L’intelligence artificielle n’est plus une promesse futuriste : elle s’est installée dans nos vies, nos outils, et surtout nos entreprises. Mais entre fascination, idées reçues et complexité technique, comment s’y retrouver ? Et surtout, comment tirer le meilleur de l’IA sans perdre le contrôle de ses données et de ses usages ?
🧠 Mais l’IA, c’est quoi au juste ?
Derrière le terme « intelligence artificielle », on retrouve un ensemble de technologies capables de simuler des comportements humains : reconnaître des images, analyser des données, prédire un comportement, ou encore… générer du texte de manière autonome.
Les modèles d’IA les plus populaires aujourd’hui sont appelés <strong>LLM (Large Language Models)</strong>, ils fonctionnent sur la base d’un apprentissage massif de données (textes, codes, etc.), et produisent des réponses en prédictant mot après mot, comme une phrase qu’on complète.
⚙️ Comment ça fonctionne ?
Un modèle d’IA fonctionne par couches successives de neurones artificiels. Il « digère » des milliards de données pour apprendre à :
- Identifier des schémas,
- Reconnaître des intentions,
- Générer des réponses plausibles selon le contexte.
Mais tout ça a un coût : en énergie, en données, et en temps de calcul. C’est pourquoi des modèles plus légers, comme DeepSync ou Mistral, parviennent à offrir des performances équivalentes tout en consommant moins de ressources.
Et surtout, un bon résultat d’IA dépend de la qualité de la question posée (le prompt). Sans contexte ni précision, la réponse peut être à côté de la plaque… ou carrément fausse.
📍 Où en est-on aujourd’hui ?
L’IA générative entre dans l’usage courant, notamment en entreprise :
- 48% des utilisateurs se disent encouragés par leur entreprise à s’en servir (source : Ifop),
- Les gains de productivité estimés avoisinent +38%,
- Près de la moitié utilisent les réponses d’IA sans les modifier.
Mais cette montée en puissance s’accompagne de nouveaux défis :
- Compréhension des limites techniques (hallucinations, erreurs de calcul, contexte limité),
- Enjeux de souveraineté numérique (données hébergées hors d’Europe),
- Réglementation : avec l’AI Act, l’Europe introduit une classification des usages selon leur niveau de risque.
⚠️ Points de vigilance : ce que l’IA ne fait pas (encore)
L’IA n’est pas magique. Elle a des limites bien réelles, qu’il faut garder à l’esprit :
- Biais dans les données d’apprentissage, qui peuvent influencer les réponses,
- Incapacité à vraiment « comprendre » ce qu’on lui demande,
- Difficultés sur les chiffres et les données complexes (l’IA est avant tout statistique),
- Coûts énergétiques importants, surtout à grande échelle,
- Et enfin, la dépendance à un fournisseur unique peut vite devenir un risque stratégique.
Exemple concret : l’IA Lucie, déployée pour les enseignants fin 2024, a dû être suspendue… car mal entraînée. Elle sera relancée en 2025, avec un entraînement plus rigoureux.
🧩 Et chez Doing, on en fait quoi ?
Chez Doing, notre rôle est d’accompagner nos clients vers une IA utile, raisonnée et bien intégrée à leurs outils métiers.
Notre conviction : une bonne IA, c’est une IA qu’on maîtrise. Pour cela, nous avons développé une solution basée sur le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation). L’idée ? Connecter l’IA à vos propres données pour améliorer :
- La pertinence des réponses,
- La sécurité des informations échangées,
- La conformité RGPD et souveraineté,
- Et bien sûr, l’efficacité des usages métiers.
🛠️ Les solutions que nous proposons
Nos solutions IA sont pensées pour s’intégrer dans vos écosystèmes métiers existants avec :
- Un noyau sécurisé développé par Doing,
- Une architecture indépendante, compatible avec différents LLM (OpenAI, Mistral, DeepSeek…),
- Une intégration fluide à vos applications métiers, anciennes ou nouvelles,
- Des assistants virtuels personnalisés selon vos cas d’usage (support client, RH, ventes, documentation, etc.),
- Une gestion des droits utilisateurs, pour cloisonner les données par service ou profil.
Et bien sûr, un hébergement localisé, maîtrisé, sécurisé, qui vous garantit indépendance et sérénité.
L’intelligence artificielle ne remplacera pas vos métiers. Mais bien intégrée, bien pensée, bien utilisée… elle peut les accélérer, les augmenter, les transformer.
Chez Doing, nous mettons toute notre expertise pour concevoir des solutions IA sur mesure, qui répondent à des besoins réels, en accord avec vos contraintes techniques, vos enjeux métier, et les nouvelles règles du jeu réglementaire.
Vous avez un projet IA en tête ? Un besoin spécifique ? Ou juste l’envie de comprendre par où commencer ? On en parle autour d’un café ☕ (ou d’un prompt, c’est vous qui voyez 😉).
Écrivez-nous à contact@doing.fr !