement et la formation des modèles de base.

Sam Altman, PDG d'OpenAI, qui a fait passer GenAI de la recherche à la technologie grand public avec la sortie de ChatGPT en 2022. Il a fait pression pour la transition de GenAI d'une « curiosité de recherche à une technologie grand public » pour laquelle un financement massif d'une valeur de 40 milliards de dollars est nécessaire. Sa vision de création de marché et la relation entre NVIDIA en matière d’infrastructure matérielle définissent le paysage actuel de l’IA.

Celui d'Elon Muskl'entrée via xAI présente ses tentatives pour créer une alternative de « recherche de la vérité » aux LLM. Sa société Neuralink développe des interfaces cerveau-ordinateur tirant parti de l'IA avancée pour générer des données d'entraînement uniques avec X.

Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta, est hautement reconnue pour ses réseaux de neurones convolutifs (CNN) et ses travaux pionniers dans le traitement d'images. Les réseaux neuronaux de LeChun ont révolutionné la reconnaissance d’images, ce qui lui a valu le prix Turing, également connu sous le nom de prix Nobel d’informatique. Il façonne sa stratégie d’IA pour les plateformes utilisées par des milliards, remettant en question les notions de prédictions apocalyptiques de l’IA.

Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, dirige les avancées en matière de capacités multimodales (Gemini). La fusion de DeepMind et de Google Brain a consolidé les efforts d’Alphabet en matière d’IA. Les efforts de Hassabis ont créé AlphaGo et AlphaFold.

Du texte à l’image et au-delà : les outils d’IA à surveiller

1)     Copilote GitHub :Il s'agit d'un programmeur couplé basé sur l'IA qui a été développé dans le cadre du partenariat de GitHub et OpenAI. Il facilite les suggestions de code en temps réel, les complétions automatiques et l'aide basée sur le chat directement dans les IDE tels que VS Code, Visual Studio et JetBrains.

2)     Adobe Lucioleest un outil issu de la famille de modèles d'IA génératifs développés par Adobe, conçu pour créer, modifier et améliorer des images, du texte et des graphiques vectoriels à l'aide d'invites de texte simples.

3)     IA de Jasperest une plate-forme d'IA conçue en gardant à l'esprit les besoins du domaine marketing et des créateurs pour générer un contenu de haute qualité sur la marque. La plate-forme est particulièrement utilisée pour la rédaction de blogs, à des fins de médias sociaux, de publicité et de réutilisation de contenu.

4)     Claude :Une famille de grands modèles de langage avancés très performants et une IA conversationnelle développée par Anthropic. L'outil est réputé pour générer des raisonnements complexes, analyser de grands ensembles de données et rédiger de manière créative.

5)     Zeste IA :Une suite d'outils d'IA pour la modernisation de la souscription de crédit pour les banques, les coopératives de crédit et autres prêteurs. 

• Génération d'images :Adobe Firefly, DALL-E 3

• Génération audio/vidéo: ElevenLabs, Piste ML

• Tprochaine génération :ChatGPT, Claude, Gemini AI

• Commercialisation: Jasper AI, Anyword, Midjourney, Perplexity, HubSpot

• Pour les développeurs :Copilote GitHub, AlphaCode, Cohere

• Pour la sécurité :IA Darktrace, Ayasdi, IA Zest

La frontière ouverte ou fermée de l’IA

Alors que la course à l’accélération de la mise en œuvre de l’IA s’intensifie, un débat de longue date demeure entre l’IA ouverte et l’IA fermée. Cette question a suscité un intérêt particulier, à savoir si les modèles d’IA doivent être accessibles au public pour inspection, modification et redistribution ou s’ils doivent être détenus comme propriétaires avec un accès restreint. Les modèles ouverts, notamment Mistral et Llama, permettent aux utilisateurs de modifier, voir et appliquer les modèles selon leurs propres besoins. A l'inverse, les modèles fermés sont réservés au public et ne peuvent interagir qu'avec l'interface du modèle. Les modèles d'IA proches offrent des performances élevées, une sécurité et une utilisation facile par rapport aux modèles ouverts, présentés par GPT-4 et Gemini. Ils gardent les données et l’architecture privées pour conserver un avantage sur la concurrence. En matière de sécurité, les contrôles propriétaires permettent des contrôles de sécurité et de protection des données.

Le paysage des modèles ouverts en 2026 : DeepSeek, Qwen 3, Llama et Mistral Large 3 font partie des plus grands fournisseurs de modèles ouverts et Claude Opus 4.5, GPT-5.2, GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude Sonnet et Gemini Pro 3 font partie des principaux fournisseurs de modèles fermés. Ce que la plupart des gens appellent « LLM open source » est plus précisément appelé « modèles open-weight ». Les deux approches offrent des avantages, des risques et des applications à long terme distincts. Même si les modèles d’IA fermés restent largement utilisés en termes de volume total de jetons. Fin 2025, une approche hybride a été adoptée, dans laquelle les entreprises utilisaient des modèles fermés pour les tâches génériques et des modèles ouverts pour les flux de travail sensibles et spécifiques à un domaine.

Les start-up démarrent souvent avec des modèles fermés pour les maintenir à jour, puis migrent lentement vers des modèles ouverts pour réduire les coûts d'exploitation. Ils dominent dans les chatbots de support client, la génération de contenu marketing, le prototypage rapide, l'automatisation des petites et moyennes entreprises et les expériences d'IA à court terme. Les modèles open source sont adoptés dans les entreprises pour les outils internes liés à l'entreprise, les plates-formes d'analyse basées sur l'IA, l'automatisation du recrutement et des ressources humaines, les systèmes de cybersécurité, l'infrastructure des villes intelligentes, les diagnostics de santé et les agents et copilotes d'IA personnalisés.

Puissance expansive de GenAI : quels problèmes les modèles d'IA générative peuvent-ils résoudre

Les modèles GenAI, notamment les LLM, les modèles de diffusion et les GAN, sont conçus pour développer du contenu nouveau et original via des modèles et des ensembles de données. Dans divers secteurs, ils sont capables de résoudre des problèmes liés à l’analyse des données, à la personnalisation, à la création de contenu et à l’automatisation. 

1)      Génération de contenu et créativité

 Gen AI est utilisé pour rédiger et rédiger des copies marketing, des e-mails, des articles, de la documentation technique et de la rédaction créative, réduisant ainsi le temps passé à rédiger manuellement des brouillons. Il crée également des images photoréalistes, des modèles 3D, des logos et des animations à partir d'invites textuelles. Enfin, il peut également générer des clips vidéo, appliquer des effets spéciaux et composer de la musique pour réduire le besoin d'équipements de production coûteux. ChatGPT (OpenAI), Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) et Gemini 1.5 Pro (Google) sont largement utilisés pour la rédaction de blogs et de textes marketing. McKinsey rapporte que d'ici 2026, au moins 88 % des entreprises utiliseront GenAI dans au moins une de leurs fonctions commerciales, la majeure partie étant dédiée à la génération de contenu, aux tâches créatives et au marketing.

2)     Productivité et automatisation des entreprises

Selon l’enquête mondiale 2025 sur les espoirs et les craintes de la main-d’œuvre de PwC, sur 50 000 travailleurs répartis dans 48 pays, les utilisateurs quotidiens de GenAI signalent des gains de productivité de 92 %. Afin d'augmenter la productivité de l'entreprise, GenAI automatise les tâches banales et répétitives, notamment la saisie de données, le tri et la génération de rapports, ainsi que la complétion automatique du code, la génération de cas de test, la traduction entre langues et le débogage. Il s'agit de chatbots puissants et performants, disponibles 24h/24 et 7j/7, qui offrent des réponses personnalisées en langage naturel et traitent les demandes complexes.

3)     Analyse des données et informations

Les modèles GenAI possèdent la capacité d'analyser et de résumer en profondeur des documents volumineux, des transcriptions de réunions ou des commentaires de clients afin d'en tirer des informations clés. Ils peuvent également reconnaître des modèles de données sur la demande dans les chaînes d’approvisionnement et identifier les transactions frauduleuses. Ils peuvent développer des ensembles de données artificielles capables d’imiter des données du monde réel, ce qui est utile pour entraîner d’autres modèles d’IA tout en préservant la confidentialité. 

Redéfinir l'analyse concurrentielle

Les organisations peuvent utiliser les modèles GenAI pour générer des documents plus techniques tels que des images à plus haute résolution, des documents clairement rédigés, et grâce au temps et aux ressources économisés, les organisations peuvent poursuivre de nouvelles opportunités commerciales. Walmart a développé un système de « magasinage piloté par machine » qui utilise l'IA générative pour prédire les besoins en stocks sur la base d'une analyse prédictive du comportement concurrentiel et des modèles de demande. Les résultats dérivés de GenAI sont soigneusement sélectionnés avec les combinaisons de données utilisées pour entraîner les algorithmes grâce à des ensembles de données massifs. L'IA générative a la capacité de simuler la manière dont les concurrents du marché réagiront à diverses stratégies de tarification avant de les utiliser. L'analyse prédictive effectuée par ces modèles s'effectue à l'aide de données et de modèles historiques en fonction de la réponse du marché, de l'élasticité de la demande et du secteur dans lequel se situe le marché. Ces simulations incluent simultanément la saisonnalité, les anciennes données de promotion, le stock disponible et les fluctuations réglementaires.

Les systèmes d’IA savent analyser en permanence le paysage concurrentiel et la manière dont les participants à la compétition communiquent. Des descriptions de produits et de la rédaction aux visuels et messages clés, ils sont connus pour identifier les opportunités. Par exemple, Amazon a lancé Lens Live, un outil de découverte visuelle en temps réel qui analyse automatiquement les produits des concurrents. Son système de personnalisation et de description des produits intégré à l'IA générative leur permet d'adapter les offres en fonction des lacunes identifiées dans les catalogues concurrents. La technologie détecte également les lacunes dans le contenu concurrentiel, notamment les sujets, les mots-clés et les approches qui nécessitent une réponse efficace. Ces lacunes symbolisent les opportunités de capter des publics mal desservis. L’IA recoupe les recherches, les catalogues et les réseaux sociaux pour identifier les besoins non satisfaits. Si les consommateurs recherchent un produit proposé par un concurrent, le modèle en informe immédiatement l'organisation. En outre, il identifie les groupes adjacents dans lesquels les entreprises peuvent se développer. Il traite quotidiennement de nombreux points de données pour identifier les tendances émergentes.

L'analyse traditionnelle des sentiments classe les opinions comme positives, négatives ou neutres. GenAI améliore l'analyse des sentiments traditionnelle existante en la rendant plus sophistiquée, afin de comprendre des récits, des contextes émotionnels et des sous-textes plus complexes. Marriott utilise GenAI pour traiter les avis clients dans ses plus de 7 000 propriétés en utilisant l'IA pour évaluer la satisfaction client. Par exemple, ils identifient le moment où les consommateurs commencent à associer un concurrent à des attributs de durabilité ou lorsque des problèmes spécifiques surviennent avec un produit. De plus, il cartographie qui anime ces récits : influenceurs, communautés numériques ou médias spécialisés. Wayfair utilise également son Decorify pour analyser les sentiments et les préférences des consommateurs en matière de design d'intérieur. 

Comment les industries parlent le langage de GenAI

Il ne fait aucun doute que GenAI est l’une des innovations dont on parle, et avec son battage médiatique, il est plus impératif de prendre en compte ce que les leaders de l’industrie ont à dire. Le consensus conclut que GenAI est passée des chatbots conversationnels à l'IA agentique, exécutant des tâches complexes. Les entreprises axées sur l’IA cherchent toujours à transformer leurs secteurs respectifs, de la finance à la santé en passant par la vente au détail.

Soins de santé

• Laboratoires BayRocks dans sa quête pour devenir le pionnier de l'innovation axée sur l'IA, il a investi massivement dans le traitement automatique du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique.

• GE Santéutilise sa plate-forme Edison pour intégrer l'IA dans les appareils d'imagerie, Siemens Healthneers utilise des jumeaux numériques alimentés par l'IA et des compagnons d'imagerie intelligents pour un diagnostic précis, et Epic Systems, via sa plate-forme Cosmos, intègre directement des modèles prédictifs dans le DSE.

• Butterfly Network utilise Ultrasound-on-Chip™ (CMUT)pour remplacer les cristaux piézoélectriques traditionnels, permettant à une seule sonde d'effectuer une imagerie du corps entier. La société intègre du matériel avec des logiciels basés sur l'IA pour le guidage d'images, le stockage dans le cloud et l'interprétation. De même, une autre organisation nommée Tempus Radiology, alimentée par la plateforme Tempus Pixel, utilise l'IA pour analyser les images médicales afin d'aider les radiologues. 

Finance

• Le « cerveau » de la gestion financière de BlackRock, Aladdin (Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network), est la plate-forme technologique exclusive centrale de la société qui fournit une vue unifiée, complète et en temps réel des risques et des performances des investissements.

• MasterCarda largement utilisé GenAI pour le système « Decision Intelligence » afin de détecter deux fois plus rapidement de nouveaux modèles de fraude pour les anomalies observées sur les cartes compromises et de réduire les faux positifs. Napier utilise l'IA générative et l'apprentissage automatique dans sa plateforme de conformité intelligente pour améliorer la conformité en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et de criminalité financière.

• Nubank,une néo-banque d'Amérique latine qui exploite le modèle « AI-first » utilise GenAI pour la gestion des risques, le recouvrement et le marketing.

Vente au détail

• Zaraa utilisé GenAI pour créer des jumeaux numériques des modèles pour les images marketing afin d'afficher sa ligne de vêtements, H&M utilise la technologie pour prévoir et optimiser les stocks et les conseils de style personnalisés, et Nike génère des styles de conception basés sur les données de performance des athlètes et utilise des applications basées sur l'IA (Nike Fit) pour des mesures personnalisées et précises. 

• Séphora s’appuie pleinement sur le département Digital & IT de LVMH pour optimiser ses opérations et améliorer l’expérience client dans plus de 15 pays. Une autre société, Carrefour, en partenariat avec OpenAI, a introduit Hopla dans sa plateforme de commerce électronique pour gérer les paniers des clients en fonction de leurs préférences personnalisées.

• LVMHtravaille avec Google Cloud pour desservir ses 75 maisons afin de répondre aux exigences uniques de chaque maison. L’entreprise appelle cela une « approche silencieuse ». Le conglomérat s'est également associé à Rigsters et OKCC pour développer un modèle de production d'actifs interne qui utilise la numérisation des produits et GenAI pour transformer les produits physiques en une large gamme d'actifs numériques.

• L'Oréal Groupe et NVIDIAa collaboré en juin 2025 pour libérer le potentiel de l’IA dans divers aspects de la beauté afin de créer des expériences de beauté inédites. L'Oréal s'appuiera sur la plateforme NVIDIA AI Enterprise et a lancé CREAITECH pour la mise à l'échelle du rendu numérique 3D des produits L'Oréal, pour une fusion de l'IA physique et de l'IA générative, élargissant ainsi les possibilités créatives.

Fabrication

• Groupe BMW utilise GenAI pour l'identification en temps réel des défauts des composants sur les lignes de production, Mercedes-Benz pour des assistants vocaux personnalisés embarqués dans les voitures et a investi des fonds importants dans la formation du personnel pour devenir des spécialistes de l'IA, et Nissan pour tester GenAI pour concevoir des calandres de voiture, en équilibrant les exigences esthétiques, de refroidissement et aérodynamiques.

• Dans le domaine de l'aérospatiale et de la machinerie lourde, Airbus se charge des conceptions génératives pour développer des pièces d'avion plus légères et identifier plus de 600 cas d'utilisation potentiels de GenAI dans les domaines de l'ingénierie et de la science des données. Rolls-Royce déploie GenAI pour analyser les données des capteurs issues des tests pour la maintenance prédictive des moteurs à réaction.

• Dans l'industrie de l'électronique grand public, Bosch l'utilise pour créer des données d'images synthétiques pour la formation à l'IA, réduisant ainsi le temps de développement des systèmes d'inspection, Flexitron pour optimiser la planification de la production pour la fabrication électronique, réduisant ainsi les temps de cycle, et Schneider Electric utilise des algorithmes d'automatisation pilotés par l'IA pour surveiller les performances des machines et optimiser l'efficacité énergétique.

• En mai 2025, Capgemini a étendu son partenariat stratégique avec Mistral AI & SAP. Cette collaboration garantira le déploiement réussi de solutions d'IA personnalisées avec SAP pour les secteurs ayant des exigences strictes en matière de données. Grâce aux modèles révolutionnaires GenAI de Mistral AI et au BTP de SAP, Capgemini développera de multiples cas d’usage de l’IA métier facilement accessibles, avec une empreinte carbone réduite. 

Cartographie de la région de l’IA et de son adoption par pays

Une poignée de pays sont à la pointe du développement de l’IA. En 2024, le secteur privé américain de l’IA a investi environ 109,1 milliards de dollars, ce qui représente environ 40 % de la R&D des entreprises. Alors que les pays du Nord investissent massivement dans les infrastructures d’IA, l’adoption et l’intégration de modèles d’IA dans les pays à revenu intermédiaire (Brésil, Inde, Philippines et Indonésie) s’accélèrent à un rythme rapide.

Le Sommet Inde-AI Impact 2026, auquel 89 pays et diverses organisations internationales ont participé pour signer la Déclaration de New Delhi, a mis l'accent sur le partage équitable des avantages de l'IA. Le sommet a défini le déploiement de la prochaine phase de la stratégie nationale en matière d’IA, qui se concentrera sur l’accélération de l’adoption de l’IA dans divers secteurs et sur la mise à l’échelle des ensembles de données et de l’infrastructure informatique. Lors du sommet, la plateforme d’IA souveraine indienne Sarvam AI a révélé deux LLM nommés Sarvam-30B (30 milliards de paramètres) et Sarvam-105B (105 milliards de paramètres). Cela a ouvert la voie à l’Inde pour entrer dans un groupe de pays capables de développer des modèles d’IA d’avant-garde.

Depuis début 2026, les Émirats arabes unis, l’Inde et Singapour se classent régulièrement en tête des pays ayant adopté GenAI. Les Émirats arabes unis ont signalé que plus de 50 % de la population active utilise des outils d’IA. Le gouvernement a intégré de manière proactive l’IA dans le secteur public et investi dans l’infrastructure numérique. Singapour bénéficie d'un fort soutien de son gouvernement et met également l'accent stratégique sur la R&D. La Corée du Sud est l'un des pays adoptant l'IA à la croissance la plus rapide, où le gouvernement développe des modèles performants en langue coréenne de haute qualité.

En 2026, les États-Unis, grâce à une stratégie pangouvernementale axée sur l’exportation de leur « pile d’IA », ont lancé de nouveaux financements internationaux pour l’IA via le Trésor et l’Ex-Im Bank, et ont établi des normes soutenues par le NIST pour l’IA agentique. Les principales initiatives comprennent le déploiement du « U.S. Tech Corps » pour l'IA, la consolidation de l'IA dans des marchés publics sécurisés (GovRAMP) et la promotion de partenariats public-privé pour faire passer GenAI du pilote à la production.

L'Europe se prépare activement à accélérer l'adoption de GenAI grâce à la stratégie « Apply AI », avec un financement de plus de 1,15 milliard de dollars via Horizon Europe pour une adoption dans 10 secteurs clés. Les principales initiatives du gouvernement comprennent le lancement du Bureau de l'IA pour superviser les modèles à usage général, l'expansion de « GenAI4EU » pour propulser les écosystèmes d'innovation ouverts et la mise en œuvre du cadre réglementaire de la loi sur l'IA pour favoriser une IA souveraine digne de confiance.

En 2026, le gouvernement du Moyen-Orient accélère l’adoption de GenAI grâce à des investissements massifs dans les infrastructures soutenus par l’État, en se concentrant sur l’IA souveraine et en intégrant l’IA agentique dans les entreprises. Les principales initiatives comprennent le projet Transcendence de l’Arabie saoudite d’une valeur de 100 milliards de dollars, le projet de campus d’IA de 5 gigawatts des Émirats arabes unis (G42/NVIDIA) et le développement massif de centres de données visant l’industrialisation de l’IA.

GenAI vs Agentic AI : les principales différences expliquées

• Alors que les entreprises et les développeurs continuent de progresser dans la course à l’intégration de systèmes plus intelligents et à la mise à niveau de leurs systèmes existants avec l’IA. Les termes GenAI et IA agentique sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il s’agit de trois types différents de paradigmes d’IA évolués. Ils représentent une autonomie, une complexité de tâche et des capacités différentes.

• GenAI crée du nouveau contenu à partir d'ensembles de données tandis que l'IA agentique prend des mesures indépendantes pour atteindre les objectifs. Autrement dit, l'IA agentique est proactive et autonome pour résoudre des problèmes complexes et GenAI crée du contenu basé sur des invites.

• L'IA agentique peut traiter des problèmes complexes grâce à ses flux de travail en plusieurs étapes, en suivant les progrès et en ajustant les stratégies en fonction des résultats intermédiaires. Sa capacité de planification est assez puissante, compte tenu de son objectif, elle peut déterminer les étapes, les dépendances, les ressources et l'exécution requises. GenAI excelle dans des tâches spécifiques avec des entrées et des sorties définies. Cela nécessite une intervention humaine pour gérer les tâches complexes à chaque étape. Contrairement à l’IA agentique, GenAI ne peut pas suivre les progrès, coordonner les ressources ou ajuster les positions temporelles.

• GenAI fonctionne de manière réactive, ce qui signifie que chacune de ses actions nécessite une initiation humaine et que même les LLM les plus sophistiqués restent en sommeil. L'IA agentique, avec l'autonomie donnée, identifie quand une action est nécessaire, détermine les réponses appropriées, exécute le processus de prise de décision et évalue les résultats.

•  Les applications d'IA agentique incluent les tests de logiciels autonomes, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le commerce algorithmique, l'automatisation des processus robotiques et la maintenance prédictive. Au contraire, les applications de GenAI comprennent le support client, l'analyse de données, la conception et l'art, la génération de code et la génération de contenu. 

KPI pour la mise en œuvre de GenAI : mesurer le succès des modèles GenAI

L'évolutivité et la mise en œuvre réussies des modèles GenAI nécessitent que les entreprises adoptent divers modèles opérationnels, allant de la gouvernance centralisée aux modèles décentralisés intégrés à l'entreprise. Le modèle approprié et adapté à chaque organisation dépend de la maturité de son IA, de ses capacités technologiques existantes et de son infrastructure de données. Les entreprises qui en sont au stade du roman préfèrent les modèles centralisés pour une gouvernance stricte et, à l'inverse, les entreprises dotées de cadres d'IA bien établis sont susceptibles d'adopter des modèles décentralisés pour plus de flexibilité et d'innovation. Les modèles GenAI à succès que nous voyons aujourd’hui étaient autrefois en phase de développement, puis ont été poussés vers la phase de production. Ces modèles ont prouvé leur succès dans les paramètres de mesure qui leur sont fixés. Les projets GenAI prouvent leur succès en rendant les opérations efficaces, l'interface client percutante et la prise de décision plus rapide et mieux informée. La question se pose de savoir comment leur succès est mesuré ?

Les mesures de qualité des modèles sont essentielles car elles aident à mesurer l’efficacité et la précision. Les métriques embarquées donnent une direction aux projets GenAI, en commençant par ce à quoi ressemblera leur amélioration. GenAI a le pouvoir d'automatiser les processus et de réduire les erreurs humaines. Des entreprises, dont Amazon, utilisent la robotique basée sur l'IA dans les entrepôts pour rationaliser les processus, réduire les coûts opérationnels et améliorer l'efficacité. Définir des mesures claires aidera à concevoir les problèmes que GenAI résoudra. Sa capacité à générer une large gamme de résultats illimités appelle une évaluation plus subjective. Les critères des métriques basées sur des modèles, encore à leur stade expérimental, permettent une évaluation plus riche où les résultats sont observés de près en termes de cohésion, de sécurité, de fluidité, de qualité du texte, de verbosité, d'instructions suivies, de résumé et de terrain.

Afin d’exploiter tout le potentiel de GenAI, les entreprises investissent dans des plateformes d’IA de bout en bout. Ces plateformes peuvent intégrer tous les composants clés nécessaires au développement, au déploiement et à la gestion des modèles. Les métriques du système prennent en charge les aspects opérationnels du système d'IA, garantissant l'efficacité, la fiabilité et l'évolutivité pour répondre à tous les besoins de l'organisation. Les métriques de déploiement aident à suivre les pipelines et les artefacts de modèle déployés, fournissant ainsi des informations sur la capacité, la gouvernance et l'impact à l'échelle de l'organisation de la plateforme d'IA.

GenAI modélise la capacité à améliorer l’expérience client et les performances commerciales grâce à des conversations personnalisées. Le temps de réponse, la précision et l'adoption sont importants car ils ont un impact sur l'engagement client, la qualité des décisions et la confiance, et mesurent leur valeur. Netflix et Spotify utilisent l'IA pour analyser le comportement des utilisateurs et prédire leurs préférences. Cela génère des ventes plus élevées, attire de nouveaux prospects et retient l'attention des clients.

Éthique de l’IA générative : principales préoccupations et risques

Chaque organisation veut être l'organisation qui donne la priorité à l'IA, mais la précipitation pour adapter, mettre en œuvre et intégrer l'IA et d'autres nouvelles technologies néglige souvent les aspects qui prédominent de l'autre côté. Elon Musk, l'un des pionniers et des pionniers du secteur de l'IA, s'est montré bruyant mais paradoxal à propos de l'IA générative. Ses inquiétudes découlent du potentiel de GenAI à diffuser des informations erronées à grande échelle. Musk, en tant qu'entrepreneur visionnaire, est conscient des avantages que GenAI apportera, mais il estime également que ces avantages doivent être mis en balance avec les risques potentiels associés à la technologie.

Les dirigeants de l’industrie s’accordent largement sur le fait que GenAI introduit également un nouvel ensemble de risques, des préoccupations majeures liées à la sécurité des données, au vol de propriété intellectuelle, aux « hallucinations » et à la création de « deepfakes ». Les hallucinations en IA se produisent lorsque les textes produits par les LLM ne sont pas plausibles mais sont étayés par des faits réels, des données de formation ou le contexte de l'utilisateur. Sophos, dans son nouveau rapport « Au-delà du battage médiatique : la réalité commerciale de l'IA pour la cybersécurité », a interrogé 400 responsables informatiques sur leur utilisation de l'IA en matière de sécurité. L'enquête a révélé que, même si 65 % d'entre eux ont adopté les fonctionnalités de GenAI, 89 % des responsables informatiques craignent que des failles dans les outils de cybersécurité de GenAI puissent mettre leur organisation en danger.

• En ce qui concerne la sécurité des données, la saisie de données sensibles, personnelles ou d'informations confidentielles dans les outils publics GenAI peut entraîner des fuites de données. Une autre préoccupation est que les données introduites dans ces modèles pourraient être stockées et utilisées pour former de futurs modèles, exposant ainsi potentiellement des informations confidentielles à des tiers.

• GenAI permet un phishing sophistiqué où les cybercriminels sont capables de générer des e-mails de phishing et des campagnes d'ingénierie sociale hautement personnalisés, convaincants et grammaticalement parfaits. La facilité de création de deepfakes constitue une fraude d’impression majeure et les attaquants peuvent également manipuler les modes pour révéler des données sécurisées.

• Il existe d'importants litiges en cours concernant la question de savoir si les modèles formés à partir de données accessibles au public violent les droits de propriété intellectuelle. Le rythme rapide de l’adoption dépasse la réglementation formelle, ce qui crée des risques pour le respect des lois émergentes telles que la loi européenne sur l’IA. L’ambiguïté persiste quant à savoir qui détient les droits d’auteur sur le contenu généré par l’IA.

• Les modèles formés sur des données historiques peuvent conduire à des préjugés raciaux, sexistes ou politiques. En outre, certains dirigeants s’inquiètent du déplacement incontrôlé de travailleurs dans les domaines du codage, de la création de contenu et du service client. Enfin, la consommation massive d’énergie nécessaire à la formation et au fonctionnement de grands modèles soulève également des problèmes de durabilité.

Des investissements à la pointe du paysage GenAI

L’investissement global des grandes entreprises technologiques dans GenAI, y compris les fournisseurs d’infrastructures et de cloud, a été estimé à environ 87 milliards de dollars au cours des 11 premiers mois de 2025, soit près du double des 11 premiers mois de 2024. L'IA entre dans une nouvelle phase en 2026 avec Alphabet, Amazon, Microsoft et Meta qui devraient investir un capital cumulé dépassant 650 milliards de dollars en 2026. Ils arrivent en force avec les investissements lourds de GenAI ; Google avec 75 milliards de dollars pour l'utilisation de l'IA dans la publicité et la recherche et OpenAI avec 100 milliards de dollars financés par Oracle et Softbank. Oracle vise également 50 milliards de dollars de partenariats axés sur l'IA cloud native. En février 2026, Capgemini s'est associé à OpenAI et à Frontier pour accélérer la prochaine ère de transformation de l'IA d'entreprise. En tant que membre fondateur de l'OpenAI Frontier Alliance, Capgemini s'efforcera de combler le manque d'opportunités en matière d'IA en se concentrant sur les défis commerciaux, de données, d'organisation et d'intégration de systèmes auxquels sont confrontés les clients, afin de déployer l'IA à l'échelle de l'entreprise.

GenAI passe d'une approche centrée sur le modèle à une approche axée sur les applications, les flux de travail agents et l'intégration. Après plusieurs années d’expérimentation, les organisations vont au-delà des modèles pilotes. L’adoption réussie nécessitera une harmonisation des processus, un perfectionnement des compétences et une gouvernance pour gérer l’IA de manière sûre et responsable. Selon l'analyse du secteur, d'ici 2030, 80 % des logiciels d'entreprise seront multimodaux, ce qui représente une augmentation considérable qui était inférieure à 5 % en 2024. Les principales tendances incluent les systèmes agentiques multimodaux qui agissent de manière autonome, l'IA intégrée dans les logiciels existants et la convergence des performances des modèles.

L'IA agentique transforme les flux de travail et les processus de prise de décision, les agents autonomes étant capables d'exécuter des processus complexes en plusieurs étapes. Dans le même temps, les DSLM et les SLM gagnent également en reconnaissance grâce à leurs solutions personnalisées et respectueuses de la vie privée, qui respectent des réglementations strictes et fournissent des informations évolutives. Avec l'escalade continue de la lutte contre le blanchiment d'argent, la fraude à l'intégration, les processus de recouvrement et le KYC, les crimes financiers évoluent et une défense antifraude avancée devient essentielle, en particulier contre les deepfakes et les documents synthétiques. En outre, il est prévu que l’IA intégrée dans les logiciels existants deviendra courante par rapport aux outils autonomes, car les utilisateurs préfèrent des expériences d’IA plus passives. À l’avenir, les principaux laboratoires d’IA se concentreront sur des applications plus verticalisées et spécifiques à un domaine afin de fournir une expérience utilisateur plus personnalisée, plutôt que sur une intelligence générale.