Calipia : le blog

L’IA générative poursuit son irrésistible expansion, qu’on le veuille ou non. Après avoir longtemps observé OpenAI et son ChatGPT occuper la scène médiatique, Google a discrètement construit une armée d’outils et de modèles sous la bannière Gemini, désormais au cœur de sa stratégie entreprise.

Le géant californien vient de publier un inventaire impressionnant : 1001 cas d’usage de l’IA générative, couvrant tous les secteurs — de l’automobile à la santé, en passant par la finance, la logistique ou les médias. Un an et demi plus tôt, la liste n’en comptait que 101. Une croissance d’un facteur dix, aussi symbolique qu’inquiétante : le machine learning semble vouloir occuper chaque recoin du monde professionnel. Une liste très interessante, quelque soit d’ailleurs la technologie utilisée ! Nous y reviendrons lors du prochain Briefing Calipia avec une session détaillant concrètement des usages de ces IA génératives.

Nouveau : Briefing Calipia 40 : L’agenda

De la curiosité technologique à l’infrastructure critique

Ce qui n’était, il y a peu, qu’un gadget de productivité ou un chatbot de bureau, devient une infrastructure cognitive intégrée au cœur des processus métiers :

• Chez Mercedes-Benz, par exemple, le système MBUX Virtual Assistant — dopé à Gemini et ChatGPT — converse naturellement avec le conducteur, lui propose des points d’intérêt ou ajuste la navigation.
• UPS Capital, de son côté, utilise les capacités prédictives du machine learning pour estimer la fiabilité d’une livraison à partir des données de transport.
• Dans un autre registre, Formula E résume désormais automatiquement deux heures de commentaires en une vidéo multilingue de deux minutes, enrichie de statistiques de pilotage et de narration saisonnière.
• Et chez YouTube, l’IA a permis de réduire de 75 % les abandons pendant la mise en attente du service client — un chiffre qui ferait rêver n’importe quel DSI.

L’IA générative : le nouveau moteur créatif… ou productif ?

Google ne se limite plus au texte ou à l’image : sa technologie Vertex AI Search permet à Dailymotion d’améliorer la découverte de contenus, avec une hausse immédiate de 17 % du taux de clic post-recherche.

Dans le divertissement, le géant a même recréé Le Magicien d’Oz (1939) pour le gigantesque écran LED de 16 000 m² du Las Vegas Sphere, démontrant une maîtrise technique mais aussi narrative de ses modèles génératifs.

Et si cela peut sembler anecdotique, des applications comme Remini transforment désormais plus de 60 millions de photos par jour en dessins d’animaux, preuve que l’IA générative infiltre même les usages les plus légers.

1001 cas d’usage, mais une seule direction : la standardisation de l’intelligence

Ce catalogue fleuve illustre à la fois la puissance de la plateforme Google Cloud et sa volonté de se positionner comme le système nerveux central de l’entreprise moderne.

Chaque exemple repose sur des briques maison — Gemini, Vertex AI, Imagen, Duet AI —, autant de technologies interconnectées qui transforment l’IA en service d’infrastructure universel.

Derrière la diversité apparente des cas d’usage, on retrouve une logique commune : remplacer la décision humaine répétitive par une orchestration algorithmique continue.

C’est sans surprise, une évolution naturelle, diront certains, mais aussi une transformation culturelle majeure pour les DSI : celle du pilotage d’entreprise par inférence.

Grands pouvoirs, grandes dépendances

La multiplication des cas d’usage soulève cependant une question moins technologique que stratégique : jusqu’où externaliser la cognition de l’entreprise ?

Adopter Gemini ou ChatGPT comme copilote, c’est aussi confier à des plateformes tierces l’accès, la structuration et parfois l’interprétation des données internes.

Google reconnaît d’ailleurs que ses “1001 idées” ne sont qu’un aperçu de ce qui est possible aujourd’hui — sous-entendu, demain, l’IA ne sera plus un outil, mais un standard invisible, intégré partout où des données circulent.

Pour les responsables SI, le message est clair : l’IA générative n’est plus un sujet d’expérimentation, mais un chantier d’intégration systémique. Et si Google “ne fait que commencer”, il est temps pour les entreprises de se demander comment — et avec qui — elles veulent partager leur intelligence…