IA générative

L’IA générative désigne les systèmes capables de produire du texte, des images, du code ou des données à partir d’une consigne, en s’appuyant sur un modèle entraîné sur de grands volumes d’exemples. ChatGPT, Claude et Gemini en sont les représentants les plus connus.

Pour une entreprise, ses usages concrets sont l’assistance à la rédaction, l’extraction d’informations dans des documents, la réponse aux questions récurrentes et l’automatisation de tâches jusqu’ici manuelles.

IA générative : définition simple

C’est quoi l’IA générative ? C’est une intelligence artificielle qui produit un contenu nouveau (texte, image, code, données) à partir d’une consigne, là où une IA classique classe ou prédit. Dans un logiciel sur mesure, elle n’est pas le produit mais une brique, appelée depuis l’application, sur les données de l’entreprise, avec des règles fixées à l’avance. Pour un dirigeant de PME, elle sert à alléger les tâches de lecture et de recopie : trier des demandes, remplir une fiche depuis un document, préparer un brouillon.

Comment ça marche en pratique

Choisir un usage, c’est regarder ce qui suit la réponse. Trois questions : la sortie est-elle vérifiable ? Que se passe-t-il si elle est fausse ? Qui la valide avant qu’elle engage l’entreprise ? Notre règle : « Lire, classer, extraire, rédiger un brouillon. Une personne valide avant tout ce qui engage l’entreprise. »

Un exemple concret : la rédaction de documents juridiques. Quorum, le SaaS juridique que nous avons livré en juin 2026 à un cabinet d’avocats, génère des statuts de société à partir de sources juridiques de référence, pas de la seule mémoire du modèle : c’est le principe du RAG.

Premier piège : la réponse plausible. Un modèle génératif produit un texte vraisemblable, pas forcément vrai : sans source ni relecture, une erreur passe pour une information. C’est l’hallucination.

Second piège : les données. Un outil d’IA qui traite des données personnelles pour votre compte est un sous-traitant au sens de l’article 28 du RGPD ; hébergé hors de l’Union européenne, il entraîne un transfert au sens de son chapitre V.

L’IA générative dans un projet de logiciel sur mesure

Budget : deux montants. La construction se chiffre sur devis, gratuit et plafonné ; ensuite viennent chaque mois les appels au modèle, facturés à l’usage, l’hébergement et le temps de relecture. Nous ne publions pas de fourchette pour une automatisation seule : son prix dépend des outils reliés, des exceptions et du volume.

Risque : décidé au cadrage, pas après. Un modèle qui propose et une personne qui valide, ce n’est pas le même risque qu’un modèle qui écrit en base. Dans notre assistant de proposition commerciale, le modèle ne peut même pas exprimer un prix, une quantité ou une remise : il suggère des lignes, une personne les coche, rien n’est écrit sans elle.

Point de départ : un processus, pas un modèle. C’est ainsi que nous menons nos projets d’automatisation par l’IA en entreprise : une tâche répétitive et vérifiable d’abord, le modèle ensuite.