IA générative : des cas d’usage qui émergent en entreprise en France

En France, l’IA est adoptée en priorité par le marketing et l’IT, suivis par la relation client, les achats, la gestion des risques et la conformité réglementaire, les RH, la finance et la supply chain. C’est ce que montre l’étude « Trends of AI 2026 » réalisée par KPMG et l’organisation les Enthousiastes.

Analyse de verbatim et création de contenus marketing

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Des cas d’usage se distinguent tels que l’analyse de verbatim, la génération de contenus marketing ou l’aide à la rédaction de réponse. L’enquête a été réalisée auprès de 350 répondants, dans 20 secteurs d’activité, pour moitié dans des grandes entreprises, 36% dans des ETI et 17 % dans des PME/TPE. Elle a été présentée le 22 janvier par Etienne Lecoeur, cofondateur des EnthousIAstes et Sébastien Denoual, associé KPMG en France et spécialiste IA.

La maturité de l’adoption de l’IA est plus élevée dans le marketing, l’informatique et la relation client, où l’IA devient un levier de transformation des modèles opérationnels, de la façon dont ces fonctions réalisent leurs activités. Pour les achats, la gestion des risques & la conformité réglementaire, les RH, l’IA est un assistant pour aider les équipes et le management dans l’analyse et la production de contenus.

Le marketing apparaît comme un précurseur

Le marketing apparaît comme un précurseur. L’IA est mobilisée pour la production de contenus (textes, images, pour les sites web et les réseaux sociaux), production de supports promotionnels, des fiches produits jusqu’à la création de films publicitaires, l’optimisation du SEO (Optimisation pour les moteurs de recherche), la production de campagnes, l’étude des comportements et des besoins, des communications personnalisées. On atteint « 15 % à 20 % de gains de productivité en moyenne dans la production de contenus » pointe Sébastien Denoual, associé KPMG.

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Quant à l’IA pour faciliter ce qui est prévision de ventes, d’impact du pricing, des stocks, et l’analyse des assortiments, l’adoption est encore limitée, inférieure à 10% en production. Côté IT, « c’est vraiment le sujet chaud du moment » souligne Sébastien Denoual avec 75% des interrogés qui ont déployé des assistants de programmation.

L’usage de l’IA pour automatiser les tests logiciels n’a été adopté toutefois que par 25% des interrogés, en test ou en production. L’IA trouve des cas d’usage dans les chatbots pour le helpdesk de premier niveau, l’analyse des fichiers d’historique (logs) et des incidents, la surveillance en cyber sécurité, et le contrôle de la qualité des données. « Cela va se mettre en place progressivement ».

Une relation client faite pour bénéficier de l’IA

Les usages de l’IA dans les métiers de la relation client apparaissent plus élaborés. Les interactions avec les clients sont alors traitées par l’IA générative. Cela concerne l’analyse des verbatim des clients, l’aide à la rédaction de messages pour le conseiller, la préparation de contenus, la mise en place d’agents conversationnels ou de voicebots pour un support aux clients de meilleure qualité 24×7, et toujours pour le conseiller le résumé de conversations, l’identification et la priorisation des irritants pour adapter sa relation client.

D’autres formes d’IA sont plus orientées sur la prévision et la planification. Cela concerne les modèles prédictifs de départs de clients, le taux de churn, le tri et le routage des tickets de support, le conseil de vente en add (up) selling et cross selling, la prévision du volume de contacts et l’adaptation des effectifs.

Une IA comme assistant des professionnels des Achats

Des usages de l’IA comme un assistant sont remontés pour les Achats, les risques et la conformité, les RH et les Finances. « Cela concerne l’aide à la production de documents et analyse de documents » retient Sébastien Denoual.

Côté Achats, l’IA aide à la rédaction de contrats, à l’évaluation des risques fournisseurs, ou à l’analyse d’évolutions contractuelles. « Cela permet de voir comment certaines clauses contractuelles vivent dans le temps. » Dans la catégorie « Risques & conformité », l’IA aide à la rédaction de comptes-rendus, à la génération de rapport de synthèse, et à l’analyse de documents. « Ces métiers adorent l’IA. Ils doivent analyser un grand volume de documents. L’IA peut être une aide pour identifier rapidement un certain nombre d’anomalies ».

Détection de fraudes

En matière de RH, l’IA sert à la traduction des communications, pour répondre aux questions courantes, et la préqualification des CV. Quant à la Finance, l’IA est mobilisée pour des chatbots d’E-learning, la qualité des données (mapping), et la détection de fraudes dans les transactions.

75% des répondants à l’enquête ont des solutions en IA générative en test ou en production pour leur fonction. L’IA est intégrée en priorité dans les solutions métiers pour la cyber sécurité (75% des répondeurs IT), dans les solutions SEO ou SEA (71% des répondants marketing) et dans les solutions CRM (58% des répondants sur la Relation client).

Crainte d’une standardisation des contenus de marque

Côté risques, en marketing, la crainte est la standardisation excessive des contenus et la perte de singularité de la marque. « Cela ne pose probablement pas trop de questions sur la réalisation de fichers produits avec l’IA » relève le consultant. Mais le match entre les publicités générées par l’IA et la publicité du « loup mal aimé » d’Intermarché montre qu’il y a un enjeu sur la créativité, l’identité de marque, l’inspiration et l’authenticité du discours. En Finance, la crainte est le manque de garanties sur la donnée produite par de l’IA, sur la transparence et l’auditabilité, et on relève la résistance au changement du rôle « comptable ».

« Comment expliquer cela à un commissaire aux comptes ? » illustre Sébastien Denoual. Sans compter qu’il y a le risque fournisseur. Pour ceux qui ont misé sur ChatGPT, la solution sera-t-elle encore porteuse dans trois ans ? « Cela me rappelle les débuts du Seach sur le Web. On utilisait Alta Vista, Yahoo, et il y a eu Google qui a raflé la mise ! » « Et il y a le risque du coût car on sait que sur l’IA générative, on ne paie pas le vrai prix » ajoute-t-il, sans oublier le risque d’être verrouillé (lock-in) chez un fournisseur et désormais la souveraineté numérique.

Disposer de données de qualité

Parmi les freins à la mise en place de l’IA, on citera le manque de données de qualité pour exploiter le potentiel de l’IA ; et le manque de compétences ou de compréhension du domaine de l’IA. « Cela va nécessiter des efforts pendant un certain nombre d’années ».

Il y a également la résistance au changement. On évalue une résistance au changement plus importante chez les personnes dont le rôle est le plus automatisable ou lorsqu’il faut absolument maîtriser les risques. C’est-à-dire dans le premier cas chez les chargés de paie, les conseillers de clientèle, ou les gestionnaires de contrat (sur la partie achat). Dans le second cas, ce sont les comptables ou les trésoriers ou les spécialistes de la cyber sécurité qui sont en responsabilité sur la maîtrise d’un risque.

Des équipes déjà mobilisées sur de nombreuses tâches

Le manque de temps ou le manque de budget jouent dans l’équation de l’adoption de l’IA. L’IA est une transformation d’ampleur qui s’ajoute à un agenda déjà chargé pour les professionnels en entreprise. Cela arrive alors que les transformations business sont en cours, qu’il faut intégrer les évolutions réglementaires ou fiscales, la modernisation des systèmes d’information obsolètes et les montées de versions logicielles actuelles et les crises géo politiques.

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