L’intelligence artificielle est sans aucun doute un des leviers de performance majeurs pour les années à venir. Aucune entreprise ne pourra s’en passer car elle fournit un gain de temps incroyable tant qu’elle est bien intégrée dans les process actuels. Et surtout qu’elle prend en charge des tâches non critiques et nécessitant de la prise de décision. L’article de Maddyness sur l’intégration de cette couche technologique dans la formation le démontre. Et c’est ce qu’il faut avoir en tête quelque soit le domaine d’activité, en tout cas pour le moment.
Automatiser ou oublier
La performance des outils comme ChatGPT et les autres outils de Generative AI est de savoir brasser un large volume de contenus et savoir les assembler efficacement (tant que ce n’est pas trop complexe) en fonction des requêtes demandés par des utilisateurs. Dépassé le besoin actuel d’avoir des personnes formées pour faire ces demandes (les fameux prompts, qui sont voués à être obsolètes dans les prochaines générations d’intelligence artificielle), la capacité initiale de l’intelligence artificielle générative est de savoir déconstruire et reconstruire des séries de données : décomposer des contenus textes, images et numériques (tout cela est la même chose pour votre IA) et les reconstituer en fonction de situations déjà connues par ailleurs (d’où le besoin d’avoir une grosse base de données pour que l’IA identifie le changement d’état « aller de A vers B »).
C’est ce que tentent de faire les entreprises dans la formation, en utilisant la technologie GenAI pour déconstruire et reconstruire des bases d’informations et ainsi produire des contenus adaptés en fonction de différents profils de lecteurs. Et potentiellement en fonction de chaque individu, tant est que la structure de données établie en amont et partagée par les entreprises avec leurs partenaires d’IA soient de qualité suffisante. Ce qui nécessite d’avoir des données qui soient réellement utilisables (avec le bon niveau de granularité donc) et non une archive parce que vous vous êtes dit « il faut stocker, au cas où … ». Si c’est le cas, vous y êtes presque : il faut maintenant réfléchir à transformer votre archive en un stock disponible, et donc revoir vos têtes de colonne pour que cela transformable à souhait pour les prochains usages (pensez « toujours avoir le niveau de granularité le plus petit, avec le minimum de calculs déjà effectués »).
Prendre de la hauteur
Produire des contenus à partir d’une base de données est donc une option viable, avec un besoin de repasser les contenus par le filtre d’experts. Cela a été le cas sur un projet mené pour un acteur majeur de la construction où nous avons travaillé sur la modélisation 3D de dessin industriel avant de faire revoir les points d’attache de chaque périmètre de dessin par des experts. Le gain de temps est de 50 à 80% du temps, pour un projet de 400 personnes à temps plein sur 4 ans. Un bénéfice important, mais qui implique aussi d’intégrer cette évolution technologique dans un cadre plus global.
Car même si le gain est important, il impacte fortement le reste de l’activité. Pour rester sur l’exemple précédent, que faire du gain de temps et comment l’impacter sur la relation et les échanges avec les clients ? L’intelligence artificielle vient poser la question de l’évolution du process global de l’entreprise et de la gestion des échanges, aussi bien en interne qu’avec les partenaires et les clients. Ce n’est pas un simple projet d’optimisation mais une refonte plus profonde de la mécanique globale de l’entreprise. Il est intéressant de profiter d’un projet qui n’impacte pas le Core Business pour identifier les effets de bords potentiels avant d’étendre les opérations. La progressivité de cette intégration aura aussi des conséquences sur la manière de découper le projet technologique.
Pas de prise de décision
L’impact majeur de l’intelligence artificielle telle qu’elle est disponible aujourd’hui est le fait de comprendre que cette technologie n’est pas adaptée pour la prise de décision. Elle peut apporter de la facilité et du gain de temps pour les opérations courantes, mais la décision finale reste dans le camp des humains. Pourquoi ? parce qu’elle n’est pas structurée pour cela, qu’elle n’aura jamais les informations suffisantes pour aller plus loin que le périmètre de connaissances qui lui aura été confié, et qu’il y a toujours des subtilités qui ne lui auront pas été fournies. La faute de l’humain en somme. Elle est cependant un très bon assistant, pour tous les niveaux de décideurs d’une entreprise.
