Les mythes de l’IA et de la tech – Debunk #5 : « L'IA en entreprise, c'est l'IA générative »

Depuis 2022, l’intelligence artificielle générative (IA générative) capte toute l’attention médiatique et publique. Ce type d’IA, capable de produire du texte, des images ou du code à partir de requêtes, a été popularisé par des outils comme les chatbots ou les générateurs d’images. Pourtant, selon Yann Lechelle, co-fondateur de Probabl, cette focalisation occulte une réalité moins médiatisée : la majorité des applications concrètes de l’IA en entreprise repose sur des technologies différentes. L’IA générative, bien que révolutionnaire, ne représente qu’une partie infime des usages réels dans le monde professionnel. Les entreprises utilisent davantage des systèmes d’IA tabulaire, spécialisés dans l’analyse de données structurées, comme des tableaux ou des bases de données.

L’IA tabulaire désigne des algorithmes conçus pour traiter des données organisées en colonnes et lignes, comme un tableau Excel ou une base de données relationnelle. Contrairement à l’IA générative, qui génère du contenu, ces systèmes excellent dans l’analyse prédictive, la détection d’anomalies ou l’optimisation de processus. Par exemple, une entreprise peut utiliser une IA tabulaire pour prédire les ventes futures en analysant des années de données historiques, ou pour détecter des fraudes en identifiant des schémas inhabituels dans des transactions financières. Ces outils sont depuis longtemps intégrés dans des secteurs comme la finance, la logistique ou la santé, où la précision et la fiabilité priment sur la créativité.

Les données montrent une disparité frappante entre la perception et la réalité. Selon une étude citée par Yann Lechelle, moins de 5 % des applications professionnelles de l’IA en 2026 reposent sur des modèles génératifs. À l’inverse, plus de 70 % des projets d’IA en entreprise utilisent des modèles tabulaires ou des approches similaires, comme le machine learning classique. Ces chiffres illustrent un décalage entre le discours dominant, souvent centré sur l’IA générative, et les besoins concrets des organisations, qui recherchent avant tout des solutions robustes et interprétables pour automatiser des tâches répétitives ou prendre des décisions basées sur des données.

La confusion entre IA générative et IA tabulaire s’explique par plusieurs facteurs. D’abord, l’IA générative a bénéficié d’un effet de mode sans précédent, porté par des avancées technologiques spectaculaires et une médiatisation massive. Ensuite, les outils génératifs, comme les assistants conversationnels, sont plus accessibles et visuellement impressionnants, ce qui les rend plus attractifs pour le grand public et les décideurs. Enfin, les entreprises elles-mêmes contribuent à cette perception en communiquant davantage sur leurs projets d’IA générative, souvent perçus comme plus innovants, alors que les solutions tabulaires, bien que moins glamour, sont souvent plus rentables et adaptées à leurs besoins.

Les cas d’usage de l’IA tabulaire sont variés et souvent invisibles pour le grand public. Dans la finance, ces systèmes analysent des millions de transactions pour détecter des fraudes ou évaluer des risques de crédit. Dans la logistique, ils optimisent les chaînes d’approvisionnement en prédisant les retards ou en ajustant les stocks. Dans la santé, ils aident à identifier des patients à risque ou à personnaliser des traitements. Contrairement à l’IA générative, qui peut produire des erreurs factuelles ou des biais, l’IA tabulaire offre des résultats plus transparents et contrôlables, ce qui est crucial pour des secteurs où la confiance et la conformité sont essentielles.