IA générative : l’ère de la collaboration

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En entrant dans l’entreprise, l’intelligence artificielle générative ouvre un vaste champ des possibles. Nous avons exploré le sujet avec Microsoft, et Maxime Palussière, Solution Specialist chez Crayon, invités de la Part(y)eam du 7 décembre 2023.

Quels effets l’IA peut-elle dès aujourd’hui produire sur le monde professionnel ? La récente déclaration de Bill Gates autour du concept « Offline but Online » laisse entendre que l’idée d’un assistant personnel généralisé émerge. L’IA pourrait-elle alors, demain, devenir notre double numérique et automatiser divers aspects de nos vies ? Cette perspective ouvre la porte à une réflexion ciblée sur l’adoption de l’IA tant par les collaborateurs que par les entreprises elles-mêmes.

Selon l’Indice des tendances de l’emploi 2023, 70 % des salariés sont prêts à déléguer du travail à l’IA et 50 % des entreprises estiment que l’IA est importante pour leurs efforts de transformation numérique. L’IA devient un outil crucial pour traiter des informations, stimuler le développement de nouveaux produits, accélérer les processus et automatiser des tâches. De fait, de plus en plus de COMEX l’intègrent dans leur stratégie.

L’IA générative en action

Les débuts de l’IA remontent à 1956 et le Machine Learning comme le Deep Learning font déjà partie du paysage depuis un moment. Mais l’IA générative n’est apparue qu’en 2021 et ces dernières années ont vu une accélération significative de cette IA dans la compréhension des écrits et des images, ainsi que dans sa capacité à interagir avec les humains. À différents degrés et avec différents niveaux de véracité et de précision.

« L’IA générative permet aujourd’hui de créer de nouveaux contenus et idées, y compris des conversations, des histoires, des images, des vidéos, de la musique ou encore du code » rappelle Maxime Palussière.

En entreprise, l’IA générative peut avoir des impacts dans plusieurs domaines :

  • Dans l’engagement client, via des relations plus profondes.
  • Dans l’optimisation des opérations, grâce à un certain nombre d’automatisations.
  • Dans l’amélioration des produits et services, notamment par la génération de contenus marketing et de conseils augmentés.
  • Dans la responsabilisation des salariés, par exemple en accélérant la génération de documents de qualité et en améliorant la prise de décision.

 

L’IA générative est propulsée par de grands modèles de langage (Large Language Models) appliqués sur de vastes corpus de données communément appelés modèles de base (FMS). Un agent conversationnel tel que ChatGPT, développé par OpenAI et utilisant l’IA, a fait une entrée remarquable dans le monde lors de son lancement en novembre 2023 puisqu’il a attiré un million d’utilisateurs en seulement cinq jours.

Quand Microsoft et OpenAI s’allient

Le partenariat noué entre ces deux sociétés donne l’exclusivité à Microsoft pour intégrer l’IA générative dans ses produits. C’est le cas de la solution Copilot intégrée dans Microsoft 365.
« Copilot agit comme un assistant au sein des diverses applications, dans le but d’améliorer la productivité des utilisateurs par la prise en charge de tâches quotidiennes » résume Microsoft.
Dans Outlook, il peut par exemple synthétiser des conversations et générer des e-mails. Dans PowerPoint, il simplifie la création des présentations. Dans Teams, il canalise les réunions en étant entre autres capable de résumer les échanges, de faire ressortir les points essentiels et les actions à mener. Dans Excel, il peut notamment produire des analyses et projections à partir de data et de requêtes faites en langage naturel. Dans tous les cas, l’utilisateur garde la main pour modifier ce que Copilot propose.

Plutôt IA étroite qu’IA générale

Des limites aux intelligences artificielles générales existent. Il convient de garder à l’esprit que les modèles des IA générales sont entraînés sur un vaste corpus de données émanant de multiples domaines. « Elles peuvent fournir de nombreux éléments dans quantité de contextes mais étant donné qu’elles se basent sur des statistiques, les résultats générés sont potentiellement erronés. D’où l’impérieuse nécessité des vérifications » prévient Microsoft.
La même prudence doit s’appliquer envers l’IA générative et les agents conversationnels. La façon dont les utilisateurs créent leurs prompts va générer plus ou moins de véracité dans les réponses. Plus une requête est précise et complète, plus le risque que l’IA produise une hallucination (autrement dit, une invention) est faible.
L’adoption et la mise en œuvre d’une IA étroite, c’est-à-dire adaptée aux besoins spécifiques du domaine d’activité de l’entreprise, a des avantages. Les modèles et solutions « étroits » conçus peuvent par exemple compléter un processus spécifique d’aide à la décision, d’automatisation, de prédiction, etc. Ils tirent les leçons d’observations et de données issues de l’entreprise en interne et n’ont pas de domaine d’application en dehors de leur objectif. Le résultat attendu est bien sûr un surplus d’efficacité.
Cette approche ne nécessite pas d’investissements massifs car l’idée est de maximiser l’utilisation des modèles existants, tels que ChatGPT, souvent capables de répondre à 80% des besoins. L’entraînement du modèle aux spécificités sectorielles peut être assez rapide.

Identifier les besoins avant toute chose

Maxime Palussière alerte : « Avant de déployer une ou des solutions d’IA dans l’entreprise, il est important de comprendre quelles sont ses réelles problématiques. » Autrement dit, il faut identifier ses besoins concrets avant de considérer la technologie. Il existe nombre de solutions pratiques, à commencer par l’automatisation des processus de documentation ou la traduction automatique. L’expérience montre que l’entreprise peut largement tirer parti de l’IA générative en la déployant de manière stratégique.

À l’issue de la présentation de Microsoft et Maxime Palussière, une table ronde animée par Vincent Didenot a permis de recueillir les témoignages et avis de quelques Parteamers sur l’utilisation de l’IA dans l’entreprise.

Angélique, DRH à temps partagé : « Je crois que l’IA générative va amener du confort à notre travail, de la rapidité sur des tâches répétitives. À condition de bien requêter, il est possible d’obtenir une aide et une véracité des informations traitées. Je vois l’IA comme une aide à la décision, en tout cas dans les fonctions RH, notamment dans le domaine légal, la rédaction standardisée de contrats, etc. À nous de nous approprier l’outil et d’en faire vraiment un adjoint. »

Régis, responsable de démarches d’améliorations durables RSE : « L’IA étant très gourmande en ressources, il est important de cibler les sujets et périmètres dans lesquels on va la déployer. Sinon cela ira à l’encontre de l’impératif de sobriété numérique. Par ailleurs, elle nécessite de développer les compétences de ceux qui auront à l’utiliser. »

Frédéric, manager de transition en direction industrielle : « L’IA facilite certains traitements et va éliminer des taches rébarbatives. La réalité montre qu’il y a un fort décalage entre les technologies, l’usage qui doit en être fait et la valeur ajoutée perçue. La technologie se développant extrêmement vite, la vitesse d’adaptation des professions à ces changements sera cruciale. L’enjeu majeur est la formation, notamment des jeunes qui ne sont pas encore sur le marché du travail, aux enjeux de l’IA, qui doit être au service des métiers et de l’humain. »

Fabien, CFO/CRO : « L’IA sera certainement une aide dans la fonction finances. Dans l’usine, en revanche, je pense que cela n’arrivera pas tout de suite. L’important est de garder en tête qu’il s’agit d’outils. La question centrale est donc le pourquoi et le comment de leur utilisation. »

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