Les cas d’usage IA transforment profondément les industries et les modes de travail. De l’automatisation des tâches à l’optimisation des processus complexes, l’IA ouvre un champ des possibles immense. Mais tous ces usages ne présentent pas le même niveau de risque : certains impactent directement la sécurité, les droits fondamentaux ou la vie privée, nécessitant un encadrement strict, tandis que d’autres imposent des obligations de transparence ou peuvent être adoptés sans contrainte particulière.
Pour assurer une adoption responsable, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux de l’IA responsable et de maîtriser les enjeux associés. Certaines utilisations sont classées à haut risque, car elles touchent directement à la sécurité, aux droits fondamentaux ou à la vie privée. D’autres, bien que moins sensibles, imposent des obligations de transparence afin de garantir une utilisation éthique. Enfin, certaines applications sont considérées comme à risque minime, ne nécessitant ni cadre réglementaire strict ni gouvernance renforcée.
Dans cet article, nous explorons les principaux cas d’usage de l’IA à travers différentes industries, en détaillant les niveaux de risque associés et les exigences réglementaires à prendre en compte.
L’IA dans les ressources humaines : Recrutement et gestion des talents
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage pour un recruteur : Scanneur CV
Les entreprises utilisent de plus en plus des outils d’IA pour analyser automatiquement les candidatures. Ces systèmes extraient des informations clés comme les compétences et l’expérience professionnelle, afin d’accélérer la sélection des profils. Toutefois, ces algorithmes peuvent introduire des biais discriminatoires, excluant certains candidats sur des critères non pertinents.
B – Cas d’usage en entreprise : Suivi et optimisation des performances
Certaines entreprises déploient des systèmes d’IA capables d’analyser en temps réel la productivité des employés. Ces outils surveillent la réalisation des tâches, les interactions en équipe et les évaluations de performance. S’ils permettent d’optimiser l’organisation du travail, ils posent des questions éthiques sur la surveillance au travail et la protection des données personnelles.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
Cas d’usage pour un rédacteur : Outil d’IA pour la rédaction automatique de newsletters RH
Les services RH utilisent des outils d’IA pour générer des newsletters internes, synthétisant les annonces importantes, les événements d’entreprise et les communications managériales. Bien que ces outils n’aient pas d’impact critique, les employés doivent être informés que les communications sont générées par une IA.
L’IA dans la finance : Crédit, assurance et relation client
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage en banque : Évaluation de la solvabilité individuelle
Les banques utilisent l’IA pour analyser des données financières et comportementales afin de calculer un score de crédit. Pour assurer une utilisation conforme et maîtrisée il est recommandé de suivre un Framework IA pour assurer conformité et maitrise des risques. Ce système permet d’accélérer les décisions d’octroi de prêts, mais pose un risque en cas de biais algorithmique, pouvant entraîner l’exclusion injustifiée de certains profils.
B – Cas d’usage en assurance : Évaluation du risque et tarification
L’IA examine des critères médicaux, démographiques et comportementaux pour ajuster les primes d’assurance. Si cette approche améliore la personnalisation des offres, elle pose des enjeux d’équité et peut rendre certains services financiers inaccessibles à des populations vulnérables.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
Cas d’usage en relation client : Chatbot d’assistance bancaire
Les banques intègrent des chatbots d’IA pour aider leurs clients à effectuer des opérations courantes comme la consultation de comptes et les virements. Ces assistants doivent informer clairement les utilisateurs qu’ils interagissent avec une IA.
L’IA dans le secteur public : Automatisation des décisions administratives
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage en gestion urbaine : Analyse de l’éligibilité au logement social
Les collectivités utilisent des algorithmes pour traiter les demandes de logement social en fonction des critères socio-économiques des candidats. Une mauvaise calibration du modèle peut engendrer des décisions inéquitables et accroître les inégalités d’accès au logement.
B – Cas d’usage en immigration : Décision automatisée pour l’octroi de titres de séjour
Les administrations publiques adoptent l’IA pour améliorer les services, mais doivent naviguer dans un paysage réglementaire complexe pour assurer une mise en œuvre éthique et conforme. Les administrations migratoires s’appuient sur l’IA pour examiner les demandes de titres de séjour. Ces systèmes doivent être encadrés afin d’éviter toute automatisation aveugle de décisions sensibles et garantir une intervention humaine.
C – Cas d’usage des flux : Gestion intelligente des feux de circulation dans une ville
Une ville déploie un système d’IA en tant que composant de sécurité pour la gestion de son trafic routier. Le système analyse en temps réel les flux de véhicules à l’aide de capteurs et de caméras installés aux intersections. Il ajuste automatiquement la synchronisation des feux de circulation pour optimiser la fluidité du trafic, réduire les embouteillages et minimiser la consommation d’énergie, tout en garantissant une sécurité maximale pour les usagers de la route.
D – Cas d’usage de l’eau : Système d’IA pour la gestion de l’eau dans la ville
Une collectivité territoriale déploie un système d’IA pour optimiser la gestion de l’eau. Ce système analyse en temps réel les données provenant des réseaux de distribution et des capteurs de qualité, détecte les fuites et anticipe les pics de consommation. Il permet ainsi de planifier efficacement l’approvisionnement, de réduire les pertes et d’assurer une distribution optimale de l’eau dans la ville.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
A – Cas d’usage en relation citoyenne : Chatbot d’IA pour l’assistance municipale
De nombreuses mairies déploient des chatbots pour répondre aux questions administratives des citoyens. Ces outils facilitent l’accès à l’information, à condition que les usagers sachent qu’ils interagissent avec un système automatisé.
B – Cas d’usage de l’information : Outil d’IA pour l’information en santé publique
Cet outil d’IA met à disposition des informations actualisées sur la santé publique, incluant les programmes de vaccination, la prévention des épidémies et d’autres sujets d’intérêt public. En agrégeant des données provenant de sources officielles et d’organismes de santé, il permet aux citoyens et aux professionnels d’obtenir rapidement des réponses précises et fiables sur les mesures sanitaires en vigueur et les recommandations de santé.
L’IA dans la Police et la Justice : Rédaction, évaluation et assistance
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage de la police : Évaluation du risque de victimisation
Les autorités répressives utilisent un système d’IA pour analyser des données socio-démographiques, géographiques et comportementales afin d’identifier les personnes ou les zones présentant un risque accru de devenir victimes d’infractions pénales. Cet outil aide à orienter les actions préventives et à renforcer la protection des personnes vulnérables.
B – Cas d’usage d’un tribunal : Assistance à la rédaction des décisions de justice par l’IA
Un tribunal met en œuvre une solution d’IA pour assister les magistrats dans la préparation des arrêts. Le système analyse des documents juridiques, des précédents et la législation pertinente pour générer des synthèses et recommandations structurées.
C – Cas d’usage d’un tribunal : Outil d’aide à l’interprétation et à l’application de la loi par l’IA
Un tribunal utilise un système d’IA pour faciliter la recherche et l’interprétation des faits ainsi que l’application de la loi dans le cadre d’un litige. Cet outil permet d’identifier rapidement des éléments probants, d’analyser des précédents pertinents et de formuler des recommandations pour une application plus précise et équitable de la législation, contribuant ainsi à accélérer le processus décisionnel, y compris lors des règlements extrajudiciaires.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
Cas d’usage dans la police : Chatbot d’assistance
Un chatbot d’IA est déployé par les services de police pour fournir aux citoyens des informations pratiques. Il permet d’obtenir rapidement des renseignements sur les démarches pour porter plainte, les numéros des commissariats et les bonnes pratiques de sécurité, facilitant ainsi la communication entre la police et le public.
L’IA dans l’éducation : Admission, apprentissage et surveillance des examens
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage : Admission et affectation dans l’enseignement
Un établissement d’enseignement utilise un système d’IA pour traiter et analyser l’ensemble des dossiers de candidature. Ce système examine les relevés de notes, les résultats aux tests standardisés, ainsi que d’autres critères académiques et extra-curriculaires, afin de déterminer non seulement l’admission des candidats, mais aussi leur affectation aux différents programmes ou niveaux de formation. En croisant ces données, le système propose une répartition des étudiants dans les filières correspondant le mieux à leurs compétences et profils.
B – Cas d’usage : Surveillance et détection de comportements interdits lors des examens
Pendant les sessions d’examen, un établissement de formation déploie un système d’IA capable d’analyser en temps réel les flux vidéo capturés dans la salle. Le système identifie automatiquement des comportements suspects, tels que l’usage non autorisé de dispositifs électroniques ou des échanges inappropriés entre candidats, en détectant des mouvements ou postures anormaux.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
A – Cas d’usage : Chatbot d’IA pour l’assistance à la recherche de livres
La bibliothèque d’une université utilise un chatbot basé sur l’intelligence artificielle pour aider les usagers à localiser des ouvrages dans son catalogue. Le système permet de rechercher des livres en interrogeant la base de données à partir de critères comme le titre, l’auteur ou le sujet, offrant ainsi une aide immédiate pour trouver les livres souhaités sans proposer de recommandations personnalisées.
B – Cas d’usage : Outil d’IA pour résumer les articles de presse
Une école met à disposition un système d’intelligence artificielle qui résume automatiquement les articles de presse. Ce service permet aux étudiants d’accéder rapidement aux points essentiels des actualités, facilitant ainsi la compréhension et l’analyse critique des contenus médiatiques sans nécessiter une lecture exhaustive de chaque article.
L’IA dans la santé : diagnostic, triage et assistance médicale
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage hospitalier : Système d’IA pour le triage des patients en urgence
Les services d’urgences utilisent des algorithmes pour classer les patients en fonction de la gravité de leur état. Bien que ces systèmes améliorent la réactivité des soins, une mauvaise classification peut retarder la prise en charge des cas critiques.
B – Cas d’usage en diagnostic médical : Dispositif médical d’IA pour l’assistance diagnostique
Les hôpitaux intègrent des outils d’IA pour analyser les imageries médicales et détecter les anomalies. Ces systèmes doivent être validés médicalement pour éviter les erreurs de diagnostic.
C – Chirurgie robot-assistée avec intégration d’IA
Un hôpital met en œuvre un système de chirurgie robot-assistée qui intègre l’intelligence artificielle pour optimiser la précision et la sécurité des interventions. Le module IA analyse préalablement les images médicales du patient pour élaborer un plan chirurgical personnalisé, en tenant compte de l’anatomie spécifique. Pendant l’opération, l’IA traite en temps réel les données des capteurs et des images, ajustant dynamiquement les mouvements du robot pour améliorer la précision des incisions et des sutures, réduire les traumatismes tissulaires et favoriser une récupération plus rapide.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
Cas d’usage en documentation médicale : Outil basé sur l’IA pour la génération de comptes rendus médicaux
Des solutions d’IA synthétisent les échanges entre médecins et patients pour générer automatiquement des rapports médicaux détaillés. Les professionnels doivent être informés de la nature automatisée du résumé afin de le valider.
L’IA dans l’aviation : Sécurité, contrôle d’accès et assistance aux passagers
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage d’un aéroport : Contrôle d’accès aux zones de sûreté
Un aéroport déploie un système d’IA de reconnaissance biométrique pour identifier en temps réel qui se trouve dans les zones réservées, telles que le côté piste et les zones de sûreté à accès réglementé. Ce dispositif capte les données biométriques des personnes présentes et les compare à une base de données préenregistrée, permettant ainsi d’identifier les profils autorisés et de repérer rapidement les intrus ou personnes non répertoriées.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
A – Cas d’usage d’un aéroport : Chatbot d’IA pour l’assistance en aéroport
Une compagnie aérienne déploie un chatbot basé sur l’IA, afin de fournir aux agents des réponses instantanées aux questions des clients dans différentes langues. L’outil interroge les référentiels internes et les procédures de la compagnie pour générer des réponses précises concernant, par exemple, le processus d’enregistrement, l’accès aux salons d’attente ou les modalités d’embarquement.
B – Cas d’usage d’une compagnie aérienne : Vérification biométrique pour confirmer l’identité du passager
Une compagnie aérienne met en place un système d’IA biométrique dont la seule finalité est de confirmer qu’une personne physique spécifique est bien la personne qu’elle prétend être. Lors de l’embarquement, le dispositif capture les données biométriques du passager et les compare à celles enregistrées, assurant ainsi que l’individu correspond aux informations fournies, sans aller au-delà de cette fonction de vérification.
L’IA dans le commerce et la grande distribution : Expérience client et sécurité
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage en retail : Reconnaissance des émotions des clients en magasin
Certaines enseignes utilisent des caméras couplées à une IA pour analyser les réactions des clients et adapter leur stratégie marketing. Ces technologies nécessitent un encadrement strict pour garantir le respect de la vie privée.
B – Cas d’usage en retail : Identification rétroactive d’un shoplifter grâce à l’IA
Un magasin déploie un système d’IA qui analyse les enregistrements de vidéosurveillance afin d’identifier rétroactivement les personnes suspectées de vol à l’étalage. Ce système compare les caractéristiques physiques des individus repérés avec des bases de données existantes pour faciliter les enquêtes et soutenir les actions de répression des infractions.
C – Cas d’usage en retail : Reconnaissance des émotions lors d’un événement marketing
Lors d’un événement de lancement de produit, un système d’IA est déployé pour analyser en temps réel les réactions émotionnelles des clients. A l’aide des caméras et capteurs, l’outil détecte les expressions faciales et d’autres indicateurs émotionnels pour mesurer l’enthousiasme, l’intérêt ou les réserves des participants. Ces informations permettent aux équipes marketing d’adapter leur communication et d’optimiser l’impact de l’événement.
2. Cas d’usage à risque limité (Obligations particulières de transparence)
A – Cas d’usage en e-commerce : Chatbot d’IA pour l’assistance à l’achat en ligne
Les sites de vente en ligne déploient des assistants IA pour conseiller les consommateurs dans leur parcours d’achat. Il est essentiel de garantir que ces chatbots restent neutres et n’influencent pas les décisions de manière trompeuse.
B – Cas d’usage en marketing : Outil d’IA pour la création d’images fictives à des fins commerciales
Une entreprise de marketing adopte un outil d’IA générative capable de créer des images fictives personnalisées pour ses campagnes publicitaires et supports visuels. Cet outil permet de produire rapidement des visuels innovants, incluant la possibilité de générer des deep fakes, afin de simuler des scénarios ou de présenter des produits de manière impactante.
L’IA dans l’industrie et l’innovation : Maintenance, production et sécurité
1. Cas d’usage à haut risque
A – Cas d’usage d’un ascenseur : Outil d’IA pour la maintenance prédictive
Un ascenseur est équipé d’un outil d’IA qui surveille en continu ses paramètres mécaniques et électriques. L’IA analyse des données en temps réel, le système anticipe les défaillances potentielles et déclenche des alertes pour une intervention préventive, optimisant ainsi la sécurité et la disponibilité de l’ascenseur tout en réduisant les coûts de maintenance.
B – Cas d’usage maintenance prédictive : Foyer à gaz intelligent avec contrôle de combustion par IA
Un foyer à gaz intelligent intègre un système de contrôle basé sur l’IA qui surveille et ajuste en temps réel son processus de combustion. En analysant en continu les données issues de capteurs (température, intensité de la flamme, débit de gaz), ce système optimise la consommation de carburant, réduit les émissions polluantes et détecte rapidement toute anomalie, assurant ainsi une performance optimale et une maintenance prédictive.
C – Cas d’usage d’une usine : Masque intelligent intégrant l’IA dans une usine
Dans une usine où des particules et des gaz nocifs sont susceptibles d’affecter la santé des travailleurs, un masque intelligent intègre des capteurs et une IA pour surveiller en continu la qualité de l’air et les paramètres respiratoires. Lorsque le masque détecte une concentration élevée de polluants ou un dysfonctionnement dans la respiration, il ajuste automatiquement son niveau de filtration et émet une alerte immédiate par un signal visuel ou sonore.
D – Cas d’usage nucléaire : Système d’identification des employés et vérification du port des équipements de protection dans une centrale nucléaire
Dans une centrale nucléaire, un système d’IA combine la reconnaissance biométrique et l’analyse d’images pour identifier les employés et vérifier qu’ils portent bien leur casque et autres équipements de protection obligatoires. Le dispositif surveille en temps réel les zones sensibles et, en cas de non-respect des consignes de sécurité, alerte immédiatement les responsables pour une intervention rapide.
E – Cas d’usage éducatif : Jouet interactif intégrant l’IA
Un jouet interactif intègre l’intelligence artificielle pour offrir une expérience ludique et éducative aux enfants. Par exemple, un robot compagnon reconnaît la voix et les émotions de l’enfant, adaptant ses réponses et ses activités en fonction des interactions. Ce jouet propose des jeux, raconte des histoires et fournit des feedbacks personnalisés, stimulant l’apprentissage et l’imagination de l’enfant. Il est conçu de manière à n’utiliser aucune technique subliminale, manipulatrice ou trompeuse, et ne tire parti d’aucune vulnérabilité, garantissant ainsi une utilisation éthique et sécurisée pour les plus jeunes.
F – Cas d’usage automobile : Véhicule semi-autonome intégrant l’IA
Un constructeur automobile déploie un système de conduite semi-autonome qui intègre l’intelligence artificielle pour améliorer la sécurité et le confort de conduite. Le véhicule utilise des capteurs, des caméras et des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser en temps réel son environnement, détecter les obstacles et ajuster sa trajectoire en fonction des conditions de circulation. En mode semi-autonome, le système prend en charge des tâches telles que le maintien de la voie, l’adaptation de la vitesse et la gestion des distances de sécurité, tout en laissant le contrôle final au conducteur.
G – Cas d’usage automobile : Système d’IA pour la sécurité des passagers dans les véhicules
Dans un véhicule moderne, un système d’IA surveille en temps réel les données issues des capteurs pour détecter la fatigue du conducteur ou la présence d’obstacles. En cas de risque, il déclenche des alertes ou active des fonctions d’assistance, renforçant ainsi la sécurité des occupants. De plus, le système peut ajuster automatiquement la vitesse et la trajectoire pour prévenir les accidents.
H – Cas d’usage d’une usine : Système d’identification biométrique à distance pour le suivi des opérateurs en usine d’assemblage
Dans une usine d’assemblage automobile, un système d’identification biométrique à distance est mis en place pour déterminer précisément qui intervient à chaque étape de la fabrication d’un véhicule. Ce dispositif capture les caractéristiques biométriques des employés à leur arrivée à un poste de travail et enregistre leur présence, assurant ainsi une traçabilité complète et sécurisée des opérations.
2. Risque Limité (Obligations particulières de transparence)
A -Cas d’usage d’une usine : Chatbot d’IA pour la recherche de numéros de référence
Dans une usine de fabrication de lave-linges, un chatbot basé sur l’IA aide les employés à trouver rapidement les numéros de référence des produits. L’outil interroge les bases de données techniques et la documentation interne pour fournir instantanément la référence exacte d’une pièce ou d’un composant, facilitant ainsi la gestion de la production et la maintenance des équipements.
B – Cas d’usage entreprise : Chatbot interne pour la recherche et la synthèse de documents
Un chatbot interne aide les consultants à retrouver facilement les documents pertinents dans la base de données de l’entreprise. En plus de localiser les documents, il génère des résumés concis et met en avant les points clés, facilitant ainsi la prise de décision et le partage rapide de l’information.
3. Risque Minime
A – Cas d’usage operations : Filtre anti-spam basé sur l’IA
Un système de messagerie utilise l’IA pour analyser et classer automatiquement les emails, identifiant ceux considérés comme indésirables.
B – Cas d’usage gaming : Jeu vidéo doté d’IA
Un jeu vidéo intègre l’IA pour animer les personnages non joueurs et ajuster la difficulté en fonction du comportement du joueur, créant ainsi une expérience de jeu plus réactive.
C – Cas d’usage photographie : Outil d’IA pour l’ajustement automatique de la luminosité des photos
Un système d’IA est intégré dans une application de traitement d’images pour analyser et corriger automatiquement la luminosité des photos. En se basant sur des algorithmes d’apprentissage automatique, l’outil détecte les zones sous-exposées ou surexposées et ajuste les paramètres d’éclairage pour améliorer la qualité de l’image.
D – Cas d’usage vidéo : Outil d’IA pour la manipulation de vidéos à des fins de montage professionnel
Un système d’IA est intégré dans une application de post-production pour analyser et optimiser automatiquement les séquences vidéo. En s’appuyant sur des algorithmes avancés, l’outil facilite le montage en détectant les scènes clés, en ajustant les transitions et en améliorant la qualité visuelle, offrant ainsi un gain de temps et de précision aux professionnels du cinéma et de la télévision.
L’intelligence artificielle est un levier puissant pour améliorer nos processus et optimiser nos décisions. Cependant, son intégration doit être encadrée en fonction des risques qu’elle présente. Les applications à haut risque nécessitent des garanties strictes, celles à risque limité imposent des obligations de transparence, tandis que les usages sans impact significatif peuvent être adoptés sans contrainte réglementaire.
Si nous voulons tirer pleinement parti de l’IA tout en assurant une utilisation responsable, nous devons anticiper ces enjeux et mettre en place des garde-fous adaptés.
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