Introduction
Les entreprises cherchent à intégrer l’IA malgré des défis comme la complexité technologique, les préoccupations de sécurité et le manque de compétences internes. Pour réussir, une stratégie en quatre étapes est recommandée : acculturation à l’IA, identification des besoins, déploiement d’instances sécurisées et personnalisées, et formation aux outils d’IA.
Acculturation à l’intelligence artificielle
L’acculturation en IA se déroule en deux phases principales : comprendre et apprendre.
- Comprendre : Cette étape vise à sensibiliser au sujet de l’IA, notamment en explorant les tendances actuelles, les principaux acteurs dans ce domaine, et les impacts potentiels de l’IA. Cela commence par une éducation ciblée au sein du Codir élargi des entreprises, puis s’étend à tous les collaborateurs. L’accent est mis sur la transition de l’ère digitale à l’ère de l’IA, marquée par des avancées telles que le deep learning et des technologies comme les LLM (modèles de langage à grande échelle) versus les chatbots, qui représentent l’interface utilisateur des LLM.
- Apprendre : Cette phase se concentre sur la formation pratique sur l’utilisation des chatbots IA, incluant des aspects tels que la sécurité et le prompting. L’approche est adaptée à chaque métier, soulignant l’importance de formations spécifiques pour maximiser la valeur et l’efficacité. La qualité est un objectif clé, avec un avertissement sur les risques de ne pas s’adapter à l’évolution rapide de l’IA, tant en termes de compétitivité que de réponse aux besoins du marché.
identification des besoins en transformation avec l’IA
L’analyse des processus actuels dans l’adoption de l’IA implique plusieurs étapes clés à travers un audit des métiers présents dans l’entreprise :
- Identification des Points de Douleur et Goulots d’Étranglement : Cela commence par une évaluation détaillée des opérations quotidiennes pour repérer où les inefficacités, retards et erreurs sont fréquents. Les tâches répétitives, les processus manuels et les systèmes de données mal intégrés sont des exemples typiques.
- Priorisation des Domaines pour l’Intégration de l’IA : Après avoir identifié ces problèmes, leur impact sur l’entreprise est évalué pour prioriser leur résolution. Les domaines affectant directement la satisfaction client, la rentabilité, ou la conformité réglementaire sont considérés comme prioritaires.
- Exploration des Opportunités d’Amélioration par l’IA :
- Automatisation des Tâches Répétitives : Utilisation de l’IA, en particulier l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, pour automatiser les tâches chronophages mais nécessaires.
- Optimisation des Processus Décisionnels : L’IA peut aider à analyser les données pour faciliter la prise de décision dans des domaines tels que la gestion des stocks et la tarification dynamique.
- Évaluation des Compétences et Ressources Existantes :
- Audit des Compétences en IA : Évaluer les compétences de l’équipe en IA pour identifier les lacunes et planifier les formations nécessaires.
- Planification des Ressources et des Investissements : Déterminer les ressources nécessaires, incluant les technologies et la formation, pour intégrer l’IA.
- Engagement des Parties Prenantes :
- Communication avec les Parties Prenantes Internes : Impliquer employés et managers pour recueillir des retours utiles sur l’utilisation de l’IA.
- Consultation d’Experts en IA : Envisager de consulter des experts externes pour une perspective objective, surtout si l’entreprise manque d’expertise interne.
Déploiement d’instances sécurisées et personnalisées
L’intégration de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les processus d’entreprise peut être segmentée en trois catégories de tâches principales :
- Tâches Créatives : Les activités les moins récurrentes et les plus créatives, telles que la rédaction de documents de référence, l’analyse de données décentralisées, le brainstorming, la rédaction d’articles et l’assistance à la recherche, sont des domaines où l’IA générative, comme les modèles de type ChatGPT, peut apporter une valeur significative. Ces tâches, bien que difficiles à automatiser, bénéficient de l’utilisation de l’IA, surtout si les utilisateurs maîtrisent l’art du prompting pour obtenir des résultats pertinents et personnalisés.
- Tâches Spécifiques par Métier : Certains rôles nécessitent l’utilisation d’outils IA dédiés, souvent sous forme de logiciels SaaS avec des abonnements par licence. Par exemple, les outils IA pour la génération de contenu dans le marketing ou l’optimisation du recrutement en RH sont souvent développés sur la base de modèles LLM de grands éditeurs comme OpenAI et Meta. Ils offrent une interface intuitive et des fonctionnalités adaptées aux besoins spécifiques de chaque métier.
- Tâches Chronophages : Les tâches nécessitant beaucoup de temps et un haut niveau de confidentialité, comme la rédaction de contrats ou la création de devis, peuvent être partiellement ou totalement automatisées avec l’IA. L’utilisation de chatbots intelligents et d’agents IA personnalisés, qui interagissent avec les outils internes, permet d’effectuer ces tâches de manière efficace, agissant comme des collaborateurs robotisés.
Formation aux outils d’intelligence artificielle
La formation en IA au sein des entreprises s’adapte aux besoins spécifiques de chaque corps de métier, avec une emphase sur l’autonomie et l’efficacité dans l’utilisation des outils IA. Les formations initiales peuvent se concentrer sur des aspects tels que le prompting, essentiels dès les premières étapes d’adoption de l’IA. Des formations plus avancées, telles que le Fine Tuning ou la création d’agents personnalisés pour l’automatisation, sont généralement intégrées après le déploiement initial des solutions d’IA.
Les outils IA en SaaS sont développés pour divers métiers, comme le juridique, la comptabilité, l’achat, le marketing, ou encore la gestion, et sont conçus pour être intuitifs. Cependant, certains outils plus complexes nécessitent des formations spécialisées. De même, des instructions spécifiques pour l’utilisation des RAG (Retrieval Augmented Generation) ou d’agents individuels peuvent demander une formation dédiée.
La formation continue en IA est vue comme essentielle pour les années à venir, avec un fort retour sur investissement. De nombreux organismes de formation collaborent étroitement avec des entreprises pour répondre à ce besoin croissant en compétences IA, encourageant la création de partenariats stratégiques pour combler les lacunes en ressources et compétences dans ce domaine en rapide évolution.
