Dans un contexte où l’intelligence artificielle révolutionne l’ensemble des secteurs d’activités, optimise les processus décisionnels et génère de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines, il n’est pas toujours facile de sélectionner le type d’IA le plus adapté à des besoins spécifiques. L’introduction de ChatGPT a démontré l’ampleur des capacités de l’IA, offrant ainsi aux entreprises et à leurs équipes un outil de choix pour interagir de manière plus efficace.
Arrêtons de confondre IA prédictive et IA générative
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Published on 17 août 2025 9h00
2000 MILLIARDS $D'ici 2030, le marché de l'intelligence artificielle devrait représenter près de 2000 milliards de dollars
En un rien de temps, l’IA a provoqué un véritable tourbillon et mis les entreprises sous pression pour déterminer comment l’exploiter. Cette agitation crée une confusion entre les applications d’IA prédictive et générative. Si les deux sont alimentées par des données historiques, il est crucial d’en saisir les distinctions ainsi que leurs applications spécifiques afin d’en tirer le meilleur parti.
Quand l'IA passe de la prévision à l'action stratégique
L’IA prédictive est, de toute évidence, utilisée pour prédire des résultats à partir de données historiques. Une question peut généralement résumer un des nombreux défis rencontrés par les entreprises. Cette question constitue alors la base d’un modèle prédictif, à condition que les données historiques nécessaires soient disponibles. Les données sont ensuite triées en catégories binaires, multiples, ou en évaluant un résultat sur un ensemble continu de valeurs. L’IA apprend alors à distinguer les limites entre ces catégories grâce aux données sur lesquelles elle a été formée et utilise cet apprentissage pour établir des prévisions sur des données nouvelles.
Parmi les algorithmes fréquemment employés pour l’IA prédictive, on retrouve : la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (aussi désignées sous le terme « séparateurs à vaste marge »), ainsi que les réseaux neuronaux.
Tirer parti de cette technique pour obtenir des projections plus précises est remarquable. En effet, elle offre une vue prospective sur des résultats significatifs. Toutefois, il est tout aussi, voire plus, essentiel de comprendre les raisons sous-jacentes à ces résultats. C'est pour cela qu'il est indispensable que toute application prédictive intègre le principe d’explicabilité. Sans une explication claire, il devient impossible d’agir de manière adéquate. Dans le cas de l’attrition par exemple, c’est-à-dire la diminution du nombre de clients ou d’abonnés, si une entreprise n’identifie pas les facteurs responsables de l’augmentation de ce risque, comment pourrait-elle prendre des actions concrètes pour y remédier ?
L'intégration du principe d’explicabilité au sein de l’IA prédictive ouvre la voie à l’IA prescriptive, qui permet d'envisager diverses actions et d’en évaluer l'impact sur les résultats escomptés. Il devient alors possible de simuler différents scénarios, comme par exemple en incluant un client dans un programme de soutien spécifique, en faisant croître son taux d’engagement ou en réduisant les prix, sans avoir à mettre en œuvre ces actions concrètement.
C’est seulement ainsi qu’une action pertinente issue de l’IA peut être déployée. En passant d’une action silotée à une série d’actions coordonnées, les entreprises peuvent implémenter des stratégies d’optimisation adaptées à leur activité. Pour ce faire, il est essentiel de déterminer le résultat optimal en permettant aux modèles d’IA prédictive d’expérimenter avec les données sélectionnées et d'examiner plusieurs variantes. Cela permet de diriger un ensemble d’actions prescriptives et de maximiser la probabilité d’obtenir le résultat attendu.
Réduire l'écart en alliant IA prédictive et générative
Grâce à sa capacité à créer du texte, des images, de la musique et d’autres types de données, l’IA générative (GenAI) devient un outil de choix pour la production de contenu et le traitement du langage naturel. Ces modèles apprennent à reconnaître les schémas et les structures des données sur lesquelles ils sont formés, et utilisent ces acquis pour produire des créations inédites.
Bien que l’IA prédictive et l’IA générative poursuivent des objectifs différents, leur combinaison peut offrir des solutions plus solides et plus exhaustives. Par exemple, un modèle prédictif pourra évaluer le risque de perdre un client, tandis qu’un modèle génératif pourra servir à rédiger un message personnalisé pour répondre à ce risque et le réduire. Cette complémentarité renforce l’efficacité des applications d’IA en fournissant des données précises accompagnées d’informations fiables.
Le choix entre l’IA prédictive et l’IA générative repose sur les besoins spécifiques et les objectifs d'une organisation. L’IA prédictive est particulièrement adaptée pour formuler des prédictions fiables à partir de données historiques, tandis que l’IA générative brille par la création de nouveaux contenus adaptés à des situations spécifiques. En comprenant bien les atouts et les cas d’usage de chacune, les entreprises pourront exploiter l’IA de manière à favoriser l'innovation, optimiser la prise de décision et proposer des expériences hors du commun.
L’IA prédictive et générative possèdent l’une comme l’autre un potentiel immense, et les données en sont la clé. À mesure que les organisations se familiariseront avec cette technologie, elles découvriront de nouvelles opportunités et usages. L’adoption généralisée de l’IA au sein des entreprises permettra de dynamiser l'innovation et ouvrira la voie à des applications inédites, augmentant ainsi le champ d’action de cette technologie.