Les risques liés à l’adoption de l’IA en entreprise
Attention, plusieurs facteurs sont susceptibles d’impacter négativement le ROI de vos projets d’intelligence artificielle générative. Voici les principaux :
Mal cadrer son projet d’IA
Le premier défi qui peut faire fondre le ROI d’une initiative d’IA générative comme neige au soleil est un mauvais cadrage du projet.
Avant de déployer l’IA dans votre structure, il convient en particulier de bien cibler les besoins métiers auxquels cette technologie doit répondre. Pour être exploités par les collaborateurs, les outils d'IA générative doivent en effet venir résoudre une problématique rencontrée par ces derniers. Sans cela, les équipes n’y auront pas recours.
En tant que Responsable IT vous devez donc <b>comprendre les attentes des salariés.</b> Par exemple, si les chargés des RH perdent de longues heures à répondre aux questions des salariés concernant la politique de rémunération de votre entreprise, la mise en place d’un <i>Chatbot</i> traitant automatiquement les requêtes des employés peut être pertinente.
Pour connaître les besoins métiers et les usages des collaboratrices et collaborateurs, nous vous encourageons à :
- Interroger les intéressés via une enquête interne ;
- Organiser des interviews et des ateliers collaboratifs avec les équipes métier ;
- Cartographier les processus existants pour repérer des opportunités d’amélioration.
Une base de données mal structurée
Le deuxième risque qui pèse sur le ROI de vos projets d’IA générative est la mauvaise structuration de vos données avant l’intégration de l’outil.
Une IA générative qui accède à une base de données incomplète ou mal organisée risque en effet de fournir des réponses inexactes ou faussées aux salariés. On parle alors d’hallucination de l’IA. À l’inverse, plus une IA générative a accès à des données riches et bien structurées, plus elle formule des réponses précises et pertinentes à ses utilisateurs.
Pour garantir l’efficacité de vos solutions d’IA générative, vous devez donc, en amont du déploiement de cette dernière, mettre en place une stratégie de collecte et de gestion des données respectant la politique de sécurité et de confidentialité de votre entreprise.
Des collaborateurs non formés
La troisième erreur qui peut réduire le ROI de vos projets d’IA générative est le manque de compétences des utilisateurs internes.
Un collaborateur qui rédige des prompts imprécis peut par exemple obtenir des résultats superficiels ne lui permettant pas de gagner en productivité. Pire, un salarié qui ne vérifie pas les réponses fournies par l’IA générative peut passer à côté de cas d’hallucination de l’IA et commettre des erreurs préjudiciables pour l’entreprise.
Imaginons un analyste réseau dans le secteur des télécommunications. Si ce dernier sollicite des préconisations pour optimiser la répartition du trafic sur un réseau mobile, mais rédige un prompt vague, sans cibler un problème spécifique, il risque de recevoir des suggestions peu pertinentes, voire contre-productives. Sans une vérification minutieuse de sa part, ces recommandations peuvent entraîner des ajustements incorrects, dégradant la qualité du service et provoquant une hausse des réclamations des clients, avec des conséquences délétères pour son employeur.
Pour éviter que le déficit de compétences des salariés ait un impact négatif sur le ROI de vos projets d’IA, vous pouvez mettre en place différentes actions de formation :
- Des programmes de formation structurés en ligne ou en présentiel adaptés au niveau de connaissance des salariées et salariés ;
- Un programme de mentorat entre experts internes et salariés néophytes en matière d’intelligence artificielle ;
- Des ateliers pratiques permettant aux salariés de s’exercer à plusieurs sur des cas d’usage concrets tout en étant accompagnés ;
- Une communauté d’apprentissage permettant aux collaboratrices et collaborateurs d’échanger autour de l’IA (questions, conseils, actualités, etc.) et de conserver une dynamique d’apprentissage continu ;
- Des séminaires et des conférences animées par des experts pour sensibiliser les salariés aux enjeux, opportunités et innovations en matière d’IA.
In fine, ce parcours d’apprentissage doit permettre au personnel d’apprendre à rédiger des prompts efficaces et à challenger l’IA pour limiter les risques liés à l’hallucination de l’IA. Mais ce n’est pas tout. Ces dispositifs doivent 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.
Les cas d’usage pour maximiser le ROI de l’IA
Compte tenu des coûts des solutions d'IA générative, 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 entreprises qui peuvent offrir un solide retour sur investissement.
Fluidifier la gestion des tickets IT grâce à un Chatbot
L'IA générative améliore le traitement des demandes d'assistance informatique, un cas d'utilisation qui peut offrir un bon retour sur investissement. Par exemple, si votre organisation utilise un intranet basé sur Microsoft, vous pouvez mettre en œuvre un chatbot alimenté par l'IA et pré-indiqué 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 s'appuyant sur la documentation technique de votre organisation. Le résultat, selon une étude menée par Mozzaik auprès de ses clients, est une réduction de 50 % des tickets traités par l'équipe informatique.
Résultat ? Votre équipe IT peut allouer ses efforts au traitement des problèmes informatiques complexes. Mieux, grâce à l’accélération de la résolution des pannes et bugs, l’ensemble des collaborateurs de l’organisation gagne en productivité et l’expérience des employés est globalement améliorée.
Améliorer la prise de décision 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 offrir un fort retour sur investissement.
Les solutions d’IA générative peuvent s’appuyer sur la base de données de l’entreprise et sur des données externes pour anticiper les tendances du marché, prévoir les besoins des clients et formuler des recommandations stratégiques avec un taux d’erreur réduit. Se faisant, l’IA permet aux décideurs et aux managers de prendre des décisions plus éclairées, de saisir rapidement les opportunités, d’anticiper les risques et, finalement, d’avoir un véritable avantage compétitif sur la concurrence.
Dans le secteur de l’industrie, l’intelligence artificielle peut par exemple permettre d’améliorer les décisions relatives à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. En analysant en temps réel des données relatives à la production, aux ventes, aux fournisseurs et au marché, l’IA générative peut en effet estimer la demande future, optimiser le volume et le délai des commandes ou encore anticiper des problèmes sur le réseau logistique avant qu’ils ne surviennent. En basant leurs décisions sur les prédictions énoncées par l’IA générative, les dirigeants et encadrants peuvent donc piloter de manière plus précise, améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire les coûts.
Faciliter la recherche documentaire grâce à la RAG
Selon une étude menée par ABBYY, 57 % des salariés français rencontrent des difficultés pour accéder aux informations dont ils ont besoin pour travailler quand celles-ci sont contenues dans des documents. Parallèlement, 95 % des employés déclarent perdre jusqu’à 8 heures par semaine à rechercher des informations. Sans surprise, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative pour améliorer la recherche documentaire offre donc une rentabilité avantageuse.
Ce cas d’usage de l’IA générative en entreprise se base sur la RAG, Retrieval-Augmented Generation (RAG), « Génération Augmentée de Récupération » en français. Cette technique combine deux approches de l’intelligence artificielle : la recherche d’informations dans une base de données et la génération de texte. Concrètement, la RAG permet à un modèle de langage comme ChatGPT de rechercher des informations dans des documents, puis de générer une réponse en langage naturel basée sur les informations contenues dans ces derniers. La RAG présente un avantage majeur : elle permet d’obtenir des résultats précis et fiables. La raison ? Elle s’appuie sur des sources spécifiques plutôt que sur des données générées uniquement à partir de l’entraînement du modèle.
Pour les entreprises, la RAG constitue une petite révolution. Elle permet en effet aux salariées et salariés de passer moins de temps à rechercher des informations dans la documentation de leur organisation (rapports, archives, documentation technique, etc.). Grâce à la RAG, les employés peuvent « interroger » un document en utilisant le langage naturel et obtenir des réponses formulées elles aussi en langage courant. <b>Les collaborateurs n’ont donc plus à lire les documents un à un. Une simple question à leur assistant de recherche leur permet d’accéder immédiatement aux informations qui les intéressent.</b>
Cela vous semble un peu abstrait ? Imaginons une consultante souhaitant vérifier une information rapidement afin de finaliser une présentation client, mais ne sachant pas exactement où trouver cette information dans la documentation de son entreprise. Cette salariée peut utiliser Genius by Mozzaik, son assistant de travail intégré à sa Digital Workplace et basé sur ChatGPT4, pour obtenir sans délai l’information souhaitée. Il lui suffit pour cela d’interroger son chatbot. Celui-ci lui livre alors une réponse fiable et précise en se fondant sur des sources internes. Et si notre professionnelle veut prendre connaissance d’une étude longue de plusieurs dizaines de pages juste avant son rendez-vous, c’est aussi possible. La technologie RAG permet en effet de résumer un document ou d’en extraire les thématiques principales en quelques instants. À la clé, un véritable gain de productivité et une expérience collaborateur améliorée.
Accélérer la création de documents
La production de contenus est l’un des cas d’usage dans lequel l’IA générative offre le meilleur retour sur investissement pour les entreprises.
Grâce à l’intelligence artificielle générative, les salariées et salariés peuvent accélérer leur processus créatif, voire produire de meilleurs contenus. Les solutions telles que Genius par Mozzaik leur permettent par exemple de trouver de nouvelles sources d’inspiration en leur suggérant des idées neuves inspirées de leurs projets antérieurs. Genius par Mozzaik permet ainsi aux collaborateurs de challenger leurs idées pour se dépasser et se renouveler sans cesse.
Ce cas d’usage concerne toutes les équipes qui sont amenées à créer des documents tels que des rapports, des présentations, des briefs créatifs, des programmes de formation, des articles ou encore des publications pour les réseaux sociaux. Le service marketing peut par exemple s’appuyer sur l’IA pour réduire le temps de production des descriptions de produits affichées sur le site web de l’entreprise. Pour cela, il peut demander à l’IA générative d’analyser des images de ces derniers et de générer des métadonnées ad hoc.
Quel est le ROI de l’IA générative en entreprise ? Le mot de la fin.
Les modèles d’intelligence artificielle générative sont une technologie avancée destinée à offrir une multitude de cas d’usage, allant de la rédaction de contenus à l’amélioration de la prise de décision.
Néanmoins, L’IA générative n’est pas un outil magique. Pour obtenir un bon retour sur investissement lorsque votre entreprise déploie une initiative d’IA, il convient de limiter les risques associés à ce type de projet (mauvais cadrage, données mal structurées, déficit de compétences). Par ailleurs, afin de maximiser le ROI de vos logiciels d’IA, nous vous encourageons à miser sur des solutions verticalisées, c’est-à-dire dédiées à une catégorie de tâches précises, adaptée à vos objectifs, par exemple augmenter la productivité des salariés en limitant le temps perdu par ces derniers à rechercher des informations.
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