Chez ADBI, la data ne doit pas rester lâaffaire de quelques experts.
âš Le partage est une valeur centrale : dĂ©cortiquer ensemble des notions complexes⊠sans prise de tĂȘte.
Les Kesako, câest notre format. Expert, simple, clair, efficace, humain. Comme les collaborateurs dâADBI.
đ Que lâon soit novice, curieux ou dĂ©jĂ dans le mĂ©tier : lâoccasion de dĂ©couvrir⊠ou simplement dâĂ©changer.
Aujourdâhui, câest CĂ©dric qui vous parle. +25 ans dâexpĂ©rience, passionnĂ© de Data depuis 16 ans, de Data Integration, dâIA, de Prompt Engineering⊠mais surtout de partage de connaissances.
đ€ Tout le monde a entendu parler dâintelligence artificielle.Mais concrĂštement, Ă quoi ça sert ? Quels sont les usages ? Comment sây retrouver entre tous ces termes ?
đ§ Voici un tour dâhorizon des grands types dâIA⊠avec une question-clĂ© pour chacun :
â IA descriptive : « Quâest-ce qui sâest passĂ© ? »
âĄïž Analyse du passĂ© : ventes, bilans, statistiques.
â IA diagnostique : « Pourquoi cela sâest-il passĂ© ? »
âĄïž Recherche des causes : panne machine, analyse des incidents.
â IA prĂ©dictive : « Que va-t-il se passer ? »
âĄïž Anticipation : fraudes bancaires, turnover des Ă©quipes.
â IA prescriptive : « Que dois-je faire ? »
âĄïž Recommandations dâactions : gestion des stocks, optimisation.
â IA prĂ©ventive : « Comment Ă©viter que cela arrive ? »
âĄïž Alerte en amont : maintenance prĂ©dictive, santĂ©.
â IA gĂ©nĂ©rative : « Comment produire du contenu ? »
âĄïž CrĂ©ation : texte, image, son⊠ChatGPT, Midjourney.
â IA conversationnelle : « Comment interagir naturellement ? »
âĄïž Dialogue : chatbot, assistant vocal.
â IA cognitive : « Comment interprĂštes-tu cela ? »
âĄïž Raisonnement : aide au diagnostic, comprĂ©hension de contexte.
â Edge IA : « Comment faire marcher lâIA sans dĂ©pendre du cloud ? »
âĄïž ExĂ©cution locale : objets connectĂ©s, industrie.
đ DerriĂšre ces usages, deux grandes familles
- IA supervisée : apprentissage à partir de données étiquetées.
- IA non-supervisĂ©e : dĂ©tection de structures ou dâanomalies.
đșïž Si lâon simplifie par objectif
- Pour comprendre : descriptif, diagnostic, cognitif
- Pour agir : prédictif, prescriptif, préventif
- Pour interagir : conversationnel
- Pour créer : génératif
- Pour implanter : Edge IA
đĄ De quoi mieux apprĂ©hender la richesse des cas dâusage de lâIA⊠bien au-delĂ de la simple gĂ©nĂ©ration de texte.
Et ce nâest que le dĂ©but : chaque type dâIA fera lâobjet dâun Kesako dĂ©taillĂ©.
đAlors, lequel vous intrigue le plus ?
Venez en discuter avec nous !
Pour aller plus loin : Intelligence artificielle : stratĂ©gie, IA gĂ©nĂ©rative et agents â



