Exploitez l'IA au delà d’un assistant : de chatGPT à l’automatisation des processus.

L’intelligence artificielle (IA) a connu une popularité sans précédent, notamment grâce à des innovations telles que ChatGPT et d’autres applications de traitement du langage naturel. Ces avancées ont permis à de nombreuses collaborateurs de découvrir le potentiel de l’IA pour faciliter leur travail au quotidien.

D’après une étude du cabinet de conseil Boston Consulting Group (BCG) parue fin juin 2024 auprès de 13.000 dirigeants, managers et employés dans 15 pays “43% déclarent utiliser régulièrement l’intelligence artificielle générative contre 20% en 2023” https://www.bcg.com/publications/2024/ai-at-work-friend-foe

Cependant, pour véritablement maximiser les bénéfices de l’IA, il est important de ne pas se limiter aux solutions de chat IA. Il est temps d’aller plus loin et d’explorer des applications de l’IA qui peuvent transformer en profondeur les processus de votre entreprise.

Si l’enthousiasme suscité par l’IA est grand, plusieurs préoccupations demeurent, notamment en matière de coûts, de sécurité des données et de conformité réglementaire. Les entreprises doivent également faire face aux risques d’hallucinations et aux limites de pertinence des résultats fournis par certains outils, tels que ChatGPT, qui peuvent manquer de contexte, ne pas avoir accès aux données stratégiques de l’entreprise ou tout simplement s’appuyer sur des informations fausses induites par l’hallucination de l’IA. Les entreprises devraient envisager d’autres applications de l’IA générative au-delà des simples outils d’assistant IA mais aussi reprendre le contrôle de l’utilisation des IA par leurs collaborateurs.

Nous allons explorer comment les entreprises peuvent intégrer ces technologies de manière sûre et conforme, tout en répondant à leurs besoins spécifiques. L’objectif est de démontrer que l’IA, bien utilisée, peut être un atout majeur pour la compétitivité et l’innovation.

Pourquoi utiliser l'IA au-delà de l’assistant ChatGPT ?

1. Contrôle de la Sécurité des Données

L’un des principaux défis de l’utilisation d’outils comme ChatGPT est la sécurité des données :

• Risques liés à l’utilisation de ChatGPT : La transmission de données sensibles à des services externes présente des risques de fuite de données et de dépendance à un fournisseur tiers.
• Solutions internes : En développant des solutions IA internes, les entreprises peuvent avoir un meilleur contrôle sur leurs données. Cela permet de garantir que les informations sensibles restent protégées et conformes aux politiques de sécurité internes.

2. Maîtrise des Coûts

Utiliser l’IA de manière stratégique peut aider à maîtriser les coûts. Voici comment :

• Comparaison des coûts : L’utilisation de ChatGPT ou d’autres outils de chat IA peut entraîner des coûts récurrents élevés, notamment en raison des frais d’utilisation basés sur le volume. En revanche, des solutions IA spécialisées pour des tâches spécifiques peuvent être plus économiques à long terme.
• Optimisation des ressources : En développant des solutions IA adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise, il est possible d’optimiser l’utilisation des ressources, réduisant ainsi les coûts opérationnels.

3. Diversification des Applications

L’IA offre une multitude d’applications qui vont bien au-delà des simples interactions en langage naturel. Voici quelques exemples concrets :

• Vision par ordinateur : Utilisée pour la reconnaissance d’images et de vidéos, la vision par ordinateur permet de nombreuses applications, telles que la surveillance de la qualité en production, l’analyse de sécurité, et même les véhicules autonomes.
• Analyse prédictive : Grâce à l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent prévoir les tendances du marché, anticiper les besoins en inventaire, et optimiser la chaîne d’approvisionnement.
• Automatisation des processus : L’IA peut automatiser des tâches répétitives et chronophages, comme la saisie de données, la gestion des flux de travail, et le service client via des chatbots avancés.

Bénéfices :

• Amélioration de l’efficacité opérationnelle : En automatisant les tâches, les employés peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
• Réduction des erreurs humaines : L’IA permet d’éliminer les erreurs dues à la fatigue ou à l’inattention.
• Gain de temps et d’argent : L’automatisation et l’analyse rapide des données permettent de réaliser des économies substantielles.

4. Pertinence des Résultats

La pertinence des résultats est cruciale pour des décisions informées :

• La base de connaissances (RAG) : Les outils comme ChatGPT peuvent parfois manquer de contexte ou fournir des résultats imprécis. En intégrant une base de connaissances locale (RAG - Retrieval-Augmented Generation), les résultats peuvent être beaucoup plus pertinents et précis.
• Avantages d’une KB locale : Utiliser une base de connaissances locale permet de tirer parti du savoir-faire propre à l’entreprise, d’améliorer la pertinence des réponses, et de respecter les règles et bonnes pratiques internes.

En explorant ces différentes dimensions, il devient évident que les entreprises ont tout intérêt à diversifier leurs applications de l’IA au-delà des simples outils de chat, pour maximiser les bénéfices tout en maîtrisant les risques.

5. Conformité Réglementaire

L’IA doit également être utilisée dans le respect des régulations en vigueur :

• Règlementations en vigueur : Les entreprises doivent se conformer à des réglementations strictes telles que l’IA Act, le RGPD, et d’autres régulations sectorielles. L’utilisation d’outils externes peut compliquer cette conformité.
• Avantages d’une solution sur mesure : Développer des solutions IA en interne permet de s’assurer que toutes les exigences réglementaires sont respectées, facilitant ainsi la conformité et réduisant les risques de sanctions.

Comment bien utiliser l'IA en entreprise ?

1. Évaluation des Besoins

Pour intégrer efficacement l’IA, il est crucial de commencer par une évaluation détaillée des besoins de l’entreprise.

• Audit interne : Un audit interne permet d’identifier les processus qui pourraient bénéficier de l’automatisation ou de l’amélioration par l’IA. Cela inclut l’examen des opérations quotidiennes, des points de douleur, et des domaines où des gains d’efficacité pourraient être réalisés.
• Définition des objectifs : Une fois les besoins identifiés, il est essentiel de définir des objectifs clairs :
  • Quels problèmes l’IA doit-elle résoudre ?
  • Quels sont les résultats attendus ?
  • Une définition précise des objectifs permettra de guider le choix des technologies et des solutions à adopter.

2. Sélection des Outils et Technologies

Le choix des technologies IA adaptées est une étape critique pour garantir la réussite de l’implémentation.

• Panorama des technologies IA : Il existe une diversité de technologies IA disponibles :
  • Machine Learning (Apprentissage automatique) : Cette technologie permet aux systèmes de se former à partir de données et de s’améliorer avec le temps. Utilisée pour des tâches comme la prédiction des ventes, la détection de fraudes, et la recommandation de produits.
  • Deep Learning (Apprentissage profond) : Une sous-catégorie du machine learning, basée sur les réseaux de neurones artificiels, capable de traiter de grandes quantités de données et de reconnaître des patterns complexes. Utilisée dans la reconnaissance d’images et de voix, les véhicules autonomes, et le traitement du langage naturel.
  • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Cette technologie permet aux machines de comprendre, interpréter et répondre au langage humain. Utilisée pour les chatbots, l’analyse de sentiments, et la traduction automatique.
  • Vision par Ordinateur : Permet aux machines de voir et d’interpréter le monde visuel. Utilisée pour la reconnaissance d’images et de vidéos, la surveillance de qualité en production, et la sécurité.
  • Robotic Process Automation (RPA) : Automatisation des processus métiers en utilisant des logiciels pour exécuter des tâches répétitives et basées sur des règles. Utilisée pour la saisie de données, la gestion des flux de travail, et l’assistance administrative.
  • Systèmes de Recommandation : Utilisent des algorithmes pour suggérer des produits, des services ou des contenus pertinents aux utilisateurs en se basant sur leurs préférences et comportements passés. Utilisés dans le e-commerce, les services de streaming, et la publicité en ligne.
  • Analyse Prédictive : Utilise des techniques statistiques et de machine learning pour analyser les données historiques et faire des prédictions sur les tendances futures. Utilisée pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les prévisions de ventes, et la maintenance prédictive.
• Critères de choix : Lors de la sélection des outils, il est important de considérer la compatibilité avec les systèmes existants, les coûts, et la facilité d’intégration. Les entreprises doivent également évaluer la courbe d’apprentissage associée à chaque technologie et la disponibilité des compétences en interne ou via des partenaires externes.

3. Développement et Déploiement

La phase de développement et de déploiement est cruciale pour assurer que les solutions IA sont efficaces et sécurisées.

• Déploiement progressif : Une stratégie de déploiement par phases permet de minimiser les risques. En commençant par des projets pilotes, les entreprises peuvent ajuster et optimiser les solutions avant de les étendre à l’ensemble de l’organisation.

Phase de test : Avant le déploiement à grande échelle, il est essentiel de tester les solutions IA de manière rigoureuse. Les tests doivent inclure des scénarios variés pour s’assurer que l’IA fonctionne correctement dans toutes les conditions prévues.

A relire: Notre vision du POC en entreprise

Développement interne vs solutions prêtes à l’emploi (Saas) : Les entreprises peuvent choisir de développer leurs propres solutions IA en interne ou d’adopter des solutions prêtes à l’emploi. Le développement interne offre une personnalisation maximale mais peut être coûteux et chronophage. Les solutions prêtes à l’emploi sont plus rapides à déployer mais peuvent nécessiter des ajustements pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.

A relire: Comment mettre en place sa propre base de connaissance interne à l’entreprise

4. Gouvernance et Sécurité

Assurer une gouvernance solide et une sécurité robuste est essentiel pour la pérennité des solutions IA.

• Mise en place de politiques de gouvernance : Des politiques de gouvernance claires doivent être établies pour gérer l’accès aux données et aux systèmes IA, surveiller les performances, et garantir la conformité avec les régulations.
• Sécurité des données : La sécurité des données doit être une priorité. Cela inclut le chiffrement des données, l’anonymisation des informations sensibles, et le stockage sécurisé. Des mesures de sécurité proactive, telles que la surveillance continue et les audits de sécurité réguliers, doivent être mises en place.

5. Conformité et Éthique

L’utilisation de l’IA doit être conforme aux régulations et respecter des normes éthiques élevées.

• Surveillance de la conformité : Des outils et pratiques doivent être mis en place pour garantir que les solutions IA respectent les régulations en vigueur (RGPD). Cela inclut la documentation des processus, la formation des employés, et l’utilisation de systèmes de suivi de la conformité.
• IA Act de l’Union Européenne : Le règlement sur l’IA proposé par l’Union Européenne, connu sous le nom d’IA Act, vise à établir un cadre juridique pour garantir une utilisation sécurisée et éthique de l’IA. Les entreprises opérant en Europe ou traitant avec des clients européens doivent s’assurer que leurs solutions IA respectent ces nouvelles normes, notamment en matière de transparence, de sécurité et de gestion des biais. En savoir plus ici.
• Éthique de l’IA : Le développement responsable de l’IA inclut la gestion des biais algorithmiques et la garantie que les décisions prises par l’IA sont équitables et transparentes. Les entreprises doivent également s’assurer que l’utilisation de l’IA respecte les droits des individus et les normes éthiques établies.

Conclusion

L’IA offre des opportunités inégalées pour transformer les entreprises en améliorant l’efficacité opérationnelle, en réduisant les erreurs humaines, et en générant des économies importantes grâce aux gains de temps. En diversifiant les applications de l’IA au-delà de l’assistant “copilote” comme ChatGPT, les entreprises peuvent automatiser des processus métiers ou “Workflow” nécessitant la réalisation de taches complexes entre de multiples intervenants et l’exploitation de multiples sources de données via la vision par ordinateur ou l’analyse prédictive.

Ces technologies, bien utilisées, permettent non seulement de maximiser le ROI et d’optimiser les ressources, mais aussi de renforcer le contrôle sur les données et le respect de la conformité réglementaire. En adoptant une approche stratégique et intégrée, les entreprises peuvent surmonter les défis liés aux coûts, à la sécurité, et à la pertinence des résultats.

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