Pourquoi tout le monde confond “IA” et “IA générative” ? Depuis l’essor de ChatGPT, on a tendance à appeler “IA” ce qui crée du texte ou des images. En réalité, l’intelligence artificielle (IA) est le grand ensemble ; l’IA générative n’en est qu’un sous-domaine focalisé sur la création de contenu. Ce guide fait le tri, simplement.
TL;DR
- IA (au sens large) : automatise des tâches cognitives (classer, prévoir, optimiser, décider) avec des modèles prédictifs et/ou des règles.
- IA générative : produit du contenu nouveau (texte, image, audio, vidéo, code) à partir d’un prompt, grâce à des modèles de langage (LLM) et modèles de diffusion.
Définissons les termes
IA (intelligence artificielle)
Discipline et boîte à outils pour faire percevoir, comprendre, décider et agir une machine. Concrètement : détection de fraude, maintenance prédictive, recommandations, reconnaissance d’images, optimisation d’itinéraires, etc. Elle s’appuie sur :
- Machine Learning (ML) : le système apprend à partir des données (régression, classification, clustering…).
- Deep Learning (DL) : réseaux de neurones “profonds” (CNN, RNN, Transformers).
IA générative (GenAI)
Sous-domaine récent (et très visible) qui génère du contenu : résumés, emails, présentations, images, vidéos, voix, code. Techniquement, elle repose surtout sur :
- LLM (Transformers) pour le texte et le code,
- Modèles de diffusion (et parfois VAE/GAN) pour l’image/vidéo/audio.
Image mentale : IA = tout le campus ; IA générative = la grande faculté “création de contenu” du campus.
Tableau comparatif des différences entre IA et IA générative
| Critère | IA « traditionnelle » | IA générative |
|---|---|---|
| But principal | Prédire / classer / décider | Créer / reformuler / synthétiser |
| Entrées | Données historiques, capteurs, logs | Prompt + documents (texte, images, audio) |
| Sorties | Score, probabilité, classe, action | Texte, image, audio, vidéo, code |
| Modèles dominants | Régression, arbres/GBM, séries temporelles, DL | LLM (Transformers), diffusion |
| Mesure du succès | RMSE, AUC, F1, MAPE, précision | Qualité perçue, cohérence, style, factualité (via RAG) |
| Risques clés | Biais de données, drift, sur-apprentissage | Hallucinations, droits d’auteur, confidentialité |
Quand utiliser l’une, l’autre… ou les deux ?
Choisir l’IA générative si vous devez :
- Rédiger/synthétiser (emails, comptes-rendus, procédures), créer des présentations,
- Générer images/maquettes marketing, scripts de code, tests,
- Construire des assistants conversationnels avec réponses riches (souvent couplés à RAG).
Choisir l’IA « traditionnelle » si vous devez :
- Prévoir une demande, un délai, un churn, un risque client,
- Détecter une fraude, une panne, une anomalie,
- Optimiser des prix, stocks, tournées, plannings.
Le meilleur des deux mondes :
- Générative pour produire une campagne email → Prédictif pour estimer l’impact/les conversions.
- Générative pour rédiger un rapport → Modèles analytiques pour chiffrer et visualiser les KPIs.
Exemples concrets (par fonction)
- Service client :
- GenAI + RAG pour réponses contextualisées (base de connaissances, SLA, notices).
- Prédictif pour anticiper le volume d’appels et le risque d’escalade.
- Ressources humaines :
- GenAI pour fiches de poste, emails, supports de formation.
- Prédictif pour turnover, absentéisme, planification.
- Juridique & conformité :
- GenAI pour brouillons de clauses et résumés ; RAG pour citer les sources et versions en vigueur.
- Prédictif pour détecter signaux de litige ou prioriser les contrôles.
- Finance :
- GenAI pour brouillons de rapports, notes d’analystes.
- Prédictif pour scoring crédit, détection de fraude, prévisions de trésorerie.
- Industrie / logistique :
- GenAI pour SOP (procédures), checklists, diagnostics assistés.
- Prédictif pour maintenance et prévision de demande.
- IT / data :
- GenAI pour génération de code et de tests ; assistants devops.
- Détection d’anomalies systèmes, drift de modèles.
