L’intelligence artificielle ( IA) n’est plus un simple gadget technologique isolé mais une architecture globale indispensable, dont les entreprises doivent d’urgence s’emparer à tous les niveaux opérationnels et stratégiques. C’est le message porté par Ilyes Karoui, Senior Manager chez EY, lors de la 5ᵉ édition des Digital Mornings.
Organisée par EY Tunisie en partenariat avec la Chambre de Commerce et d’Industrie Tunisie – Côte d’Ivoire le 30 juin 2026. Réunis simultanément à la EY Tower de Tunis et à Abidjan autour du thème « Secteur de la grande consommation en Afrique : bilan, perspectives et opportunités IA », les participants ont assisté à des démonstrations concrètes de produits développés en interne. De la refonte totale de la visibilité digitale au contrôle qualité en usine, l’expert a démontré que la fiabilité de ces technologies, souvent contestée, est désormais mature dès lors qu’elle est rigoureusement encadrée par l’humain.
Pour guider la transformation des entreprises clientes d’EY, six axes technologiques majeurs ont été recommandés, à savoir le document understanding, l’IA générative sous ses facettes chatbot et chatbox, la maintenance prédictive couplée au dynamic scaling, le contrôle qualité augmenté, le développement logiciel augmenté et l’exploitation des smart data pour la segmentation et la recommandation stratégique. Parmi ces priorités, le changement de paradigme dans la visibilité digitale constitue un enjeu immédiat pour la grande consommation.
Les habitudes des consommateurs évoluent, et la recherche d’information classique liée au référencement SEO cède progressivement la place à des requêtes formulées auprès d’agents conversationnels génératifs. Cette bascule impose le passage au GEO, le Generative Engine Optimization, pour mesurer et renforcer la visibilité d’une marque auprès des IA, incluant l’analyse de sentiment des utilisateurs. Cette empreinte digitale, appelée « brand AI », sert désormais de critère à des acteurs du capital-investissement pour évaluer la santé perçue d’une entreprise avant de la placer dans leur radar.
Sur le plan opérationnel, la technologie de compréhension automatisée de documents, ou document understanding, offre des applications directes dans la finance et la gestion qualité. Une démonstration a mis en scène un outil d’EY analysant une facture altérée par des annotations manuscrites et des chiffres ajoutés, prouvant la fiabilité du système. Cette maturité permet de contrecarrer les réticences liées au non-déterminisme de l’IA, à condition qu’une équipe encadre le processus. Dans l’agroalimentaire, cette fonction peut être déléguée à des agents spécialisés nourris des spécifications existantes, afin d’alléger l’important effort humain requis par les documents de conformité.
En usine, le contrôle qualité augmenté s’inscrit dans le cadre de l’industrie 4.0 grâce à l’inspection automatique des produits en sortie de chaîne. Une illustration vidéo a montré le système classer des pièces et leur attribuer un score de conformité. À titre d’exemple, une pièce électronique validée à la vente a obtenu un score proche de 90, tandis qu’une autre, fissurée, a été rejetée avec un score de 23. Ce processus permet aux entreprises d’auditer la vidéo et le raisonnement de chaque décision, et génère des rapports automatiques via des agents dédiés, à condition d’injecter au préalable les standards définis par l’entreprise dans le système.
Pour remédier à la surcharge des équipes informatiques face aux tickets et aux feuilles de route, l’augmentation des équipes de développement logiciel s’appuie sur des agents spécialisés reproduisant une structure classique, comprenant un agent d’architecture logicielle, un agent de développement et un agent de contrôle qualité du code. Les démonstrations ont illustré la conversion de projets écrits dans des langages vieillissants comme le COBOL ou Saras, toujours utilisés par les banques et assurances, vers des technologies modernes intégrant le big data. Face à la rareté des développeurs COBOL sur les marchés tunisien et africain, cette plateforme parallèle accélère la transition en permettant notamment de cartographier en un clic les dépendances entre les programmes d’un projet avant son automatisation.
Ilyes Karoui a rappelé que l’omniprésence de l’intelligence artificielle impose de la traiter comme un objet de développement de produits et de plateformes à part entière. Les réticences légitimes sur sa fiabilité peuvent être maîtrisées par un encadrement rigoureux des processus, au même titre qu’un délivrable humain intègre une part d’erreur. Cette orientation vers l’intelligence artificielle est par ailleurs confirmée par les résultats du baromètre présentés par les intervenants précédents, témoignant de l’engagement affirmé des industriels sur ce segment.