Le 9 octobre, DeepDive a assisté à la 25e soirée des Rencontres de Média12 à Rodez, un événement placé sous le signe de l’innovation et de l’intelligence artificielle.
Au programme : des témoignages concrets d’entreprises locales qui utilisent déjà l’IA pour transformer leurs métiers, et un discours inspirant de Gilles Babinet, que nous résumerons dans un prochain article.
Des exemples d’entreprises aveyronnaises qui passent à l’action
RAGT – L’IA au service de l’agriculture
L’entreprise aveyronnaise RAGT, référence dans la recherche agricole, a montré comment l’IA accélère la création de nouvelles variétés de céréales.
Grâce à la modélisation et la prédiction, le délai de développement d’une nouvelle plante est passé de 12 ans à seulement 2 ou 3 ans.
Une révolution pour les agriculteurs, qui peuvent désormais bénéficier plus vite de variétés adaptées à leurs besoins.
Natera – L’IA au service du terrain
Ancien ingénieur en informatique, le fondateur de Natera a développé une application IA en quelques heures seulement grâce à ChatGPT.
Son outil permet de scanner les bagues des bovins pour alimenter automatiquement leur carnet sanitaire. L’application est déjà opérationnelle — un bel exemple de rapidité et d’efficacité.
Bosch – Vers un modèle à la Tesla
Le géant industriel Bosch mise sur les capteurs intelligents pour suivre et optimiser la production.
Mais la vraie transformation vient de son évolution vers un modèle “service”, à la manière de Tesla : l’entreprise ne vend plus seulement des produits, elle crée de la valeur continue à partir des données collectées.
Biproject – Recruter pour comprendre avant d’automatiser
Biproject, société en pleine croissance, recherche des développeurs capables de comprendre ce qu’ils automatisent avant d’utiliser l’IA.
Un rappel important : on ne délègue pas le bon sens à la machine. Les meilleurs outils ne servent à rien sans maîtrise du métier.
La Dose Digitale – L’art du bon prompt
L’agence a insisté sur un point essentiel : “à bon prompt, bon résultat.”
Apprendre à formuler clairement ses requêtes reste la clé pour tirer le meilleur parti des outils IA.
Un constat partagé : le gain de temps, oui — mais la formation sur l’IA, encore insuffisante
Tous les intervenants ont mis en avant le gain de temps comme bénéfice principal de l’IA.
Mais ils ont aussi pointé un problème majeur : le manque d’acculturation.
Beaucoup d’entreprises n’ont pas encore formé leurs salariés à ces nouveaux outils.
Les chiffres sont parlants :
- 40 % des collaborateurs utilisent déjà une IA, même quand elle est officiellement interdite,
Résultat : des erreurs, de la méfiance, et parfois une peur injustifiée alimentée par les médias.
Une étude IPSOS sur les usages de l’IA en Entreprise
Les Français face à l’IA : entre confiance et sentiment de dépassement
Selon une étude IPSOS réalisée pour Jedha, les actifs français affichent un rapport très contrasté à l’intelligence artificielle. Si une majorité semble s’adapter, une part non négligeable ressent déjà un certain décalage face à ces nouvelles technologies.
Près d’un actif sur trois (28%) se dit dépassé par les transformations que provoque l’IA dans le monde du travail. À l’inverse, 66% déclarent ne pas rencontrer de difficulté, dont un quart (26%) se disent totalement à l’aise avec ces outils.
Mais derrière cette moyenne nationale se cachent de fortes disparités sociales et générationnelles.
Les cadres supérieurs sont les plus à l’aise avec ces technologies (75%), tandis que les employés peinent davantage à suivre le rythme (60% seulement se sentent à l’aise).
L’écart est tout aussi marqué selon l’âge : un tiers des 50-65 ans (34%) se sentent perdus face à l’IA, contre 22% des 18-34 ans, beaucoup plus familiers avec ces usages (78% se disent à l’aise contre 57% des plus âgés).
En somme, l’IA n’est pas seulement une question de technologie : elle révèle aussi une fracture de compétences et de confiance entre générations et catégories sociales.
Un défi majeur pour les entreprises et les formateurs, qui devront accompagner cette transition sans laisser personne sur le bord du chemin.
Le vrai défi : former, responsabiliser, accompagner sur les usages responsables à l’IA
Le grand enjeu désormais, c’est la formation à un usage responsable de l’IA :
- Comprendre les outils avant de les utiliser,
- Protéger les données sensibles,
- Expérimenter sans perdre le contrôle,
- Faire de l’IA un levier pour les experts métiers, pas un gadget de stagiaire.
Comme le répète souvent DeepDive dans ses formations : “Quoi que vous en pensiez, vous serez obligé de franchir le pas ! Mais gardez à l’esprit que ce n’est pas l’IA qui est experte de votre métier, c’est vous ! ”
La présentation de Gilles Babinet
Autodidacte passionné par les nouvelles technologies et les enjeux sociétaux, Gilles Babinet est entrepreneur depuis l’âge de 22 ans. Il a fondé de nombreuses sociétés dans des secteurs variés tels que le conseil (Absolut, Laitao), le bâtiment (Escalade Industrie), la musique mobile (Musiwave), la co-création (eYeka), les outils décisionnels (Captain Dash), … Gilles Babinet est depuis devenu une figure incontournable du numérique français et européen, où il multiplie les responsabilités. Il est coprésident du Conseil national du numérique, avec lequel il a notamment lancé l’initiative Café IA. Il est également Digital Champion de la France auprès de la Commission européenne et membre du Comité IA lancé par Élisabeth Borne fin 2023, dont le rapport a été remis au Président de la République. Chargé d’enseignement à HEC et auteur de plusieurs ouvrages tels que Comment les hippies, Dieu et la science ont inventé internet ? ou encore son dernier livre Green IA – L’intelligence artificielle au service du climat, paru en mars 2024, il conseille les organisations sur la transformation numérique et les politiques d’intelligence artificielle à adopter.
L’intelligence artificielle n’est ni une baguette magique ni une apocalypse annoncée. C’est une technologie puissante, qui progresse par vagues, crée parfois des bulles, mais qui apporte déjà des gains très concrets aux entreprises quand on s’attaque aux bons usages : maintenance, support, knowledge management, marketing, etc. L’AGI — cette fameuse “IA générale” censée rivaliser avec l’humain — fait rêver, mais aujourd’hui, la vraie valeur est surtout dans les projets ciblés, les données propres et des organisations moins en silos.
Pourquoi ce résumé ?
Le discours de Gilles Babinet revient sur toute l’histoire de l’IA, démonte les fantasmes autour de l’intelligence artificielle générale et explique, avec clarté, où se trouvent les vrais leviers de valeur pour les entreprises. Voici une version compréhensible pour tout le monde, à lire sans prise de tête.
L’essentiel en une phrase :
On surestime ce que l’IA peut faire tout de suite (les robots conscients) et on sous-estime ce qu’elle peut déjà faire de manière efficace dans les entreprises.
D’où vient cette accélération ?
Pendant des décennies, la puissance des processeurs a doublé tous les deux ans, selon la fameuse loi de Moore. En parallèle, les cartes graphiques (GPU) ont rendu possible un traitement massif de données. Résultat : pour un même coût, on peut entraîner des modèles d’IA toujours plus puissants.
Ajoutez à cela l’explosion d’Internet, des objets connectés et des smartphones : le monde produit des montagnes de données, et l’IA adore les données. C’est son carburant.
Un voyage express dans l’histoire de l’IA
Dans les années 50, Alan Turing imagine une machine capable de dialoguer comme un humain. Les chercheurs s’enthousiasment, puis déchantent : les machines sont lentes et limitées.
Dans les années 80, Geoffrey Hinton relance le sujet avec le “deep learning”, puis Yann LeCun développe les réseaux de neurones convolutionnels, capables de reconnaître des images. C’est la première vraie application utile : la lecture automatique de chèques.
Au milieu des années 2000, Fei-Fei Li crée ImageNet, une base de millions d’images permettant d’entraîner les IA à reconnaître le monde visuel.
Et en 2016, coup de tonnerre : AlphaGo bat le champion mondial de Go. L’IA devient soudain crédible, même auprès du grand public.
Arrivent ensuite les modèles de langage géants — les fameux GPT. Ils savent lire, écrire, résumer, coder. Impressionnant, oui, mais ils n’ont pas de “bon sens” : ils prédisent des mots, pas des vérités.
L’AGI : entre mythe et réalité
On parle beaucoup d’intelligence artificielle générale, une IA qui comprendrait tout comme un humain.
Mais la réalité actuelle est plus modeste : les modèles d’aujourd’hui sont très forts pour apprendre à partir d’exemples, beaucoup moins pour comprendre le contexte ou raisonner comme un humain.
Les milliards investis dans cette quête créent une sorte de bulle — comme Internet en 2000. Il y aura de la casse à court terme, mais des fondations solides à long terme.
Conclusion pragmatique : l’AGI, on verra plus tard. Pour l’instant, l’intérêt est dans les applications ciblées et rentables.
Les “agents” : ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas
Les “agents” d’IA, c’est la tendance actuelle : des systèmes capables d’enchaîner plusieurs outils pour automatiser une tâche.
Exemple : pour une mutuelle, un agent peut scanner une facture, reconnaître le numéro de client, calculer le remboursement et envoyer la réponse. C’est déjà très efficace et accessible.
Ce qui marche moins bien, ce sont les “super agents” capables de tout coordonner tout seuls. C’est séduisant, mais encore très instable. Les modèles actuels ne savent pas encore gérer la complexité du monde réel.
Et après les LLM ?
Une nouvelle piste de recherche s’ouvre : les “world models”.
Leur but est d’apprendre à comprendre le monde en observant le contexte (images, sons, gestes), un peu comme nous le faisons naturellement.
Ces modèles pourraient dépasser les limites des modèles actuels : plus de cohérence, moins de calcul, une meilleure compréhension des situations. Ce n’est pas encore une révolution, mais c’est prometteur.
Où l’IA apporte déjà de la valeur aujourd’hui
- Knowledge management : aider les collaborateurs à trouver la bonne info, créer des formations personnalisées, répondre aux techniciens.
- Maintenance prédictive : anticiper les pannes grâce à des capteurs et réduire les coûts de maintenance.
- Ventes et support client : accélérer les réponses, guider les conseillers, améliorer la satisfaction.
- Marketing : générer des textes, visuels, présentations, avec un humain qui garde la main.
- Code et automatisation : assister les développeurs expérimentés, pas les remplacer.
Le vrai frein, ce n’est pas la technologie
Le problème, c’est souvent l’organisation.
Les entreprises travaillent en silos : les ventes d’un côté, le marketing de l’autre, les données éparpillées.
Résultat : les IA voient des morceaux d’information et donnent des réponses incomplètes.
La solution, c’est de penser “entreprise-plateforme” : des données propres, des API pour les faire circuler, une gouvernance claire, et une vision unifiée.
Emploi : faut-il avoir peur ?
Non. À chaque révolution technologique, on a craint la disparition du travail… avant de créer de nouveaux métiers.
L’IA automatise certaines tâches, mais augmente la productivité humaine et crée de nouveaux rôles : opérateurs d’agents, spécialistes des données, évaluateurs de modèles, etc.
Ce n’est pas la fin de l’emploi, c’est un déplacement des compétences.
Comment s’y mettre concrètement
- Choisissez deux ou trois cas d’usage précis et mesurables : par exemple réduire le temps de réponse client, le taux de panne ou le temps de recherche d’informations internes.
- Mettez vos données au centre : nettoyez-les, organisez-les, contrôlez qui y accède.
- Utilisez des outils d’IA simples et fiables, chaînés intelligemment, avec un humain dans la boucle.
- Encadrez les usages : testez, mesurez, améliorez.
- Formez vos équipes, même brièvement, à comprendre et piloter ces outils.
Et l’AGI dans tout ça ?
Vous n’en avez pas besoin pour créer de la valeur. Si elle arrive, tant mieux. D’ici là, concentrez-vous sur ce qui marche déjà. Les gains sont là, mesurables et durables.
Ce qu’il faut retenir
- Pas de panique, pas de miracle : l’IA n’est ni la fin du monde ni une solution magique.
- La valeur est locale : dans vos données et vos processus.
- Commencez petit, mesurez grand : 2 ou 3 cas d’usage concrets valent mieux qu’un rêve d’AGI.
- Moins de silos, plus de collaboration.
- L’humain reste le chef d’orchestre.
En résumé
L’IA, c’est comme l’électricité à ses débuts : on peut en parler pendant des heures… ou commencer à brancher la première machine.
Le message de Gilles Babinet est clair : restons lucides sur le mythe de l’AGI, mais soyons ambitieux dans les usages concrets.
Choisissez un problème réel, alimentez-le avec des données propres, testez, ajustez. Ce n’est pas spectaculaire, mais c’est efficace, rentable et profondément humain
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