Quel est le retour sur investissement (ROI)

de l’IA générative dans les affaires ?

Risques associés à l’adoption de l’IA dans les entreprises

Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact négatif sur le retour sur investissement de vos projets d’IA générative. En voici les principaux :

Mal encadrer votre projet d’IA

Le premier défi qui peut faire fondre le retour sur investissement d’une initiative d’IA générative comme neige au soleil est une mauvaise portée du projet.

Avant de déployer l’IA dans votre organisation, il est essentiel d’identifier clairement les besoins de l’entreprise auxquels cette technologie devrait répondre. Pour que les outils d’IA générative soient utilisés par les employés, ils doivent résoudre un problème spécifique rencontré par eux. Sans cela, les équipes n’utiliseront pas les outils.

En tant que responsable informatique, vous devez comprendre les attentes des employés. Par exemple, si le personnel des RH passe de longues heures à répondre aux questions des employés sur la politique de rémunération de votre entreprise, la mise en œuvre d’un chatbot qui gère automatiquement les demandes des employés pourrait être une solution pertinente.

Pour identifier les besoins de l’entreprise et les cas d’utilisation des employés, nous vous encourageons à :

• Sonder les employés concernés au moyen d’un sondage interne ;
• Organiser des entrevues et des ateliers de collaboration avec des équipes d’affaires ;
• Dressez la carte des processus existants afin de cerner les possibilités d’amélioration.

Base de données mal structurée

Un autre risque menaçant le retour sur investissement de vos projets d’IA générative est un ensemble de données mal structuré avant l’intégration de l’IA. L’IA générative qui accède à des données incomplètes ou désorganisées est susceptible de fournir des réponses inexactes ou trompeuses.

Pour garantir l’efficacité de vos solutions d’IA, vous devez établir une stratégie de collecte et de gestion des données conforme aux politiques de sécurité et de confidentialité de votre entreprise.

Employés non formés

La troisième erreur qui peut réduire le retour sur investissement de vos projets d’IA générative est le manque de compétences des utilisateurs internes.

Un employé qui écrit des invites imprécises, par exemple, peut obtenir des résultats superficiels qui ne lui permettent pas d’améliorer la productivité. Pire encore, un employé qui ne parvient pas à vérifier les réponses fournies par l’IA générative peut négliger des cas d’hallucination de l’IA, conduisant potentiellement à des erreurs qui pourraient nuire à l’entreprise.

Imaginez un analyste de réseau dans le secteur des télécommunications. S’ils demandent des recommandations pour optimiser la distribution du trafic sur un réseau mobile mais formulent une vague invite sans cibler un problème spécifique, ils risquent de recevoir des suggestions non pertinentes ou même contre-productives. Sans une vérification approfondie, ces recommandations pourraient entraîner des ajustements incorrects, une dégradation de la qualité du service et une augmentation des plaintes des clients, avec des conséquences néfastes pour l’employeur.

Pour éviter que le manque de compétences des employés n’ait un impact négatif sur le retour sur investissement de vos projets d’IA, vous pouvez mettre en œuvre diverses initiatives de formation :

• Des programmes de formation structurés en ligne ou en personne adaptés aux niveaux de connaissances des employés ;
• Un programme de mentorat entre des experts internes et des employés nouveaux en intelligence artificielle ;
• Ateliers pratiques où les employés peuvent travailler ensemble sur des cas d’utilisation réels tout en étant guidés ;
• Une communauté d’apprentissage où les employés peuvent partager leurs connaissances sur l’IA (questions, conseils, nouvelles, etc.) et maintenir une dynamique d’apprentissage continu ;
• Séminaires et conférences dirigés par des experts pour sensibiliser les employés aux défis, aux opportunités et aux innovations liés à l’IA.

En fin de compte, ce parcours d’apprentissage devrait permettre au personnel d’élaborer des invites efficaces et de défier l’IA pour atténuer les risques d’hallucinations de l’IA. Mais ce n’est pas tout. Ces initiatives devraient également réduire la résistance au changement et aider les équipes à comprendre les opportunités et les risques (sécurité des données, éthique, etc.) associés à l’IA.

Cas d’utilisation pour maximiser le retour sur investissement de l’IA

Compte tenu des coûts des solutions d’IA génératives, il est crucial d’identifier les bons domaines pour améliorer les performances. Mozzaik propose plusieurs exemples de cas d’utilisation de l’IA générative dans les affaires qui peuvent offrir un retour sur investissement solide.

Rationalisation de la gestion des tickets informatiques avec un chatbot

L’IA générative améliore le traitement des demandes de support informatique, un cas d’utilisation qui peut offrir un bon retour sur investissement. Par exemple, si votre organisation utilise un intranet Microsoft, vous pouvez implémenter un chatbot pré-invité alimenté par l’IA pour répondre instantanément aux problèmes informatiques des employés.

En d’autres termes, pour rationaliser la gestion des tickets informatiques dans votre entreprise, vous pouvez déployer un chatbot interne alimenté par l’IA qui répondra automatiquement aux employés en tirant parti de la documentation technique de votre organisation. Le résultat, selon une étude menée par Mozzaik avec ses clients, est une réduction de 50% des tickets traités par l’équipe informatique.

Le résultat ? Votre équipe informatique peut concentrer ses efforts sur la résolution de problèmes techniques plus complexes. Mieux encore, avec la résolution plus rapide des défaillances et des bogues du système, tous les employés de l’organisation deviennent plus productifs et l’expérience globale des employés est considérablement améliorée.

Améliorer la prise de décisions grâce à l’analyse des données

L’amélioration des processus de prise de décision est également un cas d’utilisation de l’IA générative qui peut fournir un fort retour sur investissement.

Les solutions d’IA générative peuvent tirer parti de la base de données interne et des données externes de l’entreprise pour anticiper les tendances du marché, prévoir les besoins des clients et formuler des recommandations stratégiques avec un taux d’erreur réduit. Ce faisant, l’IA permet aux décideurs et aux gestionnaires de prendre des décisions plus éclairées, de saisir rapidement les opportunités, d’anticiper les risques et, en fin de compte, d’obtenir un avantage concurrentiel sur leurs concurrents.

Dans le secteur industriel, par exemple, l’intelligence artificielle peut améliorer les décisions liées à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. En analysant les données en temps réel sur la production, les ventes, les fournisseurs et le marché, l’IA générative peut estimer la demande future, optimiser les volumes de commandes et les délais de livraison, et même anticiper les problèmes dans le réseau logistique avant qu’ils ne surviennent. En fondant leurs décisions sur des prédictions générées par l’IA, les dirigeants et les gestionnaires peuvent ainsi gérer plus précisément, améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire les coûts.

Faciliter les recherches de documents avec RAG

Selon une étude menée par ABBYY, 57% des employés français ont du mal à accéder aux informations dont ils ont besoin pour travailler lorsqu’elles sont contenues dans des documents. De plus, 95% des employés déclarent perdre jusqu’à 8 heures par semaine à la recherche d’informations. Sans surprise, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative pour améliorer la recherche de documents offre une rentabilité significative.

Ce cas d’utilisation de l’IA générative dans les entreprises est basé sur RAG, ou Retrieval-Augmented Generation. Cette technique combine deux approches d’IA : la récupération d’informations à partir d’une base de données et la génération de texte. En termes pratiques, RAG permet à un modèle linguistique comme ChatGPT de rechercher des informations dans des documents, puis de générer une réponse en langage naturel basée sur les informations récupérées. L’avantage majeur de RAG est qu’il fournit des résultats précis et fiables. Pourquoi ? Parce qu’il s’appuie sur des sources spécifiques plutôt que uniquement sur des données générées par la formation du modèle.

Pour les entreprises, RAG représente une petite révolution. Il permet aux employés de passer moins de temps à rechercher des informations dans la documentation de leur organisation (rapports, archives, documentation technique, etc.). Avec RAG, les employés peuvent « interroger » un document en utilisant un langage naturel et recevoir des réponses qui sont également formulées dans un langage courant. Plus besoin de lire des documents un par un - il suffit de poser une question à leur assistant de recherche et ils accéderont instantanément aux informations pertinentes.

Cela vous semble-t-il un peu abstrait ? Imaginez un consultant qui a besoin de vérifier rapidement certaines informations pour finaliser une présentation client, mais ne sait pas exactement où les trouver dans la documentation de l’entreprise. Cet employé peut utiliser Genius by Mozzaik, son assistant de travail intégré dans son lieu de travail numérique et alimenté par ChatGPT-4, pour obtenir instantanément les informations souhaitées. Tout ce qu’ils ont à faire est de demander à leur chatbot. Le chatbot fournira alors une réponse précise et fiable basée sur des sources internes. Et si notre professionnel veut revoir une longue étude de plusieurs dizaines de pages juste avant une réunion, c’est également possible. La technologie RAG peut résumer un document ou en extraire des thèmes clés en quelques instants. Le résultat ? Une augmentation significative de la productivité et une amélioration de l’expérience des employés.

Accélération de la création de documents

La production de contenu est l’un des cas d’utilisation où l’IA générative offre le meilleur retour sur investissement pour les entreprises.

Grâce à l’intelligence artificielle générative, les employés peuvent accélérer leur processus créatif et même produire un meilleur contenu. Des solutions comme Genius de Mozzaik, par exemple, les aident à trouver de nouvelles sources d’inspiration en leur suggérant de nouvelles idées basées sur leurs projets précédents. Genius by Mozzaik permet aux employés de remettre en question leurs idées, les poussant à innover continuellement et à dépasser les attentes.

Ce cas d’utilisation s’applique à toutes les équipes qui créent des documents tels que des rapports, des présentations, des briefs créatifs, des programmes de formation, des articles ou des publications sur les réseaux sociaux. Le service marketing, par exemple, peut tirer parti de l’IA pour réduire le temps consacré à la production de descriptions de produits pour le site Web de l’entreprise. Ils peuvent demander à l’IA générative d’analyser les images de ces produits et de générer des métadonnées pertinentes.

Quel est le retour sur investissement de l’IA générative dans les affaires ? Conclusion.

Les modèles d’IA générative offrent une technologie de pointe avec un large éventail de cas d’utilisation, de la création de contenu à la prise de décision améliorée. Cependant, pour obtenir un bon retour sur investissement, les entreprises doivent minimiser les risques (mauvais cadrage de projet, données désorganisées, manque de compétences) et se concentrer sur des solutions verticalisées adaptées à des tâches spécifiques.