Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) en entreprise ?

L’IA dans les entreprises contribue à améliorer la productivité et à rationaliser les opérations pour augmenter la valeur commerciale.

Les technologies d’intelligence artificielle telles que le Machine Learning, le Deep Learning et le traitement du langage naturel (NLP) exploitent la puissance des données pour améliorer la résolution des problèmes et la prise de décision à une échelle qui dépasse les capacités humaines. Des capacités telles que l'analyse prédictive, qui peut utiliser des données pour prédire des résultats futurs et modéliser des possibilités sur la base de tendances, permettent d'exploiter les avantages de l'IA de manière concrète. Qu’il s’agisse de la productivité quotidienne ou de la poursuite de l’innovation, l’IA a également révolutionné les entreprises. Et, pour les organisations avisées, l’IA peut continuer à porter les opérations commerciales vers de nouveaux sommets.

OpenIA a popularisé l'IA générative, qui s'appuie sur le Deep Learning, les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage pour générer du nouveau contenu, pour un usage professionnel (et individuel) général. Cette démocratisation de l'accès à l’IA a provoqué une vague d’adoption de l’IA dans les entreprises.

Les premiers utilisateurs constatent déjà les avantages matériels de l’IA générative. Selon McKinsey¹, l’entreprise moyenne utilise l’IA générative dans le marketing, les ventes, le développement de produits et de services. Les organisations estiment que cette technologie va entraîner des changements importants ou perturbateurs dans les industries du monde entier.

La polyvalence de l’IA permet de l’appliquer à diverses fonctions de l’entreprise. De l'informatique à la stratégie, il existe un large éventail de cas d'utilisation de l'IA.

L'IA dans les opérations informatiques

L'IA dans les opérations informatiques (AIOps) utilise le Machine Learning et le big data pour l'analyse prédictive et la détection des anomalies. Cela permet d'améliorer l'efficacité informatique et de minimiser l’indisponibilité. Une plateforme de données évolutive est généralement utilisée pour rassembler une variété de données informatiques telles que des logs, des mesures, des traces, des données sur les performances et les événements, ainsi que des données sur l'infrastructure et le réseau. L’IA améliore les pratiques d’observabilité et l’efficacité informatique globale, en analysant rapidement les ensembles de données pour le dépannage et la gestion générale de l’infrastructure.

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L’IA dans la cybersécurité

L'expansion des paysages numériques s'accompagne d'une augmentation de la surface des menaces. L'IA dans la cybersécurité s’appuie sur des algorithmes de Machine Learning pour analyser de vastes quantités de données relatives à la sécurité et aux opérations. En identifiant les faux positifs, en détectant les véritables anomalies et en automatisant la réponse aux incidents, l'IA aide les organisations à passer moins de temps à étudier toutes les alertes reçues et peuvent davantage se concentrer sur l'investigation et la réponse aux menaces.

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Par exemple, les réseaux de diffusion de contenu (CDN) analysent le trafic entrant pour détecter d'éventuelles anomalies. Si une adresse IP demande une grande quantité de données en peu de temps, le système détermine qu'il s'agit probablement d'un trafic de robots ou de scrapers et le bloque pendant une période déterminée. C’est ainsi que des sites comme Ticketmaster peuvent (tenter d') empêcher les robots d’acheter tous les billets pour les concerts de Taylor Swift ou Oasis.

L’IA dans l’analyse des données métier

L’IA transforme l’analytique commerciale en traitant et en analysant de grands ensembles de données en temps réel. Comme pour les opérations informatiques, l’IA utilise les données de l’entreprise pour découvrir des modèles cachés, faire des prévisions de tendances et fournir des informations exploitables qui éclairent la prise de décision stratégique.

Pendant les fêtes de fin d'année, par exemple, l'IA peut alerter les usines et les magasins d'alimentation lorsque des stocks doivent être commandés. D'après les données antérieures, combien de dindes un magasin devra-t-il commander pour satisfaire la demande des fêtes de fin d'année ?

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L’IA dans la stratégie d’entreprise

L’IA soutient la stratégie des entreprises en facilitant la gestion des risques, en suivant les concurrents et en analysant les opérations. Il simule des scénarios, évalue les risques et identifie les opportunités de croissance, ce qui permet aux dirigeants de prendre des décisions fondées sur des données en toute confiance.

Par exemple, une entreprise pourrait utiliser des modèles d’IA générative pour générer et analyser rapidement de nouvelles idées de produits en fonction des préférences des clients, des tendances externes du marché telles que le sentiment social et le comportement d’achat, ainsi que des informations sur les concurrents. Cela permettrait à une entreprise de décider rapidement du produit à fabriquer, de l'affectation du budget et du nombre d'employés à consacrer à la nouvelle entreprise. L’idéation manuelle des produits appartiendrait au passé, car les organisations peuvent utiliser l’IA pour analyser rapidement tous les facteurs qui influencent la fabrication des produits.

L’IA dans le marketing et les ventes

Les outils IA aident les équipes marketing et commerciales à obtenir des informations exploitables à partir des données relatives aux clients et aux concurrents. Les outils de suivi et d'analyse IA fournissent également des informations sur le comportement des clients, ce qui permet des campagnes plus efficaces. En proposant des expériences personnalisées, en optimisant le ciblage des publicités et en automatisant la notation des prospects, l’IA modifie le paysage du marketing et des ventes, ainsi que les attentes des clients.

L’IA dans le service client

Les chatbots alimentés par l’IA, le Machine Learning et le traitement du langage naturel améliorent le service client en fournissant des réponses instantanées et précises 24 heures sur 24. Basés sur des données propriétaires utilisant la RAG, ces chatbots peuvent répondre à des questions sur tous les sujets, qu'il s'agisse de l'état des commandes sur un site de commerce électronique ou de l'aide à l'installation d'une sonnette vidéo. Ces outils réduisent les temps d'attente, améliorent la satisfaction et permettent aux équipes d'assistance de se concentrer sur les problèmes complexes.

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L’IA dans la génération de contenu

L’IA générative peut créer du contenu pour les blogs, les réseaux sociaux et les campagnes de marketing. De l’écriture à la production d’images ou de vidéos, l’IA générative est un outil de brainstorming et de gain de temps utile pour les équipes créatives.

En fin de compte, l’IA peut aider les marques à développer de nouvelles façons créatives d’interagir avec leur public plus rapidement et de manière plus cohérente. Cependant, des réglementations émergent pour prévenir la publication de contenus trompeurs ou faux par des organisations sans indiquer qu’il s’agit de contenu créé par l’IA. Les organisations devraient être tenues d’étiqueter le contenu créé par l’IA afin d’empêcher la désinformation.

L’IA dans la recherche

Les applications de recherche peuvent être renforcées par l'IA grâce au Machine Learning et au traitement du langage naturel pour proposer des expériences de recherche sémantique ou conversationnelle. L’IA permet ainsi des expériences de recherche plus intuitives qui permettent aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin. Du point de vue du client, l’IA améliore la fonctionnalité de recherche en fournissant des résultats plus pertinents et plus précis en fonction de la géolocalisation, des recherches passées, etc.

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L’IA est en train de remodeler le mode de fonctionnement des entreprises, leur offrant une multitude d’avantages en termes d’efficacité, de prise de décision et de croissance.

• Accès plus rapide aux informations : l'IA améliore le partage des connaissances au sein des organisations. Les capacités de traitement des données de l’IA permettent également des analyses améliorées, qui se traduisent par un accès plus rapide aux informations, et surtout à des informations exploitables.
• Amélioration de la productivité : en automatisant les workflows, l'IA peut rationaliser les opérations et prendre en charge les tâches répétitives et chronophages. Les employés peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée qui favorisent l'innovation et la croissance. En fait, 83 % des responsables informatiques pensent que l’utilisation de l’IA pour obtenir des informations basées sur les données améliorera la productivité.
• Amélioration de la satisfaction des clients : en permettant la personnalisation et l'ajustement de la pertinence, l'IA peut contribuer à améliorer la satisfaction des clients en leur fournissant ce dont ils ont besoin au moment où ils en ont besoin. Si une marque parvient à résoudre ses problèmes de manière efficace et à créer une expérience personnalisée dans laquelle le client se sent valorisé, cela se traduira naturellement par une meilleure fidélité à la marque.
• Avantage concurrentiel : en augmentant la productivité, en réduisant les erreurs humaines, en permettant un accès plus rapide aux informations et en améliorant la satisfaction des clients, l’IA, lorsqu’elle est intégrée tôt et efficacement dans une pile technologique, a le potentiel de générer un avantage concurrentiel.
  

Les promesses d’utilisation de l’IA dans les entreprises s’accompagnent également de défis et de risques, notamment en ce qui concerne l’intégration de l’IA.

Obstacle technologique : toutes les organisations ne sont pas équipées pour intégrer les technologies IA à leurs outils. En d’autres termes, les organisations qui n’ont pas atteint la maturité des données et/ou qui n’ont pas accès à l’architecture et à l’infrastructure de données nécessaires peuvent avoir des difficultés à mettre en œuvre les technologies d’IA.

Manque de compétences : si l'IA est censée combler le déficit de compétences technologiques auquel sont confrontées les organisations, souvent en raison d'environnements numériques de plus en plus complexes, les compétences en IA elles-mêmes sont très demandées. Étant donné que la technologie elle-même évolue rapidement, les experts en IA sont rares. Par conséquent, une mise en œuvre et une exécution correctes peuvent s'avérer difficiles. Ensuite, pour tirer le meilleur parti de la technologie, les organisations doivent former les équipes à la nouvelle technologie et aux nouveaux processus. Au fur et à mesure que des mises à jour apparaissent, le cycle continue.

Prolifération de l’IA et dette technique : lorsque les organisations mettent en œuvre plusieurs solutions d’IA avec plusieurs fournisseurs, le coût à long terme dépassera de loin ce qui avait été budgétisé à l’origine, ce qui entraînera une dette technique, et elles ne seront pas en mesure de s'adapter à la prolifération des outils. À mesure que l’organisation et ses données se développent, les solutions ponctuelles ne seront pas en mesure de répondre aux nouvelles demandes. Les employés qui utilisent les solutions d'intelligence artificielle seront confrontés aux exigences de maintenance des systèmes, à la validation et au rapprochement des données, ainsi qu'au cloisonnement des données.

Suppression d'emplois : bien que l'IA soit considérée comme un outil permettant de compléter les capacités humaines, elle peut représenter l'automatisation de nombreuses fonctions sur le lieu de travail dans tous les secteurs, de l'analyse à la création en passant par la fabrication. En conséquence, l’IA a le potentiel de remplacer des emplois et d’avoir un impact négatif sur les travailleurs dans de nombreux domaines.

Sécurité des données : de nombreuses organisations hésitent à adopter l’IA, ou l’IA générative en particulier, en raison d’un manque de confiance dans la sécurité des données. Les modèles d'IA peuvent fonctionner comme des boîtes noires. Garantir la conformité réglementaire et sécuriser les données propriétaires sont donc au cœur des préoccupations. Malgré l'émergence de nouvelles technologies telles que la retrieval-Augmented Generation (RAG), une technique conçue pour les sources de données privées ou propriétaires, les organisations sont conscientes de l'exposition de leurs données aux menaces de sécurité.

Manque de gouvernance : l’adoption rapide de l’IA a entraîné un manque de gouvernance adéquate. Naviguer dans les réglementations internationales ou régionales est plus complexe que jamais avec l'IA. Les grandes organisations peuvent être réticentes à apporter des changements radicaux à leurs processus si d'éventuelles mesures législatives relatives à l'IA sont susceptibles de les impacter.

Nous sommes déjà témoins de l'impact transformateur de l'IA dans tous les secteurs. Dans notre propres foyers, nous avons vu des services de streaming proposer des recommandations personnalisées et des appareils domestiques intelligents nous aider à réguler la température et l'éclairage à l'aide de commandes vocales. Dans le monde des affaires, l’IA a plutôt été utilisée en coulisses, pour transformer la façon dont le travail est effectué.

Services financiers

Dans les services financiers, les capacités d'analyse accrues de l’IA améliorent la détection des fraudes, la gestion des risques de sécurité et l'expérience client. L’IA peut rationaliser les approbations de prêt, personnaliser les conseils financiers et améliorer les processus de conformité. Les robots-conseillers fonctionnant sur des algorithmes d’IA offrent aux investisseurs une faible barrière d’entrée avec leurs portefeuilles d’investissement personnalisés et automatisés.

Technologie

Dans le secteur de la technologie, l’IA favorise l’innovation des produits, optimise les opérations, atténue les risques de sécurité et favorise les avancées dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les systèmes autonomes. Elle permet aux entreprises de mettre au point des solutions offrant une personnalisation de premier ordre, ainsi qu'une visibilité globale dans tous les secteurs d'activité.

Commerce de détail

Dans le commerce de détail, l’IA aide les entreprises à personnaliser leurs expériences d’achat, à gérer leurs stocks et à prévoir la demande. Les détaillants peuvent utiliser des recommandations basées sur l’IA et une tarification dynamique pour maximiser leur chiffre d'affaires et la satisfaction de leurs clients.

Télécommunications

L’IA permet d’optimiser le réseau, de prévoir les pannes de service et d’améliorer le service client. Les fournisseurs de télécommunications utilisent l’IA pour analyser les habitudes d’utilisation et proposer des expériences personnalisées à leurs clients via des moteurs de pertinence.

Secteur public

Les gouvernements et les organisations du secteur public peuvent tirer parti de l'analyse de l'IA pour la planification urbaine, la sécurité publique et l'engagement des citoyens. Les outils pilotés par l’IA peuvent contribuer à rationaliser les opérations, à soutenir les fonctionnaires, à améliorer l’affectation des ressources et à rationaliser les services publics.

Bien qu’il n’existe pas de solution universelle pour mettre en œuvre l’IA dans les entreprises, cela nécessite globalement une approche stratégique qui suit une règle clé : commencer petit.

Étape 1 : Identifier le problème

L’IA présente de nombreux avantages, mais vous n’en aurez peut-être pas besoin dans tous les aspects de vos opérations. Concentrez-vous sur le problème que vous souhaitez résoudre avec l’IA en réalisant un audit de vos opérations. Cela vous permettra de maximiser vos ressources et d'en tirer le meilleur parti.

Étape 2 : Identifier à quoi ressemble le succès

Pour réussir la mise en œuvre de l'IA dans l'entreprise, vous devez établir un ensemble de KPI qui vous permettront de mesurer ce qu'est une « bonne » performance. Le gain de productivité dû à l'IA dans votre organisation n'est que l'un des nombreux indicateurs qui sont à votre disposition. D’autres peuvent s’intéresser à l’augmentation de la satisfaction client, mesurée à l’aide des commentaires dans le cadre du service client, la diminution du nombre de tickets ou encore l’accélération des temps de résolution.

Étape 3 : Choisissez un modèle

De nombreux facteurs influenceront le modèle d’IA que vous choisirez. Le coût, la langue, votre écosystème informatique, vos capacités et votre calendrier de déploiement, les réglementations en matière de confidentialité des données et la gouvernance entreront tous en jeu. Vous devrez décider si vous souhaitez pré-former un LLM, affiner un modèle ou utiliser la RAG. Cela servira de base à votre architecture d’IA.

Étape 4 : Faire des essais et apprendre de ses échecs

Une fois que vous avez adapté votre modèle d'IA aux bonnes spécifications, il est temps de le déployer. Le suivi actif est essentiel à ce stade : vous devrez vous assurer que l’IA se comporte comme prévu dans un environnement réel, en vérifiant sa précision, sa vitesse et sa pertinence (selon le cas d’utilisation). À ce stade, vous voudrez créer une boucle de retour d'information, enrichir votre LLM, affiner l'expérience utilisateur et établir une architecture de référence évolutive.

Étape 5 : Mise en place de garde-fous

Les initiatives en matière d’IA s'accompagnent de leur lot de défis : entre la confidentialité des données, la conformité, les considérations éthiques, le contrôle de la qualité et la gestion des risques, il n'est pas toujours simple de s'y retrouver. Vous devez anticiper les obstacles potentiels et vous assurer que le projet coïncide avec les objectifs de votre entreprise. Vous devrez tenir compte des réglementations internationales tout en surveillant des éléments tels que le sentiment de réponse et la prévalence des hallucinations.

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Étape 6 : Établir un calendrier

Définissez une chronologie. Par exemple, un trimestre. Sur ce laps de temps, établissez des jalons à 30 jours et à 90 jours. Tirez parti de cette période pour prouver la valeur de votre cas d'utilisation boosté par l'IA. Les besoins propres à votre entreprise, c'est-à-dire la constitution de votre équipe et les technologies avec lesquelles elle travaille ou qu'elle ajoute à votre suite, ont une incidence sur la vitesse avec laquelle vous pouvez déployer votre premier cas d'utilisation et collecter des informations. Vous aurez ainsi une idée précise du moment où vous pouvez espérer obtenir des résultats sur la base des indicateurs clés de performance que vous avez définis à l'étape 2.

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