Le point sur l'IA : quels sont les principaux modèles d'intelligence artificielle et leurs usages ?

L'essentiel de votre hack'tu IA et cybersécurité

• Les principaux modèles d’IA : la notion d'intelligence artificielle regroupe plusieurs modèles clés, à savoir l’IA prédictive, le Deep Learning, l’IA générative ou « AI Gen » et l’IA agentique ou « Agentic AI », qui ont des rôles et usages bien précis ;
• L'évolution et les enjeux de ces modèles : l'adoption d'agents autonomes modifie la gestion des risques, notamment en cybersécurité, où chaque agent devient une identité à gouverner. Ces avancées offrent des opportunités d’automatisation mais introduisent aussi de nouveaux risques, comme les fuites de données ou les attaques malveillantes. Plus vous donnez d'autonomie à votre système, plus votre activité et votre réputation sont susceptibles d'être pénalisées en cas d'attaque ; 
• La nécessité d’une gouvernance : la croissance rapide de ces modèles exige une gouvernance rigoureuse pour assurer responsabilité, éthique et sécurité numérique afin de prévenir les abus et de renforcer la confiance dans l’utilisation de l’IA au sein des organisations.

Les différents modèles d’Intelligence Artificielle : une vision clAIre

L’intelligence artificielle ne se limite plus à un simple outil technologique. Elle est devenue un levier stratégique de transformation. En seulement dix-huit mois, l’IA a franchi un cap décisif : la transition d’outils qui « promptent » à des agents qui agissent de façon autonome. Cette évolution modifie profondément la gestion des risques, notamment en cybersécurité, où chaque agent déployé devient une identité non humaine à gouverner, et chaque connecteur une porte potentielle d’attaque. Cependant, ce que l'on nomme l'IA n'est pas une ressource unique et indivisible. C'est pourquoi il est essentiel de connaître les principaux modèles et d'en comprendre les usages. 

1/ L’IA prédictive

L’IA prédictive utilise des algorithmes pour analyser des données historiques et prévoir des événements futurs. Elle est essentielle dans la gestion des risques, la maintenance prédictive, ou la détection d’anomalies. En contexte de sécurité, elle permet d’anticiper des attaques ou des défaillances avant qu’elles ne se produisent.

Exemple: la détection automatique de comportements suspects ou la prévision de défaillances système.

2 / Le « Deep Learning »

Le « Deep Learning », ou apprentissage profond, constitue une sous-famille de l’IA basée sur des réseaux neuronaux profonds. Il permet à l’IA d’apprendre à partir de grandes quantités de données pour reconnaître des patterns, faire des classifications ou des suggestions. C’est la technologie clé derrière de nombreux modèles modernes, notamment dans la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, et la traduction automatique.

Exemple : la détection automatique de vulnérabilités ou la reconnaissance faciale.

3 / L'IA générative ou « AI Gen »

L’IA générative, notamment à travers les grands ou petits modèles de langage (respectivement LLM ou SLM), permet de produire du contenu, des textes, des images ou des vidéos. Ces modèles sont capables de générer des réponses cohérentes et contextuelles, mais restent généralement dépendants de prompts précis pour fonctionner. Leur rôle est crucial dans la création de contenus, la traduction, ou encore la synthèse d’informations.

Exemple : ChatGPT, d'OpenAI, que l'on retrouve par exemple dans Live Intelligence.

4 / L'IA agentique ou « Agentic AI »

Avec l'IA agentique, l'outil de réponse à un prompt écrit ou oral, en d'autres termes un « super Google » devient une ressource capable de raisonnement et d'autonomie. L'« agentic AI » représente ainsi une étape majeure dans l’évolution de l’IA. Ces agents sont capables de planifier, d’enchaîner des tâches, d’appeler des outils et de prendre des décisions avec une autonomie croissante. Portés par des modèles de raisonnement, ils disposent de fenêtres de contexte de plus en plus larges et s’interconnectent via des protocoles standardisés comme MCP (« Model Context Protocol »).  

Adopter la bonne gouvernance comme modèle de confiance

L’évolution rapide des modèles d’IA - deep learning, générative, agentique... - transforme profondément le paysage des entreprises. Si ces avancées offrent des opportunités d’optimisation et d’automatisation, elles créent aussi de nouveaux risques en cybersécurité, comme les fuites de données ou le détournement de modèles. L’IA agentique, avec son autonomie croissante, soulève la question de la responsabilité humaine et éthique, notamment en cas de défaillance ou d'attaque.

Sans gouvernance rigoureuse, ces agents peuvent être exploités à des fins malveillantes, compromettant la sécurité, l'activité et la réputation de l'organisation. La cybersécurité doit devenir un pilier central pour maîtriser ces technologies et engager leur promesse avec un modèle de confiance. 

Pour vous aider à mieux connaître les différents modèles d'IA, jetez un coup d'oeil à notre infographie ci-dessous.