Sommaire

IA en entreprise : ça se passe maintenant

Elle est sur toutes les bouches et murmure à l’oreille des chefs d’entreprise. Certains y sont sensibles quand d’autres font mine de ne pas l’entendre. L’IA – ou intelligence artificielle – questionne, séduit ou rebute. Mais ne laisse personne indifférent. Pour nombre d’analystes et de décideurs, elle constitue une révolution paradigmatique aussi importante que celle du taylorisme ou d’Internet il y a trente ans. Quelle est-t-elle ? Quels sont ses avantages pour l’entreprise et comment la déployer ?

Publié le 23/04/24

Temps de lecture 3 min

Salariée qui utilise l'intelligence artificielle en entreprise

L’IA regroupe toute une famille de technologies qui transforme en actions intelligentes de grands volumes de données. Elle n’est pas récente : elle débute dans les années 60 et va connaître pendant quarante ans différentes phases, faites d’avancées et de pauses en fonction de l’évolution des connaissances. Mais jusqu’il y a peu, elle restait cantonnée aux experts : l’IA traditionnelle supposait une collecte fastidieuse de données, de la R&D, des data scientists, de la programmation lourde ; bref un volume d’investissements inaccessible à la majorité.

De l’IA à l’IA générative

La nouveauté, celle dont on parle aujourd’hui, c’est l’IA générative – c’est-à-dire la capacité à créer des contenus, et non plus seulement à traiter de l’information – et sa démocratisation. On pense naturellement à ChatGPT – deux mois après son lancement, le site comptait 100 millions d’utilisateurs ; moins d’un an et demi après, il était le 14^e le plus consulté au monde – mais aussi à Midjourney et Dall-e pour créer des images, ou encore à Mistral AI, une solution française pour générer des contenus dont les performances à peine un an après sa création seraient proches de celles de ChatGPT.

"Pour utiliser l’IA, il faut tout simplement démystifier la technologie. C’est un peu comme Internet il y a trente ans, ou les réseaux sociaux il y a presque deux décennies. C’est nouveau, ça inquiète parfois et on se demande au départ comment s’en servir. Il faut juste s’y mettre et en faire un peu tous les jours. En sachant d’ailleurs que les clients ou les concurrents s’y intéressent et commencent eux-aussi à y avoir recours. Il faut donc comprendre là où ça aide. Bien exploité, c’est un outil formidable pour augmenter sa valeur auprès de ses clients."

Emmanuel Vivier, Cofondateur du Hub Institute, think tank international dédié à la digitalisation et la formation des grandes marques.

Un nombre infini d’applications

Au-delà de ces applications grand public, de multiples solutions voient aujourd’hui le jour pour les entreprises. Leur nombre serait aussi important que celui des besoins :

analyse prédictive des attentes des consommateurs ;
traitement de la relation client (chatbot et automatisation des réponses) ;
process robotiques ;
analyse des données via le « machine learning » ;
traductions ou production de comptes rendus automatiques ;
analyse des erreurs dans un grand volume de données ;
génération de programmes sans écriture de code, etc.

La liste est quasi-infinie. Mais de manière globale, l’IA aide toujours à gagner du temps sur le traitement et l’analyse de tâches longues et fastidieuses. Sous sa forme « générative », elle est bien une solution disruptive pour les entreprises, relativement accessible, tant dans son coût, sa mise en place que ses usages.

"Il existe de nombreux cas d’usages. Prenons le cas de la relation et de la connaissance client. L’IA générative va être extrêmement utile pour personnaliser une réponse ou analyser un secteur d’activité. Elle va aider à brainstormer, trouver des angles d’attaque vis-à-vis d’un prospect, développer les bons arguments. C’est en quelque sorte un « sparring partner » (partenaire d’entraînement) qui peut aider à être encore plus proche du client et de ses attentes."

Emmanuel Vivier, Cofondateur du Hub Institute, think tank international dédié à la digitalisation et la formation des grandes marques.

Mettre en place une solution IA : les bonnes pratiques

1. Identifier les cas d’usage

La première étape consiste à identifier là où l'IA sera utile dans votre entreprise : renforcer l'efficacité opérationnelle, optimiser des processus métier, améliorer l'expérience client, etc.

2. Évaluer les données

L'IA nécessite des données pour fonctionner. Évaluez celles dont vous disposez et déterminez si elles sont suffisantes pour entraîner un modèle d'IA. Si ce n'est pas le cas, vous devrez peut-être collecter des données supplémentaires ou les acheter auprès de tiers.

3. Choisir la technologie

Il existe de nombreuses technologies d'IA disponibles, tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, etc. Choisissez celle qui convient le mieux à vos utilisations et à vos données.

4. Développer le modèle

Il faut ensuite développer le système. Cela implique de nettoyer et de préparer les données, de sélectionner les algorithmes appropriés, d'entraîner le modèle et de le tester.

5. Déployer l’IA

Après cette phase de développement et de test, le modèle peut être déployé dans l’environnement de production. Assurez-vous qu’il s’intègre aux systèmes existants et qu'il fonctionne correctement.

6. Surveiller et améliorer

Le modèle doit être suivi et contrôlé en permanence pour vérifier qu'il fonctionne correctement et qu'il apporte une vraie valeur ajoutée à votre entreprise. Vous pouvez ensuite apporter des améliorations en fonction des commentaires des utilisateurs.

7. Former les collaborateurs

Enfin, il est important de former les employés à l'utilisation quotidienne de l'IA. Ils doivent comprendre les avantages qu'elle apporte à l'entreprise pour être vraiment efficace.