Qu’est-ce que IA générative ?

C'est comme un assistant qui improvise une brochure à partir de vos consignes : utile si la consigne est bonne, risqué si personne ne vérifie les faits. L’IA générative s’appuie sur des architectures type Transformer ; elle complète les workflows métier (rédaction assistée, support, code) mais impose garde-fous (prompts, droits, conformité). Elle se distingue du [LLM](/lexique/llm-large-language-model) comme usage grand public — le LLM est souvent la brique technique sous-jacente.

Entraînement fondation ou adaptation (fine-tuning, LoRA) ; inférence via API ou modèle self-hosted ; orchestration prompts ; chaînes agentiques optionnelles ; monitoring drift et sécurité (injection). Pour entreprise, [RAG](/lexique/rag-retrieval-augmented-generation) sur corpus privé limite hallucinations sur faits métier.

Les gains de productivité annoncés sur tâches répétitives dépassent souvent 20 % à 40 % dans les études terrain lorsque processus et données sont prêts — à l’inverse, les déploiements sans gouvernance multiplient erreurs clients et dette qualité. Le coût inference et licences peut représenter une part croissante du budget IT sans pilotage FinOps.

• Cataloguer cas d’usage ; ROI par pilote ; formation prompts ; revue humaine ciblée ; indicateurs qualité (taux correction, temps gagné) ; alignement juridique RGPD.

• Envoyer données personnelles sensibles à des APIs sans DPA. Laisser contenus générés publiés sans relecture YMYL. Confondre démo prototype et prod SLA.