L'intelligence artificielle (IA) a changé la façon dont de nombreux secteurs mènent leurs activités, et les entreprises ne font pas exception. Les experts affirment 35% des entreprises Les entreprises ont adopté et utilisé l’IA pour leurs activités. Cette statistique prouve que l’IA se développe rapidement, car de nombreuses entreprises l’ont adoptée pour élaborer de meilleures stratégies. Les modèles d’IA sont l’un des meilleurs moyens par lesquels les entreprises peuvent intégrer cette technologie à leurs efforts.
Et nous ne parlons pas ici de l'IA qui prend le contrôle du monde (il s'agit simplement d'une conspiration à ce stade). Considérez les modèles d'IA comme des mains invisibles qui rendent tout plus intelligent et plus fluide. Cet article explore neuf modèles d'IA qui peuvent facilement donner aux entreprises une nouvelle jeunesse high-tech.
Table des matières
Comprendre les bases des modèles d'IA
Les avantages de l’utilisation de modèles d’IA pour les entreprises
9 modèles commerciaux d'IA à essayer en 2025
Arrondir
Comprendre les bases des modèles d'IA
Les modèles d'IA ne se contentent pas d'imiter la pensée humaine. Ils peuvent agir sans intervention humaine, en faisant des choix ou des prédictions avec une précision quasi parfaite. Et le meilleur dans tout ça ? Les modèles d'IA peuvent apprendre à partir des données fournies par les entreprises (ou d'autres utilisateurs) : l'apprentissage automatique à son meilleur !
Si les modèles d'IA actuels sont dotés de réseaux neuronaux qui les font presque ressembler à des créatures sensibles, le premier exemple remonte aux années 1950. À cette époque, des programmes permettant de jouer aux dames et aux échecs avec de vrais humains ont été introduits. Mais au lieu de se déplacer selon des instructions prédéfinies, le programme pouvait répondre aux mouvements de son adversaire, offrant ainsi une expérience plus stimulante.
Les avantages de l’utilisation de modèles d’IA pour les entreprises
1. Efficacité et productivité accrues
Les tâches répétitives peuvent être chronophages et ennuyeuses, d’autant plus que les employés ou les propriétaires d’entreprise doivent les effectuer quotidiennement. Cependant, les modèles d’IA peuvent gérer ces tâches spécifiques, offrant aux entreprises un flux de travail plus rationalisé. En conséquence, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches plus importantes et bénéficier d’une meilleure productivité globale.
2. Prise de décision plus intelligente
Les entreprises doivent également gérer quotidiennement de grandes quantités de données. La gestion manuelle de ces ensembles de données peut être source de maux de tête et épuiser l’employé moyen (ou le propriétaire). Heureusement, les entreprises peuvent éviter de telles situations en utilisant des modèles d’IA.
Ils peuvent former de grands modèles linguistiques grâce à l'apprentissage profond pour analyser rapidement des ensembles de données volumineux. Cela leur permet d'obtenir des informations rapides mais précises et de prendre de meilleures décisions basées sur les données. De plus, c'est bien plus rapide que tout ce que les méthodes traditionnelles peuvent faire.
3. Services de mise à l'échelle
Développer une entreprise est un objectif essentiel pour toute start-up ou petite entreprise. Mais lorsqu'une entreprise se développe, tout évolue avec elle, y compris les coûts d'exploitation et les ressources nécessaires. Cela peut rapidement devenir écrasant si les entreprises ne sont pas préparées.
Mais pourquoi subir tout ce stress alors que l'IA peut aider ? Grâce aux modèles d'IA, les petites entreprises n'auront pas besoin de personnel supplémentaire pour fonctionner et s'adapter aux changements. Le modèle qu'elles ont choisi peut évoluer avec elles et assurer le bon fonctionnement de l'ensemble.
9 modèles commerciaux d'IA à essayer en 2025
1. AlaaS (IA en tant que service)
L’IA en tant que service (AlaaS) devient rapidement une option incontournable pour les entreprises qui cherchent à utiliser l’IA sans se ruiner. Elle fonctionne comme un service cloud où les entreprises peuvent payer uniquement pour les outils d’IA qu’elles utilisent sans les coûts initiaux élevés.
Les géants de la technologie comme Google, Amazon et Microsoft dominent le marché de l’AlaaS, offrant divers services d’IA de haute qualité destinés à de nombreux secteurs. Cette configuration permet aux entreprises d’exploiter l’IA en cas de besoin, avec une flexibilité sans engagement à long terme.
2. Stratégies d'IA pour la monétisation des données
Les systèmes d’IA génèrent souvent de grandes quantités de données anciennes et nouvelles, dont les entreprises peuvent tirer profit grâce à une stratégie de monétisation des données. Cette stratégie peut consister à obtenir de meilleures informations sur les clients, à vendre des données anonymisées à d’autres entreprises ou à utiliser les données pour entraîner des outils d’IA et créer de meilleurs services ou produits.
Ce modèle d’intelligence artificielle a toutefois un hic. Si la monétisation des données peut s’avérer extrêmement rentable, elle soulève également d’importantes préoccupations en matière de confidentialité et d’éthique. Les entreprises doivent donc gérer ces questions de manière responsable.
3. Modèles basés sur l'abonnement
Comme AlaaS, les modèles basés sur l’abonnement offrent un moyen flexible d’utiliser l’IA sans engagement à long terme. Dans ce cas, les entreprises peuvent payer des frais réguliers pour les aider à gérer les coûts de mise en œuvre de l’IA. Et si les entreprises souhaitent devenir des prestataires de services, elles peuvent maintenir des revenus stables grâce à ces abonnements.
Par exemple, les outils CRM basés sur l'IA, les solutions de maintenance prédictive, les modèles d'IA génératifs et les plateformes d'automatisation du marketing montrent comment cette technologie peut rationaliser les opérations et améliorer l'expérience client. C'est une solution gagnant-gagnant : les entreprises bénéficient d'outils de premier ordre sans frais initiaux, tandis que les fournisseurs bénéficient de revenus réguliers.
4. Solutions d'IA personnalisées
Lorsque les entreprises souhaitent des solutions personnalisées, l'IA personnalisée est le meilleur modèle. Les fournisseurs adaptent les solutions d'IA personnalisées aux besoins uniques de leurs clients en créant des algorithmes spécialisés, en concevant des interfaces et des flux de travail personnalisés ou en les intégrant aux systèmes existants. Bien que ces solutions soient souvent coûteuses, elles peuvent offrir aux entreprises exactement ce dont elles ont besoin pour fonctionner plus efficacement.
5. Des services de consultation
Vous ne savez pas par où commencer avec l’IA ? Les entreprises peuvent faire appel à des services de conseil et à des services professionnels pour mettre en œuvre avec succès des solutions d’IA. Ces fournisseurs d’IA peuvent les guider dans l’élaboration d’une stratégie d’IA solide, la formation de modèles d’IA et la mise en place de l’infrastructure de données appropriée. Les entreprises peuvent également bénéficier d’une assistance client continue pour garantir le bon fonctionnement de leur système.
Les entreprises peuvent inverser ce modèle et devenir des prestataires de services d’IA offrant des services de conseil. Ces services peuvent être très rentables, car ils peuvent aider les clients à surmonter les défis liés à l’adoption de l’IA, facilitant ainsi le processus de transition.
6. Tarification et création de valeur basées sur les résultats
La tarification basée sur les résultats permet aux entreprises de payer en fonction de l'impact des solutions qu'elles souhaitent, comme l'augmentation des ventes ou la réduction des dépenses. C'est une autre solution gagnant-gagnant, car les détaillants ne paieront que lorsqu'ils verront des résultats réels. Ce modèle d'IA est très populaire dans des secteurs comme la santé, où l'IA peut améliorer les soins aux patients et réduire les coûts, ce qui en fait une solution pratique.
7. Modèles freemium et premium
Les modes d'IA Freemium proposent une version de base de leurs outils gratuitement, ce qui permet aux entreprises de les essayer avant de décider de payer pour des fonctionnalités ou une utilisation plus premium. Grâce à cette approche, les détaillants peuvent d'abord tester l'outil et décider de s'engager s'il répond à leurs besoins. Les entreprises peuvent trouver des modèles génératifs freemium dans les chatbots, les API de reconnaissance d'images et les traducteurs linguistiques.
8. Modèles basés sur des plateformes
Les modèles d'IA basés sur des plateformes fonctionnent comme des services de mise en relation, réunissant les développeurs d'IA, les fournisseurs de données et les utilisateurs en un seul endroit. Les entreprises peuvent utiliser la plateforme pour répondre à leurs besoins en IA ou en devenir propriétaires.
Les propriétaires de plateformes gagnent de l'argent en prélevant une part des transactions effectuées sur leur plateforme. À mesure que de plus en plus de personnes s'y inscrivent, la plateforme se renforce, bénéficiant d'effets de réseau et de coûts réduits. Parmi les bons exemples, citons les places de marché d'IA comme Algorithmia et Nuance AI Marketplace.
9. Produits intégrés à l'IA
Les entreprises peuvent améliorer l’expérience utilisateur en intégrant l’IA dans leurs produits et services. Cela peut se faire par le biais de fonctionnalités intelligentes dans les appareils du quotidien tels que les téléphones et les voitures, ou en ajoutant des capacités intelligentes aux logiciels.
L’objectif est d’offrir aux utilisateurs une expérience plus personnalisée et engageante. Les produits améliorés par l’IA ont souvent des prix plus élevés, mais peuvent aider les entreprises à se démarquer sur des marchés concurrentiels.
Arrondir
AI L'intelligence artificielle ne peut pas remplacer l'intelligence humaine, mais elle peut contribuer à la renforcer. C'est pourquoi il est nécessaire de comprendre les modèles économiques de l'IA pour les entreprises qui souhaitent utiliser l'intelligence artificielle de manière efficace. Elles devront évaluer les avantages de l'IA open source, qui offre personnalisation et économies de coûts, par rapport aux options commerciales qui offrent un meilleur support et une meilleure sécurité.
En outre, ils doivent décider s’ils souhaitent utiliser une IA hébergée dans le cloud, qui est évolutive et rentable, ou une IA privée pour un meilleur contrôle de leurs données. Enfin, n’oubliez pas d’ajouter une politique d’IA solide qui aborde la manière dont l’entreprise utilise les données, forme les modèles et la transparence des opérations. N’oubliez pas que l’ajout de tout nouveau système d’IA nécessitera un processus de formation du personnel, alors soyez prêt à gérer les coûts supplémentaires.
