“On pourrait mettre de l’IA.” Une phrase qu’on entend souvent — et qui peut tout vouloir dire… ou rien.
IA, machine learning, GenAI : trois termes partout, souvent mélangés, rarement compris. Et derrière, des décisions mal cadrées, des attentes floues, des projets qui patinent.
Chez Yield, on conçoit des produits web sur mesure. Et on intègre parfois de l’IA — mais jamais “pour faire de l’IA”. Seulement quand ça sert un usage, avec la bonne approche : algo maison, moteur ML, ou API GenAI.
Dans cet article, on vous aide à poser les bases :
- IA vs ML vs GenAI : les vraies définitions, sans jargon ;
- Ce que ça change sur un produit, une stack, une roadmap ;
- Et comment prendre les bonnes décisions côté produit et tech.
👉 Pour faire de bons choix, mieux vaut comprendre les fondamentaux — que suivre la hype.
IA vs ML vs GenAI : les vraies définitions
IA (Intelligence Artificielle)
C’est le concept global : faire exécuter à une machine des tâches qu’on associe à de l'intelligence humaine.
👉 Exemples : reconnaître des visages, classer des documents, planifier un itinéraire…
Mais c’est un terme fourre-tout. Tout ce qui est “un peu intelligent” y passe : moteur de règles, chatbot basique, modèle prédictif…
ML (Machine Learning)
C’est un sous-domaine de l’IA. Ici, la machine apprend à partir de données : elle ne suit pas des règles codées à la main, elle déduit des modèles à partir d’exemples.
👉 Exemples :
- prédire si un client va churner ;
- reconnaître une adresse postale sur un scan ;
- estimer la probabilité d’un retard logistique.
Il faut des données propres, structurées, suffisantes. Le ML est puissant, mais exigeant en préparation.
GenAI (IA générative)
C’est une autre branche : générer du texte, des images, du code, du son… à partir d’une consigne.
Elle repose souvent sur des LLMs (large language models), comme GPT, Claude ou Mistral.
👉Exemples :
- résumer un ticket client ;
- générer un mail de relance ;
- reformuler une fiche produit.
À retenir :
- IA = le domaine large, parfois flou ;
- ML = apprendre à partir de données ;
- GenAI = produire du contenu à partir d’un prompt.
Des cas d’usage concrets pour comprendre
Plutôt qu’un débat théorique, mieux vaut partir des problèmes concrets qu’on cherche à résoudre — et voir quelle approche IA/ML/GenAI est adaptée.
Classer automatiquement des documents
👉 Machine Learning supervisé
Exemple : classer des factures, des contrats, des CV.
On entraîne un modèle sur des données labellisées (ex. : “facture EDF”, “contrat freelance”) → il apprend à généraliser.
Automatiser une réponse client simple
👉 IA “classique” ou règles + NLP
Exemple : chatbot support qui répond à “Comment changer mon mot de passe ?”
On peut combiner détection d’intention, règles et base de connaissance. Pas besoin de GenAI.
Résumer un ticket ou reformuler un texte
👉 IA générative (LLM)
Exemple : un PM veut un résumé de 15 retours clients.
Un modèle comme GPT peut générer une synthèse exploitable, ou reformuler dans le ton de marque.
Détecter une anomalie métier (fraude, erreur, comportement inhabituel)
👉 Machine Learning non supervisé
Exemple : détection de factures atypiques, d’abus d’usage, ou d’activité incohérente.
Le modèle apprend la “norme” et alerte quand on s’en écarte.
Besoin : interroger ses données métier “en langage naturel”
👉 IA générative + intégration métier
Exemple : “Combien d’inscrits en mai par canal d’acquisition ?”
Un LLM traduit la question en requête sur la base de données — à condition d’avoir un schéma clair + couche de validation.
💡La clé, ce n’est pas “quelle techno est la plus puissante ?” mais “quelle techno résout votre problème avec le bon ratio effort/valeur ?”
Ce que ça change côté produit
Quand on intègre de l’IA, du ML ou de la GenAI dans une app, on ne parle plus d’une feature classique. Côté produit, il faut changer de posture : cadrer l’imprévisible, piloter par la valeur, et assumer une logique d’exploration.
Le besoin métier ne suffit pas. Il faut poser un comportement cible.
Une IA ne répond pas à “je veux automatiser ça” mais à “dans 80 % des cas, je veux éviter cette tâche”.
👉 Il faut traduire le besoin en cas d’usage clair, observable, avec un critère de succès réaliste. Pas une promesse floue d’intelligence.
La qualité se mesure différemment.
Pas de “ça marche / ça marche pas”. Il faut accepter du bruit, cadrer la tolérance à l’erreur, tester avec des données réelles.
➡️ On parle d’évaluation continue, pas de validation en spec.
Le design produit doit encadrer les limites.
Une GenAI qui hallucine ? Un modèle qui dérive ? Le rôle du PM, c’est aussi de définir les garde-fous : seuils, fallback, formulation des prompts, contexte affiché, etc.
👉 Une UI d’IA sans cadrage, c’est une UX qui déçoit — voire un produit inutilisable.
La méthode change : moins de ticketing, plus de prototypage.
Ce n’est pas une story = une PR. Il faut maquetter, tester vite, jeter si besoin.
💡 Chez Yield, on pose souvent un sprint 0 orienté “preuve de valeur” — pas de specs, juste : cas d’usage, données, test simple, go/no go.
Ce que ça suppose côté équipe
Adopter une démarche IA ou ML, ce n’est pas “ajouter une techno”. C’est changer la manière de penser, concevoir, et livrer un produit. Et ça suppose des responsabilités bien réparties dans l’équipe.
Côté produit : poser les bonnes questions.
On ne spécifie pas une IA comme un formulaire. Il faut cadrer autrement :
- Quelle tâche veut-on accélérer, automatiser, ou enrichir ?
- Quel niveau de confiance est acceptable ?
- Que fait-on quand le modèle se trompe ?
👉 Le PM devient l’orchestrateur de scénarios probabilistes, pas de parcours figés.
Côté tech : garantir la robustesse du système complet.
Utiliser un LLM ou un modèle ML, ce n’est pas juste un appel d’API.
- Est-ce qu’on comprend ce que le modèle fait vraiment ?
- Est-ce qu’on trace, loggue, mesure les sorties ?
- Est-ce qu’on gère bien les erreurs, les temps de latence, les versions ?
👉 Un système IA bien conçu, c’est observable, testable, rollbackable.
Côté design : rendre l’IA explicable et actionnable.
- Que fait la machine, et pourquoi ?
- Peut-on corriger, ajuster, affiner ?
- L’utilisateur a-t-il confiance, ou subit-il une “boîte noire” ?
👉 On design une expérience, pas juste une réponse IA.
Côté orga : sortir du cycle build–ship–forget.
Un produit IA, ça s’entraîne, ça s’ajuste, ça évolue.
- Qui est responsable des prompts ?
- Quand réentraîne-t-on le modèle ?
- Qui surveille la qualité en continu ?
👉 Chez Yield, on pose une gouvernance claire : ownership produit, cycle d’itération court, monitoring live.
💡 Ce qu’on voit : une bonne équipe IA, ce n’est pas une cellule d’experts. C’est une équipe pluridisciplinaire qui accepte l’incertitude — et sait structurer autour.
Bien choisir sa stack (et ses partenaires)
Pas besoin d’un LLM maison ou d’un data lake à six zéros pour intégrer de l’IA dans un produit. Mais il faut faire les bons choix — sinon, vous multipliez les coûts, les risques, et la dette technique.
Premier choix structurant : build ou buy.
Vous pouvez vous appuyer sur des modèles existants (OpenAI, Hugging Face, Claude, etc.) ou construire en interne.
- Si le besoin est standard (résumé, classification, suggestion…), des APIs externes suffisent.
- Si le besoin est spécifique ou sensible (modèle métier, données internes), il faut envisager un fine-tuning ou un modèle hébergé en local.
Ensuite : le chaînage des outils.
RAG, vecteurs, orchestrateurs (LangChain, LlamaIndex…), monitoring, guardrails… Une bonne stack IA, ce n’est pas “juste un appel à l’API”. C’est un système à concevoir comme un morceau d’architecture produit.
Et côté partenaires ?
Attention aux prestataires IA “full blackbox” ou aux intégrations magiques promises en 3 jours. Une bonne intégration IA, ça se pense côté métier, côté dev, et côté usage — pas juste côté algo.
💡 Ce qu’on fait chez Yield :
- Prioriser les cas d’usage, puis tester rapidement avec des composants existants ;
- Valider l’impact réel avant de choisir une stack longue durée ;
- Éviter la stack IA “bricolée” qui deviendra ingérable en prod.
Bonus : 5 questions à se poser avant d’ajouter de l’IA à son produit
Quel est le problème métier précis à résoudre ?
Pas “faire de l’IA” — mais gagner du temps, réduire des erreurs, améliorer l’expérience.
Les données nécessaires existent-elles ?
Modèle ML = données propres + étiquetées. GenAI = contexte clair + prompt bien formulé.
Quel niveau de tolérance à l’erreur est acceptable ?
Une prédiction à 90 % ? Une génération de texte imprécise ? Il faut cadrer ça dès le départ.
Le résultat est-il explicable, actionnable ?
Un utilisateur ne doit jamais se demander “pourquoi ça a répondu ça”.
Le ROI est-il mesurable ?
Gain de temps ? Moins de support ? Conversion augmentée ? Un bon projet IA s’évalue, pas juste “s’impressionne”.
💡 Vous n’avez pas besoin d’un modèle maison. Vous avez besoin d’un problème clair + solution testable.
Conclusion — Pas de magie, mais une vraie opportunité
IA, ML, GenAI… Derrière les buzzwords, une réalité simple : ces technologies peuvent vraiment transformer un produit — si on les intègre avec méthode.
Ce n’est pas un effet de mode. C’est un levier à intégrer dans une stratégie produit claire :
- des cas d’usage bien cadrés ;
- une stack qui tient en prod ;
- une équipe prête à en assumer les implications.
Chez Yield, on ne vend pas de promesse “AI-first”. On conçoit des produits utiles, testables, maintenables — avec ou sans IA.
Vous avez un cas d’usage IA à structurer, ou une opportunité GenAI à valider ? On peut vous aider à faire les bons choix. Sans bullshit. Et sans dette.
