On parle beaucoup d’IA « générale », de modèles génératifs capables de produire du texte, d’images ou d’analyses à une vitesse inédite. Mais dès que l’on passe du laboratoire au terrain, une réalité s’impose : aucune IA ne peut être utile sans un travail approfondi avec les métiers. Chaque secteur, chaque organisation, chaque collectivité a son propre langage, ses propres données, et ses propres attentes. C’est dans ce croisement entre l’IA et les métiers que se joue la réussite d’un projet.

Prenons un exemple concret dans le tourisme. Une enquête de satisfaction génère chaque année des milliers de verbatims. Pour en tirer un enseignement, il ne suffit pas de demander à une IA de « résumer ». Il faut lui apprendre à reconnaître les thématiques qui comptent vraiment pour la station ou la destination : prix, hébergement, transport, qualité des pistes, ambiance du village, ou encore qualité du littoral. Cette étape de spécialisation transforme l’IA en véritable outil d’analyse métier.

Autre cas : les modèles génératifs. Leur puissance est indéniable, mais ils doivent être bridés et guidés pour ne pas « halluciner ». Cela signifie les nourrir avec des bases de connaissance spécifiques, ce que nous appelons des Knowledge Units (KU). Ces unités structurent le savoir propre au client et permettent à l’IA de raisonner sur des données sûres, fiables et validées. Là encore, le succès tient à l’intégration fine des besoins et de la culture métier.

5 étapes pour un projet réussi

Chez Youmean, nous avons constaté que la mise en place d’une IA utile suit une méthode claire, que nous pouvons résumer en 5 étapes :

• Acculturation métier : comprendre le langage, les pratiques et les enjeux propres au secteur concerné.

• Collecte et préparation des données : rassembler les données pertinentes, en assurer la qualité et la structuration.

• Training des modèles discriminatifs : spécialiser l’IA dans la reconnaissance de thématiques, sentiments ou catégories métier.

• Intégration des modèles génératifs : construire des KU (unités de connaissance) qui encadrent la génération et garantissent la fiabilité des réponses.

• Itération et validation avec les métiers : tester, corriger, affiner pour que les résultats soient réellement exploitables.

Cette approche évite deux écueils fréquents : d’un côté, une IA trop générique, qui produit des résultats vagues et inutilisables ; de l’autre, une IA trop complexe, développée sans tenir compte des vrais besoins opérationnels. En travaillant main dans la main avec les métiers, on obtient des outils qui parlent le langage des équipes et répondent aux problématiques concrètes.

La valeur ajoutée est double : pour les collaborateurs, qui trouvent dans l’IA un allié de travail plutôt qu’un gadget, et pour les décideurs, qui disposent d’analyses fiables pour piloter leur stratégie.

Le sens appartient aux métiers, pas à l'IA

Chez Youmean, nous sommes convaincus que l’IA n’a de sens que si elle est incarnée dans les réalités métier. C’est pourquoi chacune de nos missions associe compréhension des enjeux, travail sur les données et apprentissage sur mesure des modèles. Que ce soit pour un industriel, une collectivité ou un acteur du tourisme, notre objectif est toujours le même : transformer l’IA en un outil clair, fiable et sobre, parfaitement adapté aux besoins de nos clients.