Les dirigeants savent bien, d’ores et déjà, que l’IA générative aura un impact sur les métiers de leur entreprise. Mais concrètement, que peuvent-ils en faire ? Cas d’usage.
Neuf dirigeants d’entreprises européens sur dix pensent que l’IA générative aura un impact sur un grand nombre de métiers dans leur entreprise selon une toute récente enquête réalisée par Harris Poll pour le compte d’Insight Enterprises. Plus de la moitié des participants à l’enquête citent les gains de productivité du personnel (52 %) comme principale raison d’adopter l’IA générative au cours des trois prochaines années. Viennent ensuite l’amélioration du service client (44 %) et l’automatisation des workflows dans l’entreprise (39 %). Voir schéma ci-dessous.
- Rappelons que l’intelligence artificielle générative utilise une approche de réseau neuronal pour générer une « sortie » qui ressemble à du contenu créé par l’homme, tel que du texte, des images et de la musique. Les modèles de réseaux de neurones produits par ces techniques sont appelés “Large Language Models” (LLM).
« Une véritable vague d’IA va déferler sur nos sociétés dans les années à venir. Le sujet est déjà à l’agenda de 90 % des conseils d’administration. Nous avons donc passé le stade de la surprise et du déni d’impact », soutient Benoit Reillier, directeur général de Launchworks & Co, qui fournit des conseils stratégiques aux entreprises innovantes à forte croissance.
Au cours des trois prochaines années, l’enquête de Harris Poll indique que la plupart des dirigeants d’entreprise à travers l’Europe prévoient d’adopter l’IA générative pour rendre les employés plus productifs (Royaume-Uni : 51 %, Pays-Bas : 48 %, Allemagne : 58 % et France : 58 %). Les dirigeants d’entreprise espèrent également améliorer le service client (Royaume-Uni : 53 %, Pays-Bas : 42 %, Allemagne : 48 % et France : 34 %). D’autres cas d’utilisation sont axés sur l’automatisation, y compris des workflows humains et des logiciels. Mais rentrons davantage dans le détail des cas d’utilisation avec des exemples concrets.
Selon McKinsey, 75 % environ de la valeur que les cas d’utilisation de l’IA générative pourraient apporter se situent dans quatre domaines : les opérations clients, le marketing, les ventes, enfin l’ingénierie logicielle et la R&D.
« L’IA générative pourrait permettre une croissance de la productivité du travail de 0,1 à 0,6 % par an jusqu’en 2040. »
Dans 16 fonctions métier, McKinsey a examiné 63 cas d’utilisation dans lesquels la technologie peut relever des défis commerciaux spécifiques de manière à produire un ou plusieurs résultats mesurables. Par exemple, un cas d’utilisation en marketing est une application d’IA générative qui génère du contenu créatif tel que des emails personnalisés. Entre autres résultats mesurables : des réductions du coût de production de ces contenus et une augmentation des revenus grâce à l’efficacité accrue d’un contenu de meilleure qualité. A ce zoom sur ces cas d’utilisation, le cabinet a tenté d’estimer les capacités de l’IA générative à influencer la productivité du travail. « Nos scénarios d’adoption actualisés (…) nous amènent à estimer que la moitié des activités professionnelles actuelles pourraient être automatisées entre 2030 et 2060, avec un point médian en 2045, soit environ dix ans plus tôt que dans nos estimations précédentes », indiquent les analystes du cabinet dans leur rapport intitulé « The economic potential of generative AI ».
L’IA générative pourrait permettre une croissance de la productivité du travail de 0,1 à 0,6 % par an jusqu’en 2040, en fonction du taux d’adoption de la technologie et du redéploiement du temps de travail vers d’autres.
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A quoi peut servir l’IA générative dans une Digital workplace ?
En voici un bon exemple avec l’éditeur français d’Intranet et de Digital workplace Jalios. Il inclut dans sa Digital workplace une solution, qui permet à ses utilisateurs d’exploiter l’IA générative et les LLM, en tirant avantage des capacités de ChatGPT, mais aussi d’autres solutions souveraines comme Gladia et NLP Cloud pour rendre la solution efficace et respectueuse des données des utilisateurs.
Basée sur des cas d’usages concrets, la solution répond à des situations fréquentes en entreprise :
- La génération automatique des résumés de documents. Grâce à cela, les utilisateurs gagnent du temps en découvrant rapidement si un document peut les intéresser.
- Assister les utilisateurs dans la rédaction de contenus. En tapant une seule phrase générale sur une thématique, l’IA peut générer une première version. Le rédacteur reprend alors la main pour la personnaliser en la développant et en reformulant, volet sur lequel l’IA peut également l’assister.
- Le classement des documents, fichiers et transcriptions vidéo tout en proposant des mots clés.
- L’outil est également capable de générer la transcription et le sous-titrage de vidéos ou d’enregistrements de réunion en visioconférence. Dans le cas d’entreprises ayant des collaborateurs à l’international,
- JNLP peut fluidifier les échanges en traduisant tous les documents nécessaires.
- Certaines sociétés peuvent également l’utiliser pour valider la gestion des parcours de formation avec l’élaboration de quiz, par exemple.
Toutes ces fonctionnalités ainsi que les connecteurs sont paramétrables dans JNLP afin de choisir finement quelles fonctionnalités sont proposées, à quelle population de l’organisation, pour quelles données et avec quels fournisseurs. L’application JNLP invite ainsi à poser une gouvernance sur l’utilisation de l’IA générative afin que celle-ci soit utile et responsable. La sortie officielle est prévue fin 2023.
« Depuis 20 ans, notre conviction a toujours été d’innover utilement pour apporter des réponses concrètes et performantes aux problèmes de nos utilisateurs. En tant qu’éditeur souverain, nous proposons avec JNLP une solution flexible et intégrée à la Digital Workplace pour gagner du temps grâce aux capacités croissantes de l’IA générative. Et surtout, nous permettons à nos clients d’en garder entièrement la maîtrise, puisqu’il s’agit d’une solution souveraine », explique Olivier Dedieu, directeur technique et co-fondateur de Jalios.
