CAS D’USAGE MÉTIER
Quelle question métier cherchez-vous à résoudre ?
Commencez par la question. Choisissez ensuite la famille de modèles adaptée à la décision à prendre.
Combien allons-nous vendre le mois prochain ?
Utiliser les tendances historiques pour prévoir ventes, demande, charge ou besoins en ressources.
PRÉVISION / SÉRIES TEMPORELLES
Quels clients risquent de partir ?
Estimer la probabilité d’un résultat défini : churn, conversion, défaut, réponse à une campagne, etc.
CLASSIFICATION
Que recommander à chaque client ?
Classer et personnaliser produits, contenus ou offres selon les comportements et signaux de préférence.
SYSTÈMES DE RECOMMANDATION
Quels types de clients avons-nous ?
Identifier des groupes pertinents lorsque les catégories ne sont pas connues à l’avance.
CLUSTERING / SEGMENTATION
Quelque chose d’inhabituel se produit-il ?
Repérer des transactions, événements opérationnels, mesures ou comportements anormaux.
DÉTECTION D’ANOMALIES
Que peut-on apprendre de nos textes et documents ?
Classer, extraire, rechercher, résumer, router ou générer du langage lorsque le texte est central au workflow.
NLP / IA GÉNÉRATIVE
Comment une valeur va-t-elle évoluer ?
Estimer une quantité continue : prix, revenu, coût, durée, demande ou autre mesure.
RÉGRESSION
Peut-on détecter des défauts dans des images ?
Analyser des images pour la classification, le contrôle qualité ou la détection d’anomalies visuelles.
VISION PAR ORDINATEUR
Le même modèle n’est pas adapté à toutes les entreprises.
Un projet IA utile dépend de l’objectif métier, des données disponibles, des contraintes d’intégration et de la valeur attendue. Ces exemples sont des points de départ — pas la promesse qu’un modèle particulier conviendra à votre organisation.
