Démystifier les types d’IA : prédictive, générative et agentique

Les 3 types d’IA : prédictive, générative et agentique

Qu’est-ce que l’IA exactement?

Si l’on devait résumer simplement ce qu’est l’intelligence artificielle, on pourrait dire qu’il s’agit de la capacité d’une machine à reproduire certaines fonctions de l’intelligence humaine : apprendre, raisonner, créer ou prendre des décisions. Programmée pour exécuter des tâches précises, l’IA peut aussi évoluer par elle-même en apprenant à partir de données.

C’est un domaine à la croisée des mathématiques, de l’informatique et des sciences sociales, où la logique rencontre le comportement humain. Et pour mieux comprendre ce vaste univers, il est utile de distinguer trois grandes catégories d’IA : prédictive, générative et agentique.

Ces trois types d’IA coexistent déjà dans notre quotidien, explorons ensemble quelques cas d’applications concrets.

1. L’IA prédictive : celle qui anticipe l’avenir à partir des données

Commençons par la plus ancienne : l’intelligence artificielle prédictive. Son rôle? Prévoir ce qui va se passer à partir de ce qui s’est déjà produit.

Comment ça fonctionne?

L’IA prédictive repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique (ou machine learning) qui analysent de grandes quantités de données historiques. En repérant des schémas récurrents, elle est capable d’estimer la probabilité d’un événement futur.

Des exemples concrets :

• Dans la santé : prédire les risques de rechute d’un patient ou anticiper le volume d’admissions dans un hôpital en fonction de la météo et des périodes de l’année.
• Dans les transports : optimiser la planification du personnel en anticipant les heures de pointe, les retards ou les besoins en maintenance.
• Dans le commerce de détail : prévoir les ventes d’un produit avant les Fêtes ou ajuster les stocks selon la demande anticipée.
• Dans la cybersécurité : détecter les comportements suspects avant qu’une attaque ne se produise.

L’IA prédictive n’est pas là pour remplacer la décision humaine, mais pour offrir une visibilité accrue et une aide à la décision. Elle agit comme un conseiller qui dit : « attention, voici ce qui pourrait arriver si rien ne change ». C’est, en quelque sorte, la boule de cristal du monde moderne, mais fondée sur les données plutôt que sur l’intuition. Toutefois, l’IA n’est pas infaillible : ses prédictions dépendent de la qualité des données, et son intégration doit s’accompagner d’une gouvernance claire et d’une évaluation continue des résultats.

Certaines organisations vont encore plus loin en combinant l’analyse prédictive à ce qu’on appelle l’intelligence artificielle prescriptive. Alors que l’IA prédictive permet d’anticiper un événement probable, l’IA prescriptive, elle, recommande, voire exécute, la meilleure action à entreprendre pour atteindre un objectif donné. Autrement dit, on passe : « voici ce qu’il va se passer » à « voici ce que nous devrions faire ? ».

Par exemple, un modèle prescriptif peut recommander la réaffectation optimale de ressources dans un aéroport selon les conditions météo, suggérer le meilleur plan de production dans une usine ou ajuster automatiquement la tarification en fonction de la demande prévue.

2. L’IA générative : celle qui crée

Si l’IA prédictive anticipe, l’IA générative sert plutôt à créer. C’est elle qui est derrière la vague médiatique que nous connaissons depuis fin 2022, avec des outils comme ChatGPT, DALL·E, Claude, Midjourney ou Suno, pour ne nommer que ceux-ci.

Comment ça fonctionne?

Les IA génératives s’appuient sur des modèles appelés LLMs (Large Language Models), entraînés sur d’immenses volumes de texte, d’images, de sons ou de code. Elles apprennent les structures du langage, les relations entre les concepts, et peuvent ensuite générer un contenu inédit à partir d’une simple requête.

Des exemples concrets :

• Dans le marketing : créer des textes de campagne, des visuels publicitaires ou des slogans personnalisés.
• Dans la musique et le cinéma : composer une bande sonore ou générer un storyboard à partir d’un scénario.
• Dans l’éducation : produire des quiz interactifs ou expliquer un concept complexe à différents niveaux (primaire, universitaire, professionnel).
• Dans le développement logiciel : aider les programmeurs à écrire ou corriger du code.

L’IA générative agit comme un collaborateur créatif. Elle ne remplace pas l’humain, mais lui fait gagner du temps sur les tâches, libérant ainsi de l’espace pour la réflexion, la stratégie et l’innovation.

Imaginez-la comme un assistant, un stagiaire ultra-rapide qui peut produire dix versions d’un texte ou d’une maquette pendant que vous buvez votre café… mais qui a besoin qu’on révise et adapte avant d’envoyer!

3. L’IA agentique : celle qui agit

Voici la nouvelle génération d’IA, celle dont on tout le monde parle en 2025 et qui continuera à faire parler d’elle dans les prochaines années : l’IA agentique (ou « agent AI »).

Contrairement aux deux précédentes, elle ne se contente pas de prédire ou de créer : elle agit avec autonomie.

Comment ça fonctionne :

Un agent IA combine plusieurs capacités :

• Percevoir : il capte des informations en temps réel (via des API, des capteurs ou des bases de données).
• Raisonner : il comprend le contexte, définit des priorités et prend des décisions.
• Agir : il exécute des tâches sans intervention humaine directe.

Ces agents reposent sur des grands modèles de langage (comme GPT, Claude, Gemini, etc.), mais ils sont couplés à des outils, des règles et des objectifs précis. Ils peuvent travailler de façon autonome (jusqu’à un certain point) et collaborer entre eux.

Des exemples concrets :

• En logistique : un agent peut planifier automatiquement la meilleure route de livraison selon la météo, le trafic, les coûts et autres données.
• En finance : un agent peut exécuter des transactions en respectant les politiques.
• En gestion RH : un agent peut gérer les horaires, anticiper les absences, proposer des remplacements et notifier les employés concernés.
• En service client : un agent IA peut répondre à des questions simples, transférer un cas complexe à un humain et apprendre des interactions passées.

En somme, l’IA agentique n’est plus seulement un simple assistant, mais un acteur, capable d’orchestrer un processus complet.

Agents IA et Workflows IA : quelle différence?

Il est facile de confondre ces deux concepts, car les deux automatisent des tâches. Mais la différence réside dans le niveau d’autonomie et d’adaptation.

Les workflows IA, ce sont des enchaînements d’actions prédéfinies. Par exemple : lorsqu’un client soumet une demande de support, un système IA classe le message, extrait le sujet, puis l’envoie à la bonne équipe.

Tout est réglé à l’avance : si A se produit, alors B s’exécute.

C’est efficace, mais rigide.

Les agents IA, en revanche, peuvent adapter leur comportement selon le contexte. Exemple : un agent IA en support technique peut analyser la demande du client, vérifier l’historique, proposer une solution, tester l’impact, puis ajuster sa réponse en fonction du résultat.

Il comprend la finalité, pas seulement les étapes.

En d’autres mots :

• Un workflow IA suit une recette.
• Un agent IA apprend à cuisiner selon les ingrédients disponibles.

Types d’intelligences artificielles: quelle IA pour quel usage?

L’intelligence artificielle évolue à une vitesse impressionnante, mais qu’elle soit prédictive, générative ou agentique, sa finalité reste la même : accroître l’efficacité, la productivité et la capacité d’adaptation des organisations.

Comprendre les différents types d’IA, c’est le premier pas vers une adoption stratégique. Trop d’entreprises se lancent dans l’IA sans savoir quel problème elles cherchent à résoudre. Pourtant, c’est en partant des besoins opérationnels et stratégiques que l’on transforme l’IA en levier de compétitivité durable.

Et c’est précisément là qu’Airudi entre en scène : comme un partenaire stratégique pour aider les organisations à identifier les bons cas d’usage, à déployer les solutions les plus rentables et à accélérer leur virage technologique.

De la prévision de la demande à l’allocation optimale de la main-d’œuvre, en passant par la réduction des coûts d’exploitation ou la gestion proactive des risques, nous aidons les entreprises à convertir leurs données en performance mesurable.

Aujourd’hui, toutes les entreprises parlent d’IA.
Mais celles qui feront la différence sont celles qui sauront l’appliquer là où elle crée de la valeur. Et nous sommes là pour vous aider à tracer cette route, en transformant la complexité en clarté, et la donnée en performance mesurable.