Domestiquer l’IA. Comment faire les premiers pas pour appliquer l’IA dans votre entreprise ? | IA en affaires #119

Quelle est la facilité de dompter l’IA dans une entreprise ? Introduction

Bien que l’intelligence artificielle (IA) gagne en popularité parmi les entreprises en Pologne, de nombreuses entreprises n’exploitent pas encore pleinement son potentiel. Selon une étude de KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), seulement 15 % des entreprises de notre pays utilisent actuellement des solutions d’IA, tandis que la moyenne mondiale est de 35-37 %. En même temps, jusqu’à 62 % des entreprises ayant mis en œuvre l’IA ne surveillent pas l’efficacité de ces mises en œuvre – c’est-à-dire qu’elles ne savent pas quel impact, le cas échéant, elles ont eu.

Ces chiffres montrent le potentiel énorme non exploité de l’intelligence artificielle dans les affaires polonaises. D’autre part, 13 % des entreprises prévoyaient de mettre en œuvre l’IA d’ici la fin de 2023, ce qui pourrait être un signe de la vague d’adoption de cette technologie perturbatrice à venir. En effet, les entreprises voient de nombreux avantages à l’IA, tels qu’une productivité accrue, une amélioration de la qualité des produits et des services, de meilleures performances financières et un renforcement de la position concurrentielle.

Étape 1. Comprendre la différence entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle générative

Si vous envisagez de faire le premier pas vers la mise en œuvre de l’IA dans votre entreprise, il est utile d’apprendre les bases de ce groupe de technologies. Avant de pouvoir réaliser le potentiel de l’IA dans votre entreprise, vous devez comprendre la différence clé entre l’intelligence artificielle (IA) au sens large, l’apprentissage automatique (ML) et l’IA générative. Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils décrivent en réalité des concepts légèrement différents.

IA fait référence à la capacité générale des machines programmées, telles que les ordinateurs ou les robots, à ‘penser’ de manière similaire aux humains et à imiter un comportement intelligent. Les systèmes d’IA peuvent assimiler, analyser et utiliser des connaissances du monde réel pour en tirer de nouvelles informations. Des exemples de technologies basées sur l’IA incluent la reconnaissance vocale, d’image et faciale.

D’autre part, l’apprentissage automatique (ML) est un domaine de l’IA dans lequel les systèmes informatiques apprennent à partir de données et prennent des décisions sans intervention humaine directe. Une caractéristique clé du ML est la capacité à s’améliorer et à adapter continuellement les algorithmes en fonction de nouvelles données d’entrée.

Avec le développement rapide de l’IA générative, dont le principal signe est la popularité folle de ChatGPT, il est également important de comprendre cette nouvelle tendance. L’IA générative est capable de générer de nouvelles données, telles que du texte, des images, des vidéos et de l’audio, ou même du code informatique. Elle le fait en apprenant à partir de grandes quantités de données d’entraînement. Les modèles linguistiques, tels que ChatGPT, apprennent les motifs et les règles inhérents aux données d’entrée et utilisent ensuite ces connaissances pour créer de nouveaux textes uniques qui ressemblent à ceux écrits par des humains.

La puissance de l’IA générative réside dans sa flexibilité et sa capacité à remixer et synthétiser créativement des informations de manière innovante.

Définir les besoins de l’entreprise

La deuxième étape consiste à identifier les besoins spécifiques de votre entreprise qui peuvent être satisfaits par la mise en œuvre de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Ce processus commence par une analyse approfondie et une réflexion attentive sur plusieurs questions :

1. Quels résultats spécifiques souhaitez-vous atteindre ? Cela pourrait être une augmentation des revenus, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement ou un meilleur service client.
2. Quels sont les principaux obstacles à l’atteinte de ces objectifs ?
3. Comment l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils vous aider à les surmonter ?
4. Comment souhaitez-vous mesurer le succès d’une telle initiative ? Il est utile de planifier dès le départ comment les résultats seront évalués, surtout compte tenu du nombre d’entreprises qui sautent cette étape clé. Cela peut être basé sur des KPI, des gains financiers directs ou d’autres indicateurs définis spécifiquement pour cette mise en œuvre.
5. Quel type de données avez-vous déjà ? Les données sont une ressource clé que l’IA nouvellement mise en œuvre dans une entreprise utilisera. Demandez-vous quelles données supplémentaires vous aurez besoin pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA ?

Pour comprendre pleinement la valeur de répondre à ces questions, examinons un exemple pratique. Imaginez un petit cabinet comptable qui avait du mal avec des processus manuels longs pour traiter les documents des clients. Ils ont défini leur objectif comme étant “d’automatiser la comptabilité pour accélérer le traitement et augmenter la productivité”.

Les principaux obstacles étaient le temps passé sur des tâches fastidieuses et les grands volumes de documents à traiter. Après avoir examiné ces défis, l’équipe a identifié le traitement de documents basé sur l’IA comme une solution potentielle – une technologie de traitement du langage naturel (NLP) qui pourrait extraire et catégoriser automatiquement les données financières pertinentes, réduire les erreurs et accélérer les processus.

Les moyens de mesurer l’impact étaient, dans ce cas, une augmentation du nombre de documents traités par mois et une réduction du temps de traitement moyen par commande. Il était également important d’évaluer les ressources de données – dans ce cas, le volume de reçus, de factures et d’autres documents financiers nécessaires pour former les systèmes d’IA.

Ce exemple illustre l’importance de définir clairement vos besoins commerciaux au début du processus de mise en œuvre de l’IA. Ce n’est qu’ainsi que vous pourrez identifier les bonnes solutions et les mettre en œuvre correctement pour apporter un maximum de valeur à votre entreprise.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Il est utile de se tourner vers des outils tels que SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) ou Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation utilise la technologie de traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser la compréhension du contenu des documents, ce qui est essentiel pour les tâches robotiques et les processus décisionnels. Une fois le texte analysé, le système agrège les données collectées et les présente sous une forme structurée, prête à être utilisée dans l’automatisation des processus robotiques (RPA) et les applications d’analyse. Grâce à la technologie que nous avons développée, il est possible de créer efficacement des modèles qui interprètent les informations contenues dans une grande variété de documents commerciaux.

SensID Cognitive Automation permet l’intégration de données provenant de diverses sources textuelles, y compris des données structurées (telles que des bases de données), des données semi-structurées (telles que des formulaires, csv, html, etc.) et des données non structurées (telles que doc, pdf, etc.), fournissant une vue unifiée de l’information.

Microsoft AI Builder fait partie de la Microsoft Power Platform. Avec cela, vous pouvez créer et utiliser des modèles d’IA pour aider à optimiser vos processus commerciaux. Vous pouvez utiliser un modèle préconstruit qui est prêt pour de nombreux scénarios commerciaux courants, tels que la reconnaissance de documents, ou créer un modèle personnalisé pour répondre aux exigences spécifiques de votre entreprise.

Une autre option qui vaut la peine d’être essayée est Docsumo, qui utilise l’OCR (reconnaissance optique de caractères) pour lire des documents et est approuvé par de grandes entreprises telles que PayU et Hitachi.

Étape 3. Découvrez comment l’IA peut aider votre entreprise

Après avoir identifié vos objectifs commerciaux et vos défis, la prochaine étape logique consiste à identifier les moyens spécifiques par lesquels l’IA peut ajouter de la valeur et des bénéfices à votre entreprise. Parfois, le chemin peut ne pas être évident, alors envisagez la large gamme de bénéfices possibles.

Un des facteurs clés de valeur de l’IA est d’augmenter la valeur livrée aux clients. Grâce à la puissance de l’apprentissage automatique et de l’analyse avancée des données, l’IA peut aider les entreprises à mieux comprendre les préférences et le comportement des consommateurs. Cela permet une expérience d’achat plus personnalisée et satisfaisante.

Un autre facteur clé est le potentiel de l’IA à augmenter l’efficacité et la productivité des employés. En automatisant des tâches répétitives et chronophages, l’IA peut générer des économies de coûts significatives et permettre aux équipes de se concentrer sur des activités plus stratégiques et créatives, tout en améliorant considérablement la satisfaction au travail. En fait, 59 % des personnes occupant des postes de direction estiment que l’utilisation de l’IA sur le lieu de travail améliore la satisfaction au travail (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Enfin, nous ne devrions pas oublier les gains commerciaux directs qui résultent souvent de la mise en œuvre de solutions d’IA. En optimisant les processus, en améliorant les opérations et en utilisant mieux les données, les organisations peuvent maximiser les revenus et les bénéfices.

Alors, l’IA augmentera-t-elle la satisfaction de vos clients ? Maximisera-t-elle la productivité des employés ? Contribuera-t-elle à la croissance des revenus ? Si la réponse à l’une de ces questions est “oui”, alors l’IA mérite certainement votre attention.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Étape 4. Évaluez vos propres capacités à mettre en œuvre l’IA

Avec une compréhension du potentiel énorme de l’IA, vous êtes maintenant confronté au plus grand défi – évaluer et préparer vos propres capacités organisationnelles et ressources pour mettre en œuvre efficacement de nouvelles technologies. Malheureusement, il existe souvent un écart significatif entre ce que nous voulons atteindre et ce que nous pouvons réellement livrer dans un délai et un budget donnés.

Si vous voyez de nombreuses opportunités d’utiliser l’IA dans votre entreprise, vous devez commencer par une évaluation honnête de vos compétences et outils. Demandez à vos professionnels de l’informatique de répondre honnêtement aux questions suivantes :

• Avons-nous une équipe de développement interne avec les compétences nécessaires pour construire une solution d’IA sur mesure à partir de zéro ?
• Si ce n’est pas le cas, devrions-nous envisager d’acheter un produit d’IA prêt à l’emploi proposé par des fournisseurs externes ?
• Ou serait-il plus rentable de s’engager stratégiquement avec un partenaire externe expérimenté pour développer conjointement une solution adaptée à nos besoins ?

En raison d’un manque de ressources internes, la meilleure solution peut être de sous-traiter entièrement votre projet de mise en œuvre de l’IA à une entreprise externe spécialisée. Quel que soit le chemin que vous choisissez, une bonne première étape consiste à rechercher en profondeur les solutions d’IA disponibles sur le marché et à évaluer si l’une d’elles pourrait répondre aux besoins actuels de votre organisation. Acheter un produit prêt à l’emploi peut s’avérer être une option plus rentable que de construire à partir de zéro.

Rappelez-vous que l’intégration de l’IA est différente d’une mise en œuvre typique de nouveau logiciel. Elle nécessite une expertise en apprentissage automatique, en traitement de grandes données et en algorithmes avancés. Si votre organisation ne possède pas cette expertise, travailler avec des spécialistes externes peut être inévitable pour maximiser les chances de succès du projet.

Étape 5. Envisagez de consulter un spécialiste

Malgré l’enthousiasme pour la technologie IA, de nombreux managers ont encore peur de faire les premiers pas en raison d’un manque de compétences au sein de leur organisation. Si vous êtes l’un d’eux, envisagez de faire appel à un consultant spécialiste ou à une entreprise externe.

Construire des systèmes d’IA est significativement différent de développer des applications commerciales typiques. C’est un domaine d’expertise hautement spécialisé, nécessitant des compétences avancées en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel, en apprentissage profond et en analyse de grandes données.

Par exemple, créer un assistant virtuel IA capable de communiquer efficacement avec les clients nécessite non seulement une solide base full-stack, mais aussi une technologie de traitement du langage naturel et une intelligence artificielle générative.

Si votre équipe manque de telles compétences spécialisées, il peut être plus judicieux de chercher une assistance extérieure. Les entreprises et agences de conseil en IA spécialisées peuvent fournir non seulement l’expertise et l’expérience pertinentes, mais aussi des processus éprouvés et des meilleures pratiques pour augmenter les chances de succès de vos initiatives.

Bien sûr, embaucher des experts externes entraîne des coûts supplémentaires. Cependant, il est important de se rappeler qu’une mise en œuvre incorrecte de l’IA peut entraîner des pertes financières encore plus importantes en raison d’erreurs, de temps d’arrêt et de la nécessité de corrections. Ou simplement un dysfonctionnement de l’ensemble du système, qui ne remplira pas les tâches pour lesquelles il a été créé. C’est pourquoi travailler avec des spécialistes est souvent un investissement judicieux qui peut vous faire gagner du temps et de l’argent à long terme.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dompter l’IA – résumé

Mettre en œuvre l’intelligence artificielle dans une entreprise est sans aucun doute une entreprise sérieuse et difficile, mais c’est aussi une énorme opportunité de transformation et de croissance des affaires. Cela ouvre la porte à d’innombrables opportunités d’augmenter l’efficacité, d’optimiser les processus et de fournir une plus grande valeur aux clients.

Comme nous l’avons déjà vu, de nombreuses entreprises à travers le monde – des petites entreprises aux grandes entreprises – utilisent avec succès l’IA pour automatiser des tâches fastidieuses, analyser de grands ensembles de données et prendre de meilleures décisions basées sur des faits.

Bien sûr, comme pour toute initiative commerciale sérieuse, le chemin vers une mise en œuvre réussie de l’IA nécessite une planification détaillée et le respect de principes éprouvés.

Mettre en œuvre l’IA est un processus itératif. C’est pourquoi il est préférable de commencer par un petit projet pilote, de réaliser des tests et de recueillir des retours. Sur cette base, il sera plus facile de prendre des décisions concernant le développement ou les ajustements ultérieurs. De plus, n’oubliez pas un facteur clé de succès – les données. Plus vous fournissez de données de qualité à vos systèmes d’IA, mieux ils apprendront et performeront.

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