IA générative : Définition, cas d’usage et tendances clés
Auteur : Ilias Hajjoub | Lecture : 12 min | 07 octobre 2025
En 2025, l’intelligence artificielle générative n’est plus un simple concept technologique. Ce qui était perçu en 2022 comme un buzzword réservé aux early adopters est désormais une brique essentielle de la transformation numérique mondiale. Des start-ups agiles aux géants industriels, des gouvernements aux ONG, toutes les organisations cherchent à comprendre, expérimenter et intégrer l’IA générative dans leurs processus, produits et services.
Et les chiffres parlent d’eux-mêmes. Selon les derniers rapports de McKinsey et IDC :
- 65 % des entreprises dans le monde ont intégré l’IA générative dans au moins une fonction de leur activité.
- Les entreprises leaders affichent un retour sur investissement (ROI) pouvant atteindre 10:1, grâce à une adoption ciblée et stratégique.
- L’IA générative est désormais un composant natif dans la majorité des suites logicielles professionnelles : CRM, outils de collaboration, marketing automation, etc.
Ce changement de paradigme ne se limite pas à l’innovation technique. Il s’étend à l’ensemble de la chaîne de valeur. Les cas d’usage de l’IA générative se multiplient : rédaction de contenu automatisée, copilotes pour les employés, génération d’images et de vidéos, support client intelligent, production industrielle optimisée… Aucun secteur n’échappe à cette dynamique : santé, finance, éducation, retail, marketing, technologie, industrie lourde, services et plus encore.
Parallèlement, les enjeux réglementaires, éthiques et technologiques deviennent plus complexes. Le cadre juridique se renforce, les modèles s’affinent, les infrastructures évoluent, et les compétences requises changent.
Ce guide complet a été conçu pour vous fournir une vision claire, pratique et stratégique de l’IA générative en 2025. Que vous soyez décideur, entrepreneur, responsable innovation, ou tout simplement curieux de comprendre les vrais impacts de cette révolution, vous êtes au bon endroit.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’intelligence artificielle générative, souvent appelée IA générative, est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle conçue non pas pour analyser ou classer des données, mais pour produire du contenu nouveau et original. À partir d’un simple prompt, c’est-à-dire une instruction ou une question formulée en langage naturel — un modèle génératif peut créer du texte, des images, du code, de l’audio, de la vidéo ou une combinaison de ces formats.
Cette technologie s’appuie sur des modèles de langage de grande taille (LLM) et des modèles multimodaux, capables d’identifier les structures, les styles, les intentions et les logiques contenues dans d’immenses corpus de données. En les recomposant intelligemment, ils sont en mesure de générer un contenu à la fois cohérent, pertinent et inédit.
Que peut produire une IA générative ?
Contrairement à l’IA traditionnelle qui se limite à traiter ou interpréter des données existantes, l’IA générative crée activement du contenu. Ses capacités couvrent aujourd’hui un spectre très large d’applications :
- Texte : génération d’emails, d’articles, de scripts, de résumés ou de contenus marketing
- Image : création d’illustrations, de photos réalistes, de designs produits ou prototypes visuels
- Code : production automatique de lignes de code dans divers langages (Python, JavaScript, HTML…)
- Audio : synthèse vocale, création musicale, bruitages, voix personnalisées
- Vidéo : animation, montage automatique, création de clips à partir de scripts textuels
À mesure que les modèles d’IA générative évoluent, leurs cas d’usage se démocratisent et s’intègrent dans des outils du quotidien : assistants intelligents, CRM, plateformes de design, logiciels éducatifs, etc.
Différence entre IA et IA générative : quelles sont les vraies ruptures technologiques ?
Voici un tableau comparatif simple pour bien comprendre ce qui distingue l’IA générative de l’IA classique :
IA Classique | IA Générative |
Prédit ou classe des données | Crée du contenu nouveau à partir d’instructions |
Ex. : détecte si un email est un spam | Ex. : rédige un email complet en fonction du contexte |
Utilise des règles ou modèles prédictifs | S’appuie sur des modèles de langage ou visuels créatifs |
Approche analytique, descriptive | Approche créative, productive |
Alors que l’IA classique agit comme un outil de tri, de détection ou de recommandation, l’IA générative devient un moteur de création de valeur, en automatisant des tâches qui nécessitaient jusqu’ici des compétences humaines spécifiques.
Comment fonctionne l’IA générative ?
Au cœur de l’IA générative se trouvent des architectures complexes basées sur les transformers, une technologie révolutionnaire introduite par Google en 2017. Ces modèles apprennent à prédire le mot, l’image ou le son suivant dans une séquence, en s’appuyant sur des milliards de paramètres entraînés sur d’immenses jeux de données.
On appelle ces architectures de base des modèles fondation (Foundation Models), car elles peuvent être réutilisées et adaptées à une grande variété d’applications.
Les trois concepts clés à connaître
- Modèles fondation (Foundation Models)
Ces modèles sont pré-entraînés sur des données généralistes et couvrent de nombreux domaines :
GPT-4, Claude 3, Gemini, Llama 2, Mistral, Falcon, Mixtral, etc.
Ils offrent une base puissante, que l’on peut spécialiser par la suite. - Fine-tuning (ajustement personnalisé)
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle existant sur des données propres à une entreprise ou un domaine spécifique. Cela permet d’améliorer la précision, la tonalité ou la pertinence des réponses selon un contexte métier.
Par exemple, une entreprise dans le secteur médical peut adapter un modèle à son jargon technique pour rédiger des rapports cliniques automatisés avec plus de fiabilité.
- RAG – Retrieval-Augmented Generation
Le RAG combine un modèle génératif avec une base documentaire externe (ex. : base de données interne, documentation métier, site web). Lorsqu’un utilisateur pose une question, le système va chercher des documents pertinents, puis les injecter dans le prompt pour produire une réponse contextualisée, précise et actualisée.
C’est une des solutions les plus prometteuses pour réduire les hallucinations de l’IA (inventions de faits), tout en ancrant ses réponses dans la réalité d’une entreprise.
L’état de l’IA générative en 2025
En 2025, l’IA générative n’est plus perçue comme une innovation expérimentale. Elle est désormais considérée comme une infrastructure numérique de premier plan, au même titre que le cloud computing, la cybersécurité ou les systèmes d’information critiques. Cette transformation rapide et profonde s’explique par une adoption massive, une maturité technologique accrue et une intégration fluide dans les outils numériques professionnels et personnels.
Aujourd’hui, la plupart des logiciels que les entreprises utilisent au quotidien, qu’il s’agisse de Microsoft 365, Google Workspace, Notion, Canva ou des plateformes de CRM, ERP, outils RH, etc. — intègrent déjà des modèles génératifs pour automatiser, assister ou enrichir les tâches métiers.
L’IA générative ne se contente plus d’être une fonction annexe. Elle devient un moteur stratégique d’efficacité, de personnalisation, et d’innovation dans la majorité des secteurs économiques.
Une adoption généralisée et des résultats mesurables
Les données publiées par McKinsey, IDC et Statista confirment l’accélération de l’adoption de l’intelligence artificielle générative à l’échelle mondiale.
En voici les chiffres les plus marquants pour l’année 2025 :
- Plus de 65 % des entreprises dans le monde ont intégré l’IA générative dans au moins une fonction opérationnelle. Ce taux est en forte croissance par rapport à 2023, où il se situait autour de 33 %.
- Le retour sur investissement moyen (ROI) des projets d’IA générative est évalué à 3,7:1, ce qui signifie que pour chaque dollar investi, les entreprises récupèrent 3,7 dollars de valeur. Chez les leaders de l’adoption, ce ratio peut atteindre jusqu’à 10:1, notamment dans les secteurs à forte intensité de contenu et de données.
- Le marché mondial de l’IA générative est estimé à 98 milliards de dollars en 2025, avec une croissance annuelle composée (CAGR) de 35 %. Cela en fait l’un des segments technologiques les plus dynamiques de la décennie.
- Enfin, les interactions générées par l’IA (textes, visuels, vidéos, réponses vocales, etc.) représentent désormais plus de 40 % des contenus diffusés sur le web. Une proportion qui reflète à la fois l’omniprésence des modèles génératifs et leur capacité à produire du contenu à grande échelle.
Vers une normalisation de l’IA générative dans les environnements numériques
Ce qui était hier une technologie de pointe réservée à quelques entreprises innovantes devient aujourd’hui une fonctionnalité native des outils professionnels.
Les assistants IA sont déjà intégrés dans :
- les logiciels de bureautique (rédaction assistée, traduction, correction intelligente) ;
- les plateformes collaboratives (synthèse de réunions, priorisation de tâches, génération d’idées) ;
- les logiciels CRM (rédaction d’emails commerciaux, suggestions de réponses, prévisions) ;
- les systèmes RH (description de postes, tri de CV, communication interne) ;
- les outils marketing (rédaction SEO, génération de visuels, automatisation publicitaire) ;
- et même dans les interfaces de support client ou de reporting.
Ce phénomène marque une nouvelle ère : l’IA générative devient un standard intégré, non plus une technologie à implémenter, mais une couche de base dans les systèmes d’information.
Avec cette montée en puissance rapide, la question n’est plus de savoir si une entreprise doit intégrer l’IA générative, mais plutôt comment le faire intelligemment, avec stratégie, gouvernance et anticipation des impacts.
Grandes tendances de l’IA générative en 2025
En 2025, l’IA générative entre dans une phase de consolidation technologique et d’industrialisation globale. Après l’engouement des débuts, les usages se précisent, les architectures s’enrichissent, et les attentes se professionnalisent. Plusieurs tendances majeures façonnent désormais le paysage, redéfinissant ce que signifie intégrer l’IA générative dans les environnements métiers.
Modèles multimodaux
L’une des évolutions les plus visibles en 2025 est l’essor des modèles multimodaux, capables de traiter simultanément plusieurs types de données : texte, image, audio et vidéo. Des modèles comme GPT-4-Vision, Gemini 1.5 ou encore Claude 3.5 incarnent cette nouvelle génération d’IA qui comprend, croise et génère du contenu riche à partir de sources variées. Ces modèles sont capables de générer une vidéo à partir d’un script, d’interpréter une image et de répondre à des questions en contexte, ou encore de concevoir automatiquement des présentations visuelles à partir d’un simple brief textuel. Cette capacité à travailler de manière fluide entre différents médias marque une avancée décisive vers des assistants réellement polyvalents.
Agents IA autonomes
Autre tendance marquante : la montée en puissance des agents autonomes basés sur l’IA générative. Des projets comme AutoGPT, Devin ou Elicit montrent que les modèles peuvent désormais réaliser des tâches complexes, enchaîner plusieurs actions de manière logique et gérer un workflow complet sans supervision humaine constante. Ces agents savent réserver un billet, analyser une base de données, rédiger un rapport, comparer des options, voire prendre des décisions intermédiaires. En s’intégrant à des APIs tierces et à des systèmes d’information d’entreprise, ils deviennent des collaborateurs numériques capables de déléguer, planifier, prioriser.
Intégration du RAG (Retrieval-Augmented Generation)
L’intégration du RAG devient progressivement la norme dans les déploiements professionnels de l’IA générative. Cette architecture hybride permet à un modèle de langage de s’appuyer sur des bases de données documentaires internes pour générer des réponses plus précises, ancrées dans la réalité métier. Ce couplage limite fortement les risques d’hallucination, améliore la pertinence des résultats et garantit un meilleur alignement avec les référentiels internes. Dans les secteurs réglementés comme la finance, la santé ou le juridique, cette approche est rapidement devenue indispensable pour assurer la conformité et la traçabilité.
IA embarquée et traitements en temps réel
L’année 2025 marque aussi l’explosion des modèles IA embarqués, capables de fonctionner directement sur un appareil (smartphones, ordinateurs, serveurs edge) sans passer par le cloud. Grâce à la miniaturisation des modèles comme Mistral, TinyLlama ou Phi-2, il est désormais possible d’exécuter des traitements en local, en temps réel, tout en réduisant la consommation de bande passante et en renforçant la confidentialité des données. Cela représente une avancée majeure dans les contextes sensibles ou déconnectés, et offre une alternative plus écologique aux grands modèles cloudisés.
Explosion des modèles open source
Sur le plan stratégique, 2025 voit une montée en puissance de l’open source dans l’IA générative. Des modèles comme Llama 2, Mistral 7B, Falcon, ou Mixtral rivalisent désormais avec les solutions propriétaires, en proposant des performances solides, une grande capacité de personnalisation, et la possibilité d’un déploiement local sur des infrastructures maîtrisées. Ce mouvement ouvre la porte à une adoption plus souveraine et plus maîtrisée de l’IA, notamment pour les entreprises ou les gouvernements soucieux de confidentialité et de souveraineté technologique. Il favorise également l’innovation, la transparence, et une plus grande flexibilité dans les projets IA.
Enjeux environnementaux et éthiques
Enfin, impossible d’ignorer les défis énergétiques et éthiques liés à la généralisation de l’IA générative. Une requête générée par un modèle comme ChatGPT consomme en moyenne dix fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur le web. Selon des estimations récentes, l’entraînement de GPT-4 aurait requis cinquante fois plus d’énergie que celui de GPT-3. Face à cette consommation massive, les préoccupations autour de la durabilité technologique s’intensifient. En parallèle, les normes éthiques se renforcent : filtrage automatique des contenus, mécanismes de red teaming, audits externes de robustesse et de biais, politiques de transparence sur les données d’entraînement… Les entreprises ne peuvent plus ignorer ces responsabilités dans leurs choix technologiques.
Les tendances de 2025 démontrent une chose : l’IA générative est entrée dans sa phase de maturité industrielle. Les modèles sont plus puissants, plus fiables, mieux encadrés. Les entreprises qui souhaitent en tirer parti doivent désormais penser architecture, gouvernance, souveraineté et impact global — bien au-delà des effets de mode.
Cas d’usage de l’IA générative en 2025 : une transformation sectorielle en marche
L’année 2025 marque une phase de maturité dans l’adoption de l’IA générative à l’échelle mondiale. De nombreux secteurs ne se contentent plus d’expérimenter des prototypes : ils intègrent l’IA générative dans leurs opérations critiques, avec des résultats tangibles en termes de productivité, d’innovation et de qualité de service. Ce sont des cas d’usage réels, et souvent déjà industrialisés, qui démontrent le retour sur investissement exceptionnel de ces technologies.
Explorons comment les secteurs clés exploitent l’intelligence artificielle générative pour transformer leurs modèles, produits et services.
Santé : Vers une médecine augmentée
Dans le secteur médical, l’IA générative devient un véritable copilote clinique. Les professionnels utilisent des systèmes capables de générer automatiquement des résumés de consultation, libérant un temps précieux pour les soins aux patients. Des outils d’aide à la prescription exploitent les bases de données pharmaceutiques pour proposer des recommandations médicales contextualisées. Par ailleurs, la traduction médicale automatisée permet aux praticiens d’opérer dans un environnement multilingue avec plus de fluidité, améliorant ainsi l’accès aux soins dans les contextes internationaux.
Finance : Automatiser l’analyse et renforcer la conformité
Le monde financier bénéficie largement de l’intégration de modèles génératifs spécialisés. Des assistants IA sont capables de générer des rapports financiers sur mesure, adaptés à chaque profil d’investisseur ou de direction. Les régulateurs internes s’appuient sur des copilotes de conformité capables d’analyser les textes de loi et de signaler les écarts réglementaires. Enfin, l’IA permet d’accélérer la synthèse d’analyses de marché, en croisant des données internes et des publications financières en temps réel.
Industrie et manufacturing: production plus agile, design plus intelligent
Dans l’industrie, l’IA générative transforme les processus de conception et de maintenance. Grâce au design génératif, les ingénieurs peuvent créer des prototypes optimisés selon des critères de performance, de coût et de durabilité. La maintenance prédictive, combinée à des modèles génératifs, anticipe les défaillances techniques en générant des scénarios de prévention. Les systèmes techniques sont documentés automatiquement, avec des manuels ou des instructions personnalisés créés à partir des données machines en temps réel.
Retail & e-commerce : personnalisation à grande échelle
Dans le commerce de détail et l’e-commerce, l’IA générative permet une hyper-personnalisation de l’expérience client. Les sites e-commerce utilisent des algorithmes génératifs pour créer dynamiquement des fiches produits, adaptées au profil ou aux préférences du visiteur. Les chatbots conversationnels multilingues offrent une assistance 24/7, avec des réponses contextualisées, fluides et proches de l’interaction humaine. En parallèle, les systèmes de recommandation s’appuient sur des modèles de langage pour affiner les suggestions de produits en temps réel, augmentant ainsi le taux de conversion.
Marketing & communication : produire mieux, plus vite, avec impact
Le marketing est l’un des domaines les plus bouleversés par l’IA générative. Les équipes content peuvent désormais générer des contenus SEO optimisés en quelques minutes, tout en respectant la tonalité de la marque. Les créateurs de campagnes publicitaires utilisent des IA pour produire automatiquement des visuels, slogans ou variations A/B, accélérant les cycles de test. Les outils d’analyse sémantique intégrés détectent les tendances sur les réseaux sociaux, identifient les signaux faibles et orientent les stratégies de contenu en temps réel.
Éducation & formation : personnalisation et tutorat intelligent
Dans l’éducation, l’IA générative ouvre la voie à des expériences d’apprentissage sur mesure. Les enseignants et concepteurs pédagogiques peuvent générer des supports adaptés au niveau de chaque élève ou à un objectif précis de compétence. La correction automatique permet d’accélérer les évaluations tout en fournissant des feedback personnalisés. Les plateformes éducatives intègrent des tuteurs IA capables de répondre aux questions des apprenants en temps réel, favorisant l’autonomie et l’engagement.
Chaque secteur découvre, adapte et intègre l’IA générative selon ses propres dynamiques. Ce qui ressort néanmoins, c’est une tendance globale vers plus d’automatisation intelligente, de personnalisation en temps réel et d’assistance proactive. Les cas d’usage de l’IA générative ne sont plus des démonstrations techniques : ils deviennent des piliers opérationnels, avec des gains mesurables.
Comparatif des principaux modèles d’IA générative (2025)
Modèle | Licence | Multimodalité | Points forts | Limites |
GPT-4 | Propriétaire | Oui | Performance globale, code, vision | Coût élevé, opaque |
Claude 3.5 | Propriétaire | Oui | Sécurité, grand contexte, raisonnement | Moins orienté programmation |
Gemini 1.5 | Propriétaire | Oui | Intégration Google, vidéo/audio | Accès limité |
Llama 2 | Open source | Non | Confidentialité, personnalisation | Infrastructure GPU requise |
Mistral 7B | Open source | Non | Léger, rapide, CPU-compatible | Contexte plus court |
Mixtral | Open source | Non | MoE performant, multilingue | Complexité de déploiement |
Limites critiques de l’IA générative : ce que les entreprises doivent anticiper
Si l’IA générative promet une transformation profonde des organisations, elle soulève aussi une série de risques et défis majeurs que les entreprises ne peuvent ignorer. L’un des problèmes les plus fréquents reste le phénomène des hallucinations : les modèles peuvent générer des réponses crédibles mais factuellement incorrectes. Dans des contextes sensibles — juridique, médical, financier — cette dérive peut devenir critique, d’où la nécessité d’une supervision humaine constante et de mécanismes de vérification automatisés. Par ailleurs, la question de la propriété intellectuelle reste floue : les jeux de données d’entraînement ne sont pas toujours transparents, ce qui expose les utilisateurs à des risques juridiques en cas d’utilisation commerciale sans encadrement contractuel clair.
D’autres défis structurels viennent freiner l’adoption sereine de ces technologies. Sur le plan de la sécurité des données, les entreprises doivent se prémunir contre les fuites d’informations sensibles, via des audits réguliers et des politiques internes strictes. La dépendance technologique est également un point d’attention : un petit nombre d’acteurs concentre l’accès aux modèles et à l’infrastructure (GPU, APIs), entraînant un risque de monopole. Cette concentration est accentuée par la pénurie mondiale de GPU haut de gamme (comme les NVIDIA H100). Enfin, le coût énergétique de l’IA générative est devenu une véritable problématique : chaque requête consomme jusqu’à dix fois plus qu’une simple recherche web. Cela impose de repenser l’efficacité des modèles et d’explorer des solutions plus légères pour une adoption durable.
Régulations mondiales de l’IA générative en 2025 : vers une normalisation globale
Alors que l’adoption de l’IA générative progresse à grande vitesse, la question de son encadrement juridique devient centrale. En 2025, les principales puissances technologiques ont franchi un cap : elles ont soit adopté des lois spécifiques, soit renforcé les régulations existantes pour répondre aux défis posés par les modèles génératifs, notamment en matière de transparence, de sécurité, de biais, et de respect de la vie privée.
Pour les entreprises, cette évolution crée à la fois des contraintes et des opportunités. Naviguer dans ce paysage réglementaire nécessite une veille active et une capacité à adapter ses systèmes et pratiques aux cadres locaux. Voici une synthèse des principales réglementations IA dans le monde en 2025 et leurs impacts concrets sur les stratégies d’adoption technologique.
Tableau comparatif des principales réglementations IA en 2025
Région | Cadre juridique / Régulation IA | Impact pour les entreprises |
Union Européenne | AI Act (en vigueur depuis 2024) | Obligations de transparence, évaluation des risques, audits et sanctions |
États-Unis | Executive Order 14110 | Audits de sécurité obligatoires pour les modèles à haut risque, initiatives par secteur |
Royaume-Uni | Approche réglementaire sectorielle | Plus de flexibilité, mais suivi par régulateurs (finance, santé, tech) |
Chine | Cadre réglementaire strict pour les modèles | Enregistrement des modèles, obligation de filtrage, licences pour modèles open source |
Canada | Loi C-27 & Charte des droits numériques | Transparence algorithmique, droits des utilisateurs, encadrement de l’usage commercial |
En résumé, l’environnement réglementaire devient un critère stratégique dans le choix et le déploiement des modèles d’IA générative. Il ne s’agit plus seulement de performance ou d’innovation : la conformité juridique, la souveraineté des données et la responsabilité algorithmique sont désormais des éléments clés de toute feuille de route IA.
Ce qu’il faut retenir : l’IA générative comme levier de transformation durable
En 2025, l’IA générative s’impose comme un levier stratégique incontournable pour les entreprises souhaitant innover, gagner en efficacité et se différencier dans un environnement numérique hautement compétitif. Il ne s’agit plus d’une technologie à surveiller, mais d’un outil à intégrer intelligemment dans sa feuille de route digitale. Cette intégration ne peut être improvisée. Elle repose sur plusieurs piliers essentiels : une compréhension claire des possibilités et des limites, un choix technologique adapté aux objectifs et aux contraintes, une maîtrise des enjeux éthiques et réglementaires, et un déploiement progressif et encadré dans les processus métiers.
Les organisations qui choisissent dès maintenant une adoption structurée de l’IA générative se donnent les moyens de bâtir un avantage compétitif durable. Elles ne suivent pas simplement la tendance : elles façonnent l’avenir de leur secteur, avec des outils qui leur permettent de faire mieux, plus vite, et avec plus d’intelligence. Dans un monde où l’agilité technologique devient un critère de survie, l’IA générative n’est plus une option — c’est une infrastructure d’avenir.
FAQ – IA générative 2025
Qu’est-ce que l’IA générative exactement ?
L’IA générative est un type d’intelligence artificielle capable de créer du contenu original, comme du texte, des images, du code ou de la vidéo — à partir d’une consigne formulée en langage naturel. Elle repose sur des modèles de fondation entraînés sur de vastes ensembles de données.
Quels sont les avantages pour les entreprises ?
Parmi les bénéfices les plus cités : automatisation des tâches, gains de productivité, personnalisation à grande échelle, accélération du time-to-market, réduction des coûts de création de contenu, et amélioration de l’expérience client.
Est-ce risqué d’utiliser l’IA générative ?
Comme toute technologie puissante, elle comporte des risques : hallucinations, biais, dépendance technologique, sécurité des données. Une gouvernance IA claire et une supervision humaine sont indispensables pour en garantir un usage responsable et fiable.
Quel est le meilleur modèle pour commencer ?
Tout dépend du contexte.
- Pour la performance brute : GPT-4 reste une référence.
- Pour la confidentialité et le contrôle : Llama 2 ou Mistral, en déploiement local.
- Pour la sécurité et la qualité rédactionnelle : Claude 3 offre un bon équilibre.
Le choix du modèle IA doit être aligné avec vos objectifs, vos ressources et votre tolérance au risque.
Peut-on héberger un modèle d’IA générative en interne ?
Oui, surtout avec les modèles open source comme Llama 2 ou Mistral. Cela permet un meilleur contrôle des données, mais nécessite une infrastructure GPU, une expertise technique et une maintenance continue.
Ilias Hajjoub
Ilias est Head of SEM & Digital Marketing Specialist chez Kifcom 360. Passionné par l’IA, le SEO et la performance, il conçoit des campagnes basées sur les données et l’automatisation pour maximiser le ROI. Entre stratégie d’acquisition, optimisation du tunnel de conversion et veille sur les nouvelles technologies, il repousse sans cesse les limites du marketing digital.
