Interview : Comment l'IA générative redéfinit-elle les entreprises ?

Une enquête d’O’Reilly montre que l’adoption de l’IA générative a été extrêmement rapide. En tant que chef d’entreprise, comment puis-je l’adapter à mon business et comment impacte-t-elle les outils que vous utilisez au quotidien en tant que consultant·e·s ? 

Julie : L’IA générative a un impact profond sur notre travail quotidien, notamment en termes de productivité, de qualité et de créativité. Pour la productivité, par exemple, l’IA nous permet de traiter des tâches répétitives beaucoup plus rapidement. Imaginons un scénario où nous devons analyser des volumes massifs de données pour un benchmark compétitif. Avant l’IA GEN, cela aurait pris plusieurs jours de travail manuel fastidieux. Aujourd’hui, grâce à des outils comme ChatGPT, nous pouvons automatiser une grande partie de ce processus, en générant des résumés et des rapports détaillés en une fraction de temps. Cela libère nos consultant·e·s pour qu’ils et elles se concentrent sur des analyses plus approfondies et stratégiques. 

Quel est l’impact de l’IA sur la qualité au sein des entreprises ? 

Julie : L’IA générative améliore également la qualité de notre travail. Lors de la création de présentations, nous pouvons utiliser cette technologie pour générer des visuels et des infographies en quelques minutes, ce qui auparavant prenait des heures de travail manuel. De plus, elle propose des suggestions et des améliorations sur les contenus produits, nous permettant d’atteindre un niveau de précision et de professionnalisme plus élevé. Par exemple, l’IA peut vérifier la cohérence et la clarté de nos documents, identifier des incohérences dans les données, proposer des corrections grammaticales et stylistiques, et suggérer des améliorations structurelles pour rendre les documents plus lisibles et impactants. 

Et sur la créativité ? 

Julie : L’IA générative nous inspire dans la création d’insights stratégiques et nous aide à formaliser des scénarios. Lorsque nous travaillons sur des stratégies pour nos client·e·s, cette technologie permet d’explorer des dizaines de scénarios possibles en fonction des données disponibles. Ces scénarios sont ensuite affinés par nos consultant·e·s pour s’assurer qu’ils sont réalistes et alignés avec les objectifs du·de la client·e. De plus, l’IA aide à générer des idées de concepts innovants en analysant des tendances et des données de marché, ce qui nous permet de proposer des solutions avant-gardistes. Par exemple, nous avons utilisé cette technologie pour développer des scénarios de design fiction, où nous imaginons des futurs possibles pour nos client·e·s, en tenant compte des évolutions technologiques et des tendances sociétales. Cela ouvre un champ immense de possibilités créatives et stratégiques. 

Quelles précautions doivent être prises avec l’IA générative ? 

Alex : Il est crucial de garder le contrôle et de vérifier les résultats produits par l’IA pour éviter les biais et les erreurs, appelés hallucinations. Une intelligence artificielle peut générer des informations incorrectes ou fictives si elle n’est pas correctement entraînée ou si elle manque de contexte. Pour prévenir cela, nous croisons toujours les réponses de plusieurs systèmes et vérifions les informations avec des sources fiables. De plus, il est important d’être conscient des biais culturels et cognitifs qui peuvent influencer les réponses. Par exemple, un modèle entraîné principalement avec des données occidentales peut avoir des préjugés inconscients contre des cultures non occidentales. 

Peux-tu nous expliquer ce concept d’hallucination plus en détail ? 

Alex Les hallucinations se produisent lorsque l’IA génère des informations incorrectes ou fictives. C’est pourquoi il est essentiel de confronter ses réponses à d’autres sources d’information. Si une solution est proposée, il faut la vérifier en la comparant à des données réelles et en la validant avec des expert·e·s humain·e·s. Un autre aspect crucial est la transparence. Nous devons être clairs avec nos client·e·s sur les limitations de l’IA et sur la manière dont nous utilisons ces technologies. Cela inclut l’explication des processus de vérification et de validation que nous mettons en place pour assurer la fiabilité des résultats. 

Comment accompagnez-vous les entreprises dans l’adoption de l’IA générative ? 

Julie : Nous commençons par des études d’impact pour évaluer les effets des IA génératives sur les processus et les compétences des entreprises. Ces études nous permettent de comprendre comment l’IA peut être intégrée de manière optimale dans l’organisation, en identifiant les opportunités et les défis spécifiques. Ensuite, nous définissons une stratégie en alignant les cas d’usage identifiés avec une feuille de route claire. Cette stratégie est personnalisée en fonction des objectifs de l’entreprise et de son secteur d’activité. Enfin, nous aidons à l’implémentation des cas d’usage, en fournissant un soutien technique et en formant les équipes internes pour assurer une adoption fluide et efficace de l’IA. 

Peux-tu nous donner un exemple concret de cette démarche ? 

Julie : Nous avons récemment travaillé avec un groupe du CAC 40 sur une étude d’impact de l’IA générative. Leur question principale était de savoir comment centraliser et coordonner les initiatives individuelles autour de cette technologie qui avaient déjà émergé dans différentes équipes. Nous avons commencé par recenser toutes les initiatives existantes, en identifiant les cas d’usage les plus prometteurs. Ensuite, nous avons aidé à définir une feuille de route stratégique alignant ces initiatives avec les objectifs globaux de l’entreprise. Enfin, nous avons soutenu la mise en œuvre de cette stratégie en fournissant des formations spécifiques sur l’utilisation des outils et en établissant des processus de gouvernance pour garantir une utilisation responsable et efficace de l’IA. 

Peux-tu nous partager un cas d’usage dans le domaine du CRM ? 

Alex : Dans le domaine du CRM, l’intelligence artificielle générative peut transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs client·e·s. Prenons l’exemple d’un projet réalisé pour un·e grand·e détaillant·e. Nous avons utilisé cette technologie pour analyser des millions de points de données client·e·s, incluant l’historique d’achat, les interactions sur les réseaux sociaux, et les réponses aux enquêtes de satisfaction. Grâce à cette analyse, des schémas et des tendances invisibles à l’œil humain ont été identifiés. Sur cette base, nous avons pu personnaliser les communications marketing de manière très précise, en envoyant des offres spécifiques à chaque client·e au moment le plus opportun. Par exemple, l’analyse a révélé que certain·e·s client·e·s préféraient recevoir des offres de produits de luxe en fin de semaine, tandis que d’autres étaient plus réceptif·ve·s aux promotions de produits quotidiens en début de semaine. Cette personnalisation a non seulement augmenté l’engagement des client·e·s, mais a également entraîné une augmentation significative des ventes. 

Conclusion 

L’IA générative redéfinit le paysage des entreprises en optimisant les processus, améliorant la qualité, et stimulant la créativité. Ce n’est pas seulement un outil innovant, mais un catalyseur de changement stratégique qui permet aux entreprises de se recentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée. Comme nous l’avons vu avec Julie et Alexandre, elle offre une nouvelle dimension à la productivité, à la qualité et à la créativité, tout en nécessitant une gouvernance rigoureuse pour éviter les biais et les erreurs. 

Ainsi, que vous soyez une grande entreprise du CAC 40 ou une PME en pleine croissance, l’IA générative peut vous aider à franchir un cap décisif dans votre transformation digitale.  

En fin de compte, il s’agit de créer un futur où la technologie et l’humain collaborent harmonieusement pour des solutions innovantes et durables.