1. Définition et fonctionnement de l’IA :

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui permet à des machines d’effectuer des tâches qui nécessitent habituellement une intelligence humaine, comme la reconnaissance d’images ou la prise de décisions. L’IA comprend plusieurs sous-domaines, dont le machine learning (apprentissage automatique), où les machines apprennent à partir de données sans être explicitement programmées. Cela leur permet de reconnaître des patterns et de faire des prédictions.

Le deep learning (apprentissage profond) est une branche du machine learning qui utilise des réseaux de neurones complexes, inspirés du cerveau humain, pour traiter de grandes quantités de données. Il est souvent utilisé pour la reconnaissance d’image et le traitement du langage naturel.

2. Exemples d’outils IA :

• ChatGPT : Génère du texte, automatise des réponses clients, ou aide à la création de contenu pour des blogs.
  • Exemple : Automatisation des réponses de support client, génération d’articles SEO, brainstorming.
• DALL-E : Génère des images uniques à partir de descriptions textuelles. Très utile pour créer des bannières web, des illustrations marketing ou des concepts artistiques.

3. Concept de no-code/low-code :

• No-code : Permet aux utilisateurs non techniques de créer des applications sans écrire de code, via des interfaces visuelles simples comme le glisser-déposer. C’est idéal pour les petits projets rapides.

• Low-code : Nécessite des compétences de base en développement pour utiliser des blocs de code personnalisés avec des interfaces visuelles, offrant ainsi plus de flexibilité pour des projets complexes.

4. Cas d’usage dans les entreprises :

Les entreprises adoptent les solutions IA et no-code/low-code pour :

• Automatiser des processus internes, par exemple dans les ressources humaines.
• Créer des applications internes ou destinées aux clients, comme des CRM ou des outils de gestion de projet.

5. Pourquoi ces solutions sont populaires :

• Elles réduisent les coûts de développement.
• Elles accélèrent la mise en marché des solutions.
• Elles permettent aux employés non techniques de résoudre des problèmes sans dépendre des développeurs.