♣️ L’IA Générative : De Stagiaire Virtuel à Collaborateur de Confiance !
- Vincent ALLARD
- 15 nov. 2024
- 7 min de lecture
Dernière mise à jour : 9 janv.
💡IA Générative en Entreprise : Premiers Pas, Grandes Promesses, Questions Clés
Tous les dirigeants et décideurs que nous rencontrons ont eu l’occasion de tester l’IA générative textuelle à travers des IA de type LLM (Large Language Model) (1) comme ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft) ou Claude (Anthropic).
Ces solutions ont la particularité d’avoir été entrainées sur une très vaste quantité de données (on parle de l’équivalent du web !) et de traiter efficacement le langage naturel. Ainsi, elles répondent instantanément aux demandes écrites ou orales (le prompt) (2) formulées par l’utilisateur.
Mais peu importe le résultat de l’expérience de chacun avec l’IA générative, une double question revient systématiquement :
« Quels bénéfices concrets peut-on attendre de l'IA Générative, et selon quelles modalités peut-on envisager de les intégrer dans l’entreprise ?»
Dans notre article, nous avons considéré ces solutions d’IA générative comme un “stagiaire” (virtuel) nouvellement débarqué dans votre organisation.
🤔Nous avons conscience que la comparaison puisse apparaître un peu “simpliste” mais notre objectif est ici de vous éclairer simplement quant à la diversité des approches qu'il est possible d'envisager avec l'IA générative. Chacune ayant son lot de bénéfices, limites et complexité. Voir les compléments de précisions de les NB 1 & NB 2.
Comme avec tout stagiaire, l’impact de son travail sera en grande partie le fruit de la qualité de son intégration, de la clarté des consignes qu’il aura reçues et de l’autonomie qui lui aura été conférée. Il en va de même pour intégrer l’IA générative dans votre entreprise.
Alors jouons un peu.
Et si votre IA Générative était…
1️⃣…LE STAGIAIRE EN PÉRIODE D’ESSAI
Le tout premier niveau d’intégration consiste à ce que vous autorisiez vos collaborateurs à utiliser une solution “grand public” comme chatGPT.
En ayant bien sûr pris le soin de leur faire suivre une formation préalable, afin que chacun maitrise les potentiels et limites pour une utilisation optimale, le tout dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité des données notamment (lire notre article sur les risques d'utilisation de l'IA en Entreprise ici)
Jour 1 - Bravo ! Vous venez de vous attacher les services "DU" stagiaire de l’année toutes catégories confondues !
Celui qui a des connaissances étendues dans pratiquement tous les domaines. Sa performance, il la doit notamment à sa mémoire gigantesque qui lui a permis de retenir toutes les informations auxquelles il a été exposées.
Ainsi, il peut mettre ses connaissances à disposition de votre entreprise de 2 façons :
En les restituant sous forme d’information faisant suite à un prompt (1). Exemple :
“Indique moi quelles sont les principales entreprises spécialisées sur le marché des fenêtres sur mesure en France ?”
soit en utilisant ses connaissances pour générer un contenu spécifique répondant à la sollicitation d’un utilisateur.
“Propose moi un plan d’action pour intégrer un nouveau stagiaire dans l’entreprise”
Votre nouveau “stagiaire” a la capacité de générer des contenus selon l’application des règles qu’il a en mémoire.
Il peut alors traduire un contenu dans plusieurs langues, synthétiser un texte ou encore générer un message en réponse à une sollicitation client sur un ton amical mais cordiale par exemple !
Ainsi, les collaborateurs qui sauront s’attacher les services du “stagiaire”, augmenteront instantanément la rapidité et la qualité de leur production !
Maintenant, supposons que votre entreprise soit spécialisée dans la vente de fenêtres sur mesure :
Vous venez de recruter un nouveau commercial.
Ce dernier pourrait alors solliciter votre “stagiaire” pour lui préparer un argumentaire de vente percutant, qui lui permettrait de vanter efficacement les mérites de vos fenêtres.
En sollicitant le “stagiaire”, votre commercial obtiendrait à coup sûr des sources d’inspiration pertinentes. Mais à ce niveau d’intégration, le “stagiaire” sera limité à formuler des arguments de vente génériques.
Ses propositions seront issues de sa connaissance générale du commerce des fenêtres. Il mettra en avant la qualité acoustique, l’esthétique, la personnalisation, la garantie…
Tout ce qui en théorie constitue des arguments de vente pour une fenêtre de qualité.
Mais comme tout bon stagiaire sortant de l’école, il ne connait rien de vos produits, et n’a encore rien appris de vos pratiques, de vos modalités de fonctionnement, en bref de l’identité de votre entreprise.
Sa réponse est donc “générique” et pourrait convenir à n’importe quel commercial, de n’importe quelle entreprise commercialisant des fenêtres.
🧠En dirigeant pragmatique vous vous demandez comment obtenir plus d’efficacité de la part de votre "stagiaire" !
2️⃣…LE STAGIAIRE CONFIRMÉ
A un niveau un peu plus avancé, l’entreprise aura associé au LLM, une capacité à aller chercher des données et documents (exemple : catalogue “produits”, base de clients, détail de la politique commerciale) en temps réel dans un espace de stockage dédié. On parle de solution RAG (Retrieval-Augmented Generation).
J 1 +60 - (re) Bravo ! Votre stagiaire vous a suffisamment convaincu de son efficacité pour que vous ayez besoin de lui faire franchir un cap en matière d'efficacité !
Votre nouvel objectif avec lui ? Faire en sorte qu’il aille puiser dans les informations mises à sa disposition avant de formuler sa réponse. Ainsi, il combinera à ses connaissances initiales, les données de votre entreprise dans le but de formuler une réponse plus précise et personnalisée.
Votre désormais "pas si nouveau" commercial pourrait alors obtenir un argumentaire de vente sur-mesure intégrant tous les éléments issus de votre catalogue produits et des éléments de votre politique commerciale. Mieux, si votre stagiaire disposait des profiles type de vos prospects, il proposerait alors des variantes d’argumentaires adaptées à chacune des catégories de vos clients potentiels.
La préparation du commercial serait alors grandement assistée et réduite. Ce qui n'enlèverait pour autant rien à la nécessité de supervision de sa part !
L’emploi d’un stagiaire sachant exploiter toutes ses connaissances académiques, combinées aux informations spécifiques de votre entreprise, constitue déjà un gain important de temps et de qualité de production pour l’ensemble de vos équipes.
Mais qu’en serait-il, si ce stagiaire pouvait également produire ce que vous projetiez de réaliser par vous même ?
🧠En bon manager et dirigeant tactique, vous cherchez une nouvelle fois une manière de faire progresser votre stagiaire désormais bien utile !
3️⃣…VOTRE FUTURE RECRUE !
Temps 1, vous n’avez fait qu’exploiter le modèle tel qu’il a été conçu sur la base des connaissances qu’il détenait en standard et qui ont servi à son entrainement initial.
Temps 2, vous avez décuplé les capacités du modèle, en créant un espace permettant à ce modèle d’aller puiser dans un conteneur d’informations spécifiques à votre entreprise.
Maintenant, il s’agit d’entrainer votre modèle afin qu’il réalise des tâches spécifiques à votre entreprise sur la base de vos données. C’est ce que l’on appelle le fine-tuning.
Votre stagiaire a apprécié sa période d'essai et vous l'a rendu en essayant d'être le plus utile possible grâce à ses connaissances académiques.
Ensuite, il a assimilé les informations propres à votre entreprise, qu'il a su mettre à profit en les combinant avec ses connaissances pour créer de la valeur ajoutée. Ce qui lui a valu de devenir un stagiaire confirmé à fort potentiel !
Maintenant vous réfléchissez à lui faire une proposition afin qu’il devienne l’un des vôtres sur le long terme. Un futur salarié !
Mais pour cela, il devra avoir préalablement appris à exécuter des tâches selon vos consignes strictes. Il aura dû s’entrainer à les appliquer jusqu’à ce qu’il réussisse à satisfaire votre niveau d’exigence.
Ainsi il pourra assurer des tâches qui lui sont seront confiées, car il aura su intégrer votre savoir-faire.
Votre nouveau commercial pourra lui déléguer des tâches plus complexes comme par exemple :
Classer des emails clients en fonction de la nature du sujet et générer des propositions de réponses
ou
analyser un cahier des charges reçu récemment puis formuler la proposition commerciale correspondante.
A noter qu'il restera néanmoins le "sachant" avec la responsabilité de superviser la production finale de votre futur promu !
🏅Félicitations !
Vous avez fait de votre stagiaire un collaborateur opérationnel, prêt à aider vos équipes en les assistant dans l'exécution de tâches récurrentes qui les mobilisent fortement !
Il vient ainsi renforcer votre “capacité à faire” et grâce à ses aptitudes, il vient étendre votre “savoir-faire”.
L’intégration de l’IA générative dans une entreprise, à l’image d’un stagiaire virtuel, est un processus qui demande méthode, stratégie et vision.
En exploitant ses capacités initiales, puis en enrichissant ses compétences avec des données spécifiques à votre entreprise, et enfin en la formant pour répondre à vos besoins précis, l’IA peut devenir un élément clé avec en perspective :
augmenter l'efficacité,
libérer du temps pour des tâches à forte valeur ajoutée,
et renforcer les performances globales de vos équipes.
Avec l’IA, nous passons du “faire” au “faire faire”, entrant ainsi dans une nouvelle ère de collaboration entre humains et machines.
🔻EN BREF :
Commencez simplement avec des solutions accessibles : Laissez vos équipes découvrir les outils grand public comme ChatGPT, mais accompagnez-les avec des formations pour garantir une utilisation optimale, sécurisée et productive.
Enrichissez l’IA avec vos données internes : En utilisant des solutions comme le RAG, vous permettez à l’IA d’intégrer les spécificités de votre entreprise, offrant ainsi des réponses et des contenus plus précis et pertinents.
Entraînez l’IA sur vos processus et vos données pour en faire une véritable solution capable d’exécuter des tâches complexes tout en restant supervisée par vos équipes.
⚠️NB 1 : Notez que nous n’avons pas évoqué l’impact du choix technologique, des différents niveaux de complexité d’intégration ou encore des contraintes sécuritaires liées à la protection de vos données. Par ailleurs, il existe de nombreuses approches alternatives au RAG et au fine-tuning. Notre volonté était ici de simplifier les concepts afin de ne pas se perdre en explications techniques.
⚠️NB 2 : Pour simplifier notre illustration nous nous sommes concentrés sur l’IA générative textuel en délaissant les solutions portant sur la génération de son, d’image ou de vidéo pour lesquelles nous sommes plus rarement sollicités par les entreprises, non spécialistes de la production audio-visuelle.
(1) Large Language Model : Sont des modèles d'IA entraînés à l’aide d’immenses quantités de données pour comprendre et générer des textes en langage naturel, ainsi que d’autres types de contenu, afin d’accomplir un large éventail de tâches. En savoir + : wikipédia
(2) Le prompt est une instruction ou une question que l’on pose à une IA pour générer une réponse ou un contenu.
L'image de couverture a été générée par l'outil ideogram.ai
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