IA générative en entreprise : comment passer de la théorie à la pratique avec Webnet et MAIjin ?

L’Intelligence Artificielle générative (IA) révolutionne la productivité et la créativité en entreprise. 
Selon une étude du MIT (2023), des outils comme ChatGPT ou Copilot permettent d’accélérer de près de 40% les tâches de rédaction et de réduire de 56% le temps de programmation. 

Mais comment réussir l’adoption de l’IA générative en entreprise, sans risque, et surtout comment la transformer en levier de productivité et de performance concrète pour les collaborateurs et les clients ?

C’est à cette question qu’ont voulu répondre Alexia Schlumberger et Sébastien Ocana, du pôle Expérience produit chez Webnet, en organisant un webinaire exclusif avec  Jean-Baptiste Berthoux, fondateur de MAIjin et expert reconnu en formation IA. 

Pendant une heure, Jean-Baptiste Berthoux  nous livre en images son guide des bonnes pratiques et des pièges à éviter.  

 - comprendre la différence entre IA traditionnelle et IA générative ;  

 - identifier les outils IA incontournables (ChatGPT, Midjourney, Runway…) ; 

 - maîtriser l’art du prompting ; 

 - sécuriser l’adoption de l’IA (confidentialité, souveraineté numérique) ; 

 - et explorer des cas d’usage concrets pour booster la productivité. 

Le guide intuitif pour passer de la théorie à la maîtrise pratique de l'IA. 

IA Générative vs. IA Traditionnelle : en quelques mots

Bien que le concept d'Intelligence Artificielle (IA) soit historique, remontant à sa création terminologique en 1956, c'est l'émergence spectaculaire de l'IA Générative après 2017 qui a véritablement révolutionné le secteur. Cette nouvelle famille d'IA redéfinit actuellement les règles de la transformation digitale pour toutes les entreprises. 

 - IA traditionnelle : vise à classer et à prédire à partir de données existantes (Ex: reconnaître un chat sur une photo, ou prédire un taux de désabonnement) ; 

 - IA générative : crée du contenu nouveau et inédit (texte, images, code, vidéo) en s'appuyant sur les données existantes et une commande (prompt). Le phénomène ChatGPT a popularisé cette catégorie, notamment avec les Grands Modèles de Langage (LLM). 

Outils d’IA générative pour les entreprises : les incontournables

Chaque jour, des dizaines de nouvelles solutions voient le jour, rendant le choix difficile. Pour nous aider à passer rapidement à la pratique, Jean-Baptiste Berthoux a sélectionné les outils d’IA générative les plus pertinents et puissants à intégrer immédiatement à nos flux de travail. 

Voici les plateformes leaders, classées par domaine de création : 

Grands Modèles de Langage - LLMs 

Ces outils sont la clé de l'accélération de toutes nos tâches de rédaction, de synthèse et de codage : 

 - outils leaders : ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity (idéal pour la recherche factuelle) ; 

 - usages clés : Rédaction et structuration de contenu (e-mails, rapports),  résumé rapide de documents longs, traduction instantanée et fiable, Aassistance au codage et à la débuggage. 

Images et création graphique 

Parfaits pour générer des supports visuels, des concepts marketing ou des prototypes : 

 - outils leaders : Midjourney, DALL-E 3. 

 - usages clés : génération d'illustrations et d'images d'ambiance,  création de concepts visuels (maquettes, moodboards), production de supports marketing sur-mesure. 

Vidéo 

L'avenir de la production audiovisuelle, pour des contenus plus dynamiques et créatifs : 

 - outils leaders : Sora, Veo, Runway. 

 - usages clés : création de clips vidéo hyperréalistes à partir de texte (text-to-video), génération de bannières animées et de contenu court pour les réseaux sociaux. 

Prompting IA : la clé de l’efficacité et de la productivité IA

L'IA générative est un moteur puissant, mais sa performance dépend entièrement de la qualité de votre commande : le prompt. 

Pour obtenir des résultats de haute qualité, vous devez maîtriser l'art du prompting. L'IA possède des traits parahumains et répond mieux à une approche conversationnelle et structurée. 

Comme l'explique Jean-Baptiste Berthoux, la clé est l'équilibre : fournissez les informations essentielles pour cadrer la tâche, mais laissez suffisamment de latitude à l'IA pour générer un contenu optimal et créatif. 

La structure du prompt efficace pour le texte 

Un prompt performant ne doit rien laisser au hasard. Voici les six dimensions à respecter pour encadrer parfaitement l'IA et garantir la qualité du livrable : 

 - Rôle : positionner l'IA en lui attribuant une expertise spécifique (Ex: "Tu es un consultant SEO expérimenté") ; 

 - Contexte : définir le cadre de la mission et fournir les informations de base (Ex: "Nous travaillons sur le lancement de notre nouvelle application B2B", [coller ici le texte à analyser]) ; 

 - Tâche : préciser l’objectif et l'action principale à réaliser (Ex: « Rédige la description de notre produit », « Analyse ces données ») ; 

 - Méthode : guider l’approche ou les étapes de raisonnement de l'IA (Ex: "Utilise la méthode AIDA", "Commence par un plan détaillé") ;  

 - Ton : adapter le style et la voix de la réponse (Ex: "Adopte un ton humoristique, mais professionnel", "Sois concis et direct") ;  

 - Format : structurer la sortie finale du livrable (Ex: "Présente la réponse sous forme de tableau", "En 5 points clés", "Rédige 3 propositions différentes") ; 

Dans la vidéo, Jean-Baptiste Berthoux montre comment générer des V1 de prompts via l'IA pour optimiser le temps de conception. 

Les 3 erreurs cruciales à éviter avec l'IA Générative 

L'enthousiasme pour les outils d'Intelligence Artificielle doit être tempéré par une gestion rigoureuse des risques et une approche pragmatique. Voici les pièges les plus courants à contourner : 

Croire aveuglément l'IA ( le risque d'hallucination) 

Les Grands Modèles de Langage (LLMs) sont des moteurs probabilistes, pas des oracles. Ils sont entraînés à prédire la suite de mots la plus probable, ce qui peut les amener à générer des informations totalement fausses (des "hallucinations") mais formulées avec une assurance déconcertante. 

La règle d'or : conservez toujours votre regard critique et faites de la vérification des faits un réflexe indispensable. 

Rester dans la théorie (L'impératif de la pratique) 

L'IA est, avant tout, un outil pratique. Lire des guides et des théories ne suffit pas. La seule façon d'en comprendre les nuances, de maîtriser le prompting et d'en cerner les limites réelles est de passer à l'action. 

L'impératif : expérimentez régulièrement. La maîtrise de l'IA est une compétence qui s'acquiert par la pratique constante. 

Se limiter à un seul outil (La force de l'écosystème) ?  

Chaque outil d'IA possède des forces spécifiques. Se cantonner à une seule plateforme (comme ChatGPT) signifie se priver de performances optimisées pour d'autres tâches. 

Exemple : Perplexity est un LLM augmenté par la recherche en ligne. Il se distingue par sa capacité à compiler des réponses factuelles et vérifiables à partir de multiples sources web. 

Éviter la dépendance et cultiver l'humain 

Au-delà des erreurs techniques, il est essentiel de ne pas devenir dépendant de ces outils. L'IA doit être un assistant, non un substitut. Pour rester pertinent et créatif, il est crucial de continuer à travailler son propre cerveau, son analyse et ses compétences fondamentales. 

Sécurité IA, confidentialité et souveraineté : les piliers de la confiance numérique

Ces trois piliers de la confiance numérique sont souvent confondus. Jean-Baptiste Berthoux apporte son éclairage d'expert pour bien les distinguer et comprendre les risques. 

La sécurité : une protection robuste contre le Hacking 

La sécurité concerne la protection technique des infrastructures contre les accès non autorisés et les cyberattaques. 

 - Faible risque de Hack traditionnel : les serveurs des modèles de langage (ChatGPT, Claude, etc.) sont conçus avec des mesures de sécurité extrêmement robustes (chiffrement, protocoles stricts), comparables à ceux des géants du cloud. Le risque de piratage direct du réseau est très faible. 

 - Point crucial : la propriété et l'actionnariat des grandes entreprises d'IA sont des facteurs déterminants, car ils influencent les politiques de données et l'orientation stratégique future des modèles que vous utilisez. 

La confidentialité : le risque lié à vos données d'entraînement 

La confidentialité se concentre sur la gestion et l'utilisation de vos données par l'entreprise qui fournit le service d'IA. Il faut distinguer les données personnelles (RGPD) et les données confidentielles de votre société. 

 - Risques : ces données sont particulièrement à risque si vous utilisez des versions gratuites des outils ou si vous ne désactivez pas l'option d'entraînement des modèles avec vos prompts et inputs. 

 - Attention : méfiance accrue chez les grands acteurs américains, dont les politiques d'utilisation des données peuvent être plus permissives par défaut ou moins alignées sur les attentes européennes strictes. 

La souveraineté numérique et le Cloud Act 

La souveraineté numérique fait référence au cadre juridique et géographique qui régit l'accès et l'utilisation de vos données. 

 - Le risque principal : les lois extraterritoriales. L'enjeu majeur de la souveraineté est d'éviter d'être soumis aux lois extra-territoriales, notamment le Cloud Act américain, qui permet aux autorités américaines d'accéder aux données hébergées par leurs entreprises (même à l'étranger). 

 - L'avantage Français/Européen : des acteurs comme Mistral AI ou d'autres solutions européennes garantissent que vos données sont régies par le droit européen (RGPD), assurant un meilleur contrôle. 

Alternatives pour une souveraineté renforcée : 

 - le Self-Hosting sur infrastructure européenne : utiliser des serveurs français ou européens (comme OVHcloud, Scaleway) et y déployer des modèles. 

 - les solutions Open Source : privilégier des technologies ouvertes et auto-hébergeables (Ollama, Hugging Face) pour conserver la maîtrise totale. 

- les certifications : rechercher les services labellisés comme SecNumCloud (ANSSI) pour un niveau maximal de sécurité et d'immunité juridique. 

Cas d’usage IA : comment Webnet booste la productivité en entreprise

Lors du webinaire, Jean-Baptiste Berthoux a identifié plusieurs outils et les a testés en direct via des cas d'usage concrets d'Intelligence Artificielle. Ces démonstrations concrètes permettront aux équipes d'intégrer plus facilement ces solutions IA dans leurs tâches quotidiennes. 

Découvrez les applications pratiques de l'IA pour l'efficacité opérationnelle : 

Optimisation des réunions et événements 

 - Cas d'usage : utilisation d'outils de pointe (comme Noota, un outil français conforme au RGPD) pour la retranscription automatique et la synthèse intelligente des réunions. 

 - Impact : gain de temps colossal sur la rédaction des comptes-rendus. Les collaborateurs se concentrent ainsi sur l'action et la prise de décision, améliorant la productivité. 

Gestion de projet et prompts spécialisés 

 - Cas d'usage : création de prompts sur mesure intégrés aux outils de gestion (Jira, Redmine) pour automatiser la création de tickets ou la planification de sprints. 

 - Impact : accélération de la phase de cadrage et standardisation des livrables projet. 

Business Development et création de propositions commerciales 

 - Cas d'usage : utilisation d'agents conversationnels pour collecter et synthétiser des informations client clés. Production d'ébauches de propositions impactantes à l'aide d'outils de génération comme Eleven Labs (pour l'agent vocal : création de voix off et agents vocaux) et Gamma (outil de présentation/PowerPoint). 

 - Impact : réactivité accrue dans les réponses aux appels d'offres (AO) et personnalisation fine des pitchs commerciaux. 

Deep Research pour les consultants experts 

 - Cas d'usage : exploitation de l'IA pour effectuer des recherches approfondies et ciblées sur le contexte sectoriel et les technologies innovantes du client. 

 - Impact : montée en compétence rapide des consultants, leur permettant de livrer une expertise pointue et hyper-contextualisée. 

Accélération du développement et des preuves de concept (POC) 

  - Cas d'usage : pratique du Vibe Coding (utilisation de l'IA en temps réel pour générer, déboguer du code et créer des tests) et démonstrations live (ex. : connexion d'une API comme Claude MCP à un outil de reporting tel que Google Sheets).    35% de nouveaux codes produits par Google est produit par intelligence 

 - Les outils clés : de nombreuses solutions puissantes dominent le marché (Cursor, Epic, GitHub Copilot, Windsurf, etc.). Cependant, pour les débutants en développement assisté par IA, un outil européen se démarque par son approche très accessible : Lovable  

 - Impact : accélération exponentielle du développement de POC et des premières versions logicielles (MVP), réduisant drastiquement le Time-to-Market. 

Perspectives et enjeux d’avenir de l'IA 

Si l'IA générative démontre une puissance remarquable aujourd'hui, son horizon est encore jalonné de défis techniques et d'enjeux éthiques majeurs. L'avenir de l'IA repose sur la capacité à adresser ces zones d'ombre. 

Le "Mirage" de l'Intelligence Artificielle Générale (AGI) 

L'AGI (Artificial General Intelligence, ou Intelligence Artificielle Générale) est considérée comme le Graal des grandes entreprises de la Silicon Valley. L'AGI représente la capacité d'une machine à égaler l'intelligence humaine dans tous les domaines cognitifs. 

Enjeu : Bien qu'elle soit l'objet d'investissements colossaux (notamment de la part d'acteurs comme NVIDIA), l'AGI reste un objectif lointain, voire un "mirage" selon certains experts. 

Robotique et IA : le défi de l'exécution physique 

La fusion de l'IA générative et de l'exécution physique ouvre des perspectives industrielles colossales, notamment dans la robotique. 

 - Exemple : des outils comme Figure.ai (qui a établi un partenariat avec OpenAI) illustrent cette convergence. 

 - Enjeu : pour que cette synergie se concrétise, il est impératif de résoudre les défis liés à la fiabilité, à la sécurité et à la robustesse des systèmes autonomes en environnement réel. 

Automatisation, Agent IA et nouveaux processus 

L'intégration de l'IA dans les processus d'automatisation (dits Automatisation X AI) transforme la gestion des flux de travail, dépassant les limites des systèmes classiques. 

 - Avantage : L'IA agit comme une brique additionnelle, permettant de mettre en place des processus qui étaient, jusqu'à présent, techniquement impossibles. 

 - Outil : Des solutions d'automatisation comme n8n peuvent intégrer des Agents IA pour orchestrer des actions complexes. 

 - Ressource : Le potentiel et la création d'Agents IA sont un sujet d'étude clé. Jean-Baptise nous invite à regarder une vidéo de Shubham Sherma  “ Créer un agent IA avec n8n — Formation complète”, qu'il considère comme la ressource la plus structurée pour comprendre concrètement leur conception. 

Impact environnemental de l'IA : un enjeu crucial pour la RSE 

Un défi majeur, souvent sous-estimé, réside dans l'impact environnemental des technologies d'Intelligence Artificielle. Le fonctionnement et l'entraînement des Grands Modèles de Langage (LLMs) sont effectivement extrêmement gourmands en ressources énergétiques, un enjeu clé pour l'avenir de l'IA. 

Comprendre la consommation des LLMs 

La consommation d'énergie et de ressources se divise en deux phases principales : 

 - L'entraînement (Training) : les LLMs sont entraînés sur de vastes ensembles de données à l'aide de GPU (unités de traitement graphique) dans des centres de données. Cette phase nécessite une puissance de calcul colossale, engendrant des coûts importants en électricité et en eau (utilisée pour refroidir les serveurs). 

 - L'inférence (Inference) : il s'agit du calcul effectué par l'IA à chaque fois qu'un utilisateur envoie une requête (par exemple, à ChatGPT). Plus le nombre d'utilisateurs et de requêtes augmente, plus la consommation en inférence est élevée. 

L'empreinte carbone et hydrique d'une requête dépend directement de la source d'électricité et de l'emplacement géographique du data center. 

Levier stratégique : l'importance du choix du cloud 

Avoir une politique de Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) forte impose de prendre en compte l'infrastructure de l'IA. L'impact CO2 et la consommation d'eau varient drastiquement selon le fournisseur Cloud : 

 - Faible impact : Un data center situé dans une région froide et utilisant l'hydroélectricité (comme en Suisse) aura un impact beaucoup plus faible. 

 - Fort impact : Un serveur utilisant des énergies fossiles (comme le gaz de schiste aux États-Unis) ou situé dans une région chaude générera une empreinte carbone et hydrique nettement supérieure. 

Pour minimiser l'impact sur leur score RSE, les entreprises doivent choisir des prestataires Cloud qui s'engagent à utiliser des énergies décarbonées ou renouvelables. 

Les efforts des acteurs de l'IA 

Les entreprises comme OpenAI ont également un intérêt financier à optimiser la consommation. L'énergie étant le coût principal d'une requête, la rentabilité pousse à la sobriété.  C'est la raison pour laquelle ChatGPT propose un modèle de routage qui dirige automatiquement les requêtes vers le modèle le moins coûteux en énergie (et souvent le moins puissant) par défaut, si l'utilisateur n'a pas besoin de la pleine puissance du modèle le plus avancé. 

Actions immédiates : adoptez l'IA dès aujourd'hui

Pour capitaliser sur les insights partagés par Jean-Baptiste Berthoux, l'enjeu est désormais de passer rapidement à la pratique. Voici les outils et les étapes concrètes conseillées aux équipes pour intégrer immédiatement l'IA dans leur quotidien : 

 - Productivité/Réunion : utilisez un outil de retranscription comme Noota ou la fonction de retranscription de Teams pour automatiser la prise de notes et gagner en productivité ; 

 - Présentations : testez Gamma (en version gratuite) pour créer rapidement des présentations percutantes et innovantes ; 

 - Développement rapide : créez votre premier site web ou une mini-application (MVP) avec Lovable. Cet outil est particulièrement puissant pour produire des versions initiales (V1) à présenter aux clients avant la signature d'un contrat. 

 - Place à la pratique : Définissez trois cas d'usage concrets inspirés des démonstrations du webinaire que vous pouvez appliquer dès aujourd'hui. 

Pour conclure, le message de Jean-Baptiste est de pratiquer, pratiquer et pratiquer, mais de le faire avec intentionnalité et esprit critique. Il ne s'agit pas d'utiliser l'IA au hasard, mais de comprendre son potentiel pour vos objectifs précis. 

 L'IA, une compétence qui s'acquiert par la pratique 

L’IA générative en entreprise n’est pas une destination, mais une compétence stratégique qui s’acquiert par la pratique. Grâce à nos programmes de formation IA en entreprise, Webnet accompagne ses équipes et ses clients dans l’adoption de l’IA générative, en garantissant la sécurité et la confidentialité des données. 

Webnet vous accompagne dans votre stratégie IA 

Webnet est votre partenaire pour concrétiser cette transformation. Nous vous aidons à identifier les cas d'usage pertinents, à intégrer les solutions d'IA les plus adaptées à votre contexte métier et à garantir la sécurité, la confidentialité et la souveraineté de vos données. 

Êtes-vous prêts à transformer la productivité de votre entreprise grâce à l'IA, en toute sécurité ? 

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