Apprivoiser l’IA. Comment faire les premiers pas pour appliquer l’IA dans votre entreprise ? | L'IA en entreprise #119

Les recommandations de produits personnalisées apparaissent-elles automatiquement dans votre application d'achat préférée ? Les assistants virtuels répondent aux questions et résolvent les problèmes à tout moment avec une efficacité inégalée ? Et comment votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la puissance de l’intelligence artificielle, une technologie qui améliore la façon dont les affaires sont menées dans le monde ? En tant que propriétaire d’entreprise, vous souhaitez exploiter ce pouvoir de transformation. Voici cinq étapes qui vous montreront comment procéder. Continuez de lire pour en savoir davantage. Comment apprivoiser l’IA en entreprise ? Introduction

Est-il facile d’apprivoiser l’IA dans une entreprise ? Introduction

Bien que l’intelligence artificielle (IA) gagne en popularité parmi les entreprises polonaises, 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), seules 15 % des entreprises de notre pays utilisent actuellement des solutions d'IA, alors que la moyenne mondiale est de 35 à 37 %. Dans le même temps, jusqu’à 62 % des entreprises qui ont mis en œuvre l’IA ne contrôlent pas l’efficacité de ces mises en œuvre – c’est-à-dire qu’elles ne savent pas quel impact elles ont eu, le cas échéant.

Ces chiffres montrent l’énorme potentiel inexploité de l’intelligence artificielle dans les entreprises polonaises. En revanche, 13 % des entreprises prévoient de mettre en œuvre l’IA d’ici fin 2023, ce qui pourrait être le signe d’une prochaine vague d’adoption de cette technologie disruptive. En effet, les entreprises voient de nombreux avantages de l’IA, tels qu’une productivité accrue, une qualité améliorée des produits et des services, de meilleures performances financières et une position concurrentielle renforcée.

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, cela vaut la peine 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) dans son sens le plus 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.

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

D’un autre côté, 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 d’auto-amélioration et d’adaptation continue des algorithmes en fonction de nouvelles données d’entrée.

Avec le développement rapide de l’IA générative , dont le principal signe est la folle popularité 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, de la vidéo et de l'audio, ou même du code informatique. Pour ce faire, il apprend à partir de grandes quantités de données d’entraînement. Les modèles de langage, tels que ChatGPT, apprennent les modèles et les règles inhérents aux données d'entrée, puis utilisent 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 de manière créative les 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 en mettant en œuvre l’intelligence artificielle et le machine learning. Ce processus commence par une analyse approfondie et un examen attentif de plusieurs questions :

1. Quels résultats spécifiques souhaitez-vous atteindre ? Il peut s’agir d’une augmentation des revenus, d’une optimisation de la chaîne d’approvisionnement ou d’un meilleur service client.
2. Quels sont les principaux obstacles à la réalisation de ces objectifs ?
3. Comment l’IA et l’apprentissage automatique peuvent-ils vous aider à les surmonter ?
4. Comment voulez-vous mesurer le succès d’une telle initiative ? Il vaut la peine de planifier dès le départ la manière dont les résultats seront évalués, d’autant plus que de nombreuses entreprises sautent cette étape clé. Cela peut être basé sur des KPI, des gains financiers directs ou d’autres mesures définies spécifiquement pour cette mise en œuvre.
5. De quel type de données disposez-vous déjà ? Les données sont une ressource clé que l’IA nouvellement mise en œuvre dans une entreprise utilisera. Demandez-vous de quelles données supplémentaires aurez-vous besoin pour exploiter tout le potentiel de l’IA ?

Pour bien comprendre l’intérêt de répondre à ces questions, regardons un exemple pratique. Imaginez un petit cabinet comptable confronté à de longs processus manuels de traitement des documents clients. Ils ont défini leur objectif comme « automatiser la comptabilité pour accélérer le traitement et augmenter la productivité ».

Les principaux obstacles étaient le temps consacré à des tâches fastidieuses et les volumes importants 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 : la technologie de traitement du langage naturel (NLP) qui pourrait automatiquement extraire et catégoriser 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 moyen de traitement par commande. Il était également important d’évaluer les ressources en données – dans ce cas, le volume de reçus, factures et autres documents financiers nécessaires à la formation des systèmes d’IA.

Cet exemple illustre l'importance de définir clairement les besoins de votre entreprise 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 offrir une valeur maximale à votre entreprise.

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

Cela vaut la peine de recourir à 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, qui est essentielle aux tâches robotiques et aux processus de prise de décision. Une fois le texte analysé, le système regroupe les données collectées et les présente sous une forme structurée, prête à être utilisée dans les applications d'automatisation des processus robotiques (RPA) et 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 d'une variété de 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.), offrant une vue unifiée des informations.

Microsoft AI Builder fait partie de Microsoft Power Platform. Avec lui, vous pouvez créer et utiliser des modèles d'IA pour vous aider à optimiser vos processus métier. Vous pouvez utiliser un modèle prédéfini 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 la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour lire des documents et qui jouit de la confiance de grandes entreprises telles que PayU et Hitachi.

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

Après avoir identifié vos objectifs et défis commerciaux, la prochaine étape logique consiste à identifier les manières spécifiques par lesquelles l’IA peut ajouter de la valeur et des bénéfices à votre entreprise. Parfois, le chemin n’est pas évident, alors considérez le large éventail d’avantages possibles.

L'un des facteurs de valeur clés de l'IA est d' augmenter la valeur fournie aux clients . Grâce à la puissance du machine learning 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 plus satisfaisante.

Un autre facteur clé est le potentiel de l’IA à accroître l’efficacité et la productivité des employés . En automatisant les tâches répétitives et chronophages, l'IA peut générer des économies 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, il ne faut 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 faisant un meilleur usage des données, les organisations peuvent maximiser leurs revenus et leurs profits.

Alors l’IA va-t-elle augmenter la satisfaction de vos clients ? Cela maximisera-t-il la productivité des employés ? Cela contribuera-t-il 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, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

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

Ayant compris l’énorme potentiel de l’IA, vous êtes désormais confronté au plus grand défi : évaluer et préparer vos propres capacités et ressources organisationnelles pour mettre en œuvre efficacement les nouvelles technologies. Malheureusement, il existe souvent un écart important entre ce que nous souhaitons réaliser et ce que nous pouvons réellement réaliser 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 de vos outils. Demandez à vos professionnels de l’informatique de répondre honnêtement aux questions suivantes :

• Avons-nous une équipe de développement interne dotée des compétences nécessaires pour créer une solution d’IA sur mesure à partir de zéro ?
• Dans la négative, devrions-nous envisager d’acheter un produit d’IA disponible dans le commerce 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 confier entièrement votre projet d’implémentation d’IA à une entreprise externe spécialisée. Quelle que soit la voie que vous choisissez, une bonne première étape consiste à rechercher minutieusement les solutions d'IA disponibles sur le marché et à évaluer si l'une d'entre elles pourrait répondre aux besoins actuels de votre organisation. L’achat d’un produit disponible dans le commerce pourrait bien s’avérer une option plus rentable que de construire à partir de zéro.

N'oubliez pas que l'intégration de l'IA est différente d'une implémentation typique d'un nouveau logiciel. Cela nécessite une expertise en apprentissage automatique, en traitement du Big Data et en algorithmes avancés. Si votre organisation ne possède pas cette expertise, travailler avec des spécialistes externes peut s'avérer inévitable pour maximiser les chances de succès du projet.

Étape 5. Pensez à consulter un spécialiste

Malgré l’engouement pour la technologie de l’IA, de nombreux managers ont encore peur de faire les premiers pas en raison du manque de compétences au sein de leur organisation. Si vous en faites partie, pensez à faire appel à un consultant spécialisé ou à une entreprise externe.

La création de systèmes d’IA est très différente du développement d’applications métier classiques. Il s’agit d’un domaine d’expertise hautement spécialisé, nécessitant des compétences avancées en matière d’apprentissage automatique, de traitement du langage naturel, d’apprentissage profond et d’analyse du Big Data.

Par exemple, la création d’un assistant virtuel IA capable de communiquer efficacement avec les clients nécessite non seulement une base solide et complète, mais également une technologie de traitement du langage naturel et une intelligence artificielle générative.

Si votre équipe ne dispose pas de telles compétences spécialisées, il peut être plus judicieux de faire appel à une aide extérieure. Les sociétés et agences de conseil spécialisées en IA peuvent fournir non seulement une expertise et une expérience pertinentes, mais également des processus éprouvés et des meilleures pratiques pour augmenter les chances de succès de vos initiatives.

Bien entendu, le recours à des experts externes entraîne un coût supplémentaire. Cependant, il est important de garder à l’esprit qu’une mauvaise mise en œuvre 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 économiser du temps et de l'argent à long terme.

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

Apprivoiser l’IA – résumé

Implémenter l’intelligence artificielle dans une entreprise est sans aucun doute une entreprise sérieuse et stimulante, mais c’est aussi une énorme opportunité de transformation et de croissance de l’entreprise. Cela ouvre la porte à d’innombrables opportunités pour accroître l’efficacité, optimiser les processus et offrir une plus grande valeur aux clients.

Comme nous l'avons déjà vu, de nombreuses entreprises dans le monde – des petites 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 entendu, comme pour toute initiative commerciale sérieuse, la mise en œuvre réussie de l’IA passe par une planification détaillée et le respect de principes éprouvés.

La mise en œuvre de l’IA est un processus itératif. C'est pourquoi il est préférable de commencer par un petit projet pilote, d'effectuer des tests et de recueillir des commentaires. Sur cette base, il sera plus facile de prendre des décisions concernant des développements ou des ajustements ultérieurs. N’oubliez pas non plus un facteur clé de succès : les données. Plus vous alimentez vos systèmes d’IA en données de qualité, plus ils apprendront et seront performants.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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