La révolution de l’intelligence artificielle générative
L'IA générative est une technologie qui permet à un programme informatique de créer du contenu de manière autonome, en s’appuyant sur des modèles formés à partir de grandes quantités de données. Le contenu créé imite le style et la structure de la data qui a servi à « nourrir » le programme afin de générer textes, images, musiques, ou d'autres formes de données.
En d'autres termes, cette forme d'IA est capable de produire du contenu original de manière similaire à ce que pourrait faire un être humain, mais en se basant uniquement sur des données préexistantes.
Parmi les plus célèbres, on peut citer GPT-4 d’OpenAI (LLM1 capable de comprendre et de générer du texte, du code informatique, ou de résoudre des problèmes variés), Midjourney (spécialisé dans la création d'images, utile dans les domaines de la conception graphique et de l'art numérique) ou encore Synthesia (permettant de générer des vidéos mettant en scène des avatars humains capables de s’exprimer en 120 langues).
Ces quelques exemples sont révélateurs de la révolution qui s’amorce progressivement dans le fonctionnement des organisations voire, également, de la société dans son ensemble. Certains, comme Bill Gates, l’ont d’ailleurs qualifiée de « plus importante révolution technologique depuis les années 1980 »2.
Adopter l’IA générative dans les organisations : opportunités et défis
Véritable opportunité, l’Intelligence Artificielle générative est un outil puissant offrant des possibilités inédites pour améliorer les services, répondre efficacement aux besoins des clients ou encore « augmenter » les compétences des collaborateurs.
Mais, comme toute opportunité, elle présente son lot de challenges à relever et d’écueils à éviter. Ainsi, pour permettre aux organisations d’adopter efficacement et s’approprier pleinement ces nouveaux outils, il est essentiel d'établir une base solide, adaptée à leurs besoins et contraintes particuliers.
En effet, la diffusion réussie de l'IA générative dans une organisation implique de se concentrer sur un ensemble de domaines clés, tels que :
- le développement de partenariats ;
- la prise en compte des individus ;
- la mise en place d’un environnement technologique dédié ;
- la sélection de data de qualité ;
- le lancement de projets pilotes clés ;
- une gouvernance solide.
- Établir des partenariats stratégiques
S’allier pour innover
Établir des partenariats stratégiques est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative. Cela passe par la création de liens avec :
- des entreprises de pointe du secteur : gros acteurs internationaux (OpenAI, Google, Meta…) ou startups (Mistral, Dust, Eden AI…) ;
- des incubateurs (Microsoft AI Factory, X’UP…) ;
- des think tanks et réseaux d’entreprises (Hub Institute, EBG, Impact IA…).
Les organisations peuvent ainsi accéder à de nouvelles perspectives, technologies et méthodes de travail. Ces partenariats favorisent un partage de connaissances et une innovation accrue.
Les liens entretenus par Keley avec tout un ensemble d’acteurs de l’écosystème tech permettent d’accompagner efficacement les clients dans la mise en place et le développement de tels partenariats.
- Identifier, former, recruter et animer
Cultiver une communauté de talents
Pour tirer pleinement parti de l'IA générative, il est crucial d'identifier les top performers au sein des équipes clés et de les former aux compétences nécessaires. En parallèle, il convient de recruter des talents externes ayant une expérience pratique de l'IA générative pour renforcer ces équipes.
Il est important de les regrouper au sein de communautés, animées de façon régulière via des événements divers (visites, conférences…), des formations régulières (online et offline) et une communication rythmée (newsletter, groupes Teams, Slack, etc.).
Ces individus deviendront des "évangélistes" de cette technologie au sein de l’organisation, capables de promouvoir son utilisation et de partager leur expertise avec leurs collègues.
Keley organise avec ses clients des interventions d’acculturation adaptées aux besoins et à l’audience (CoDir, équipes ou directions). Cela passe par une compréhension fine des rôles de chacun, des besoins et du fonctionnement de l’organisation pour adapter au mieux les formations.
Par exemple, pour une célèbre marque de fournitures scolaires et de bureau, les équipes Keley ont mené une mission d’acculturation de bout en bout des équipes CoDir, avec :
- showcase du potentiel de transformation pour l’organisation/l’équipe ;
- benchmarks des solutions ;
- identification, analyse et présentations de business cases en lien avec les activités ;
- organisation d’ateliers pour initier et accompagner les initiatives.
- Mettre en place un environnement de test propice
Tester et expérimenter en toute sécurité
Pour favoriser l'adoption de l'IA générative, il est essentiel de mettre en place un environnement de test privé et sécurisé permettant aux collaborateurs d'expérimenter cette technologie. Cela peut par exemple prendre la forme d’un Lab d'IA générative ou de groupes pluridisciplinaires, pouvant développer des use-cases spécifiques et tester de nouvelles idées.
Quoi qu’il en soit, il est important de s’assurer que :
- l’environnement en question dispose des ressources nécessaires (infrastructures cloud, diverses solutions d’IA génératives, appui technique…) pour faciliter les expérimentations et les développements ;
- les collaborateurs sont très largement sensibilisés aux questions légales, éthiques et de sécurité.
Sur ce volet, Keley aide déjà certains de ses clients pour :
- la sélection de technologies répondant au mieux à leur besoin (via la réalisation de benchmarks et de tests systématiques basés sur des grilles de scoring ad hoc) ;
- le déploiement de ces solutions ;
- l’acculturation des collaborateurs dans l’utilisation desdites solutions.
- Sélectionner et optimiser les données
Garantir la qualité de la data
Les données étant un des éléments clés pour assurer la qualité des résultats, il est crucial de sélectionner et d'optimiser la data utilisée pour alimenter et entraîner les modèles.
Non seulement la data collectée doit être fiable et de qualité, mais il faut aussi s’assurer qu'elle respecte toutes les réglementations en vigueur (RGPD, par exemple). Ainsi, un nettoyage et une préparation minutieuse sont nécessaires si l’on souhaite obtenir des résultats précis et pertinents.
L’équipe Data Keley accompagne depuis plusieurs années de nombreux clients pour le traitement, l'optimisation et la valorisation de leurs données (Air France, Orange, etc ...).
- Lancer des projets pilotes pertinents
Expérimenter pour mieux apprendre et comprendre
Pour valider les avantages de l'IA générative, promouvoir son utilisation et permettre aux personnes clés de développer leurs compétences, il est recommandé de choisir quelques projets pilotes significatifs.
Ces projets pilotes, conduits au sein de l’environnement de test sécurisé mis en place préalablement vont également permettre de :
- servir de terrain d'expérimentation pour tester les capacités de l'IA générative dans des conditions réelles, sur des sujets clés de l’organisation ;
- mesurer les résultats obtenus et, si nécessaire, ajuster les approches ;
- communiquer en interne et en externe.
Keley accompagne ses clients dans la définition et la priorisation de projets pilotes pertinents.
Les équipes Conseil et Data ont par exemple travaillé, pour un client du secteur de l’immobilier, sur la réalisation d’un démonstrateur sous forme de chatbot « assistant juridique ».
Alimenté avec l’outil maison GPTMaker (sous GPT-4), ce chatbot, disponible via Microsoft Teams, permet de libérer du temps à l’équipe juridique en répondant aux questions fréquentes concernant la conformité des chantiers ou du travail avec les sous-traitants.
Il a par ailleurs été nourri de différentes sources, comme le code du travail, et sera connecté à terme avec l’écosystème digital du client (outils Saas).
- Mettre en place une gouvernance solide
Établir un cadre responsable
La gouvernance doit être le socle sur lequel reposent tous les domaines précités.
Non seulement elle se doit de fixer un cap clair, mais elle est aussi garante d’un cadre d'IA générative responsable.
Ce cadre doit intégrer :
- les considérations éthiques (non-discrimination, lutte contre les biais, amélioration des conditions de travail…) ;
- les questions de conformité légale (RGPD, lois propres à chaque secteur, propriété intellectuelle…) ;
- les implications sociétales (utilisation privée/professionnelle de la technologie, nouvelles méthodes de travail et d’apprentissage, etc.).
Il est par ailleurs essentiel de mettre en place des mécanismes de contrôle et de transparence.
Les équipes Conseil et Data Keley incluent des profils multiculturels, formés aux problématiques éthiques, légales et sociétales, dont certains sont issus des milieux universitaires (chercheurs, sociologues, etc.), capables d’accompagner efficacement les clients dans la mise en place de cette gouvernance.
L’importance d’être bien accompagné
Déployer efficacement l’IA générative et favoriser son adoption dans une organisation est une tâche délicate, nécessitant de travailler parallèlement sur un ensemble de domaines clés.
Tenter de déployer des projets autour de cette technologie en étant insuffisamment préparé peut conduire non seulement à l’échec desdits projets, mais aussi plus largement nuire à son adoption au sein des équipes et saper la crédibilité de l’organisation dans ce domaine.
Compte tenu des avantages énormes qui peuvent être induits par une adoption réussie de l’IA générative, il est crucial d'être bien accompagné dans sa mise en place.
Grâce à son expertise en transformation digitale, son équipe pluridisciplinaire et le savoir-faire développé dès l’ouverture au public des premières IA génératives, Keley est idéalement positionné pour aider les entreprises dans cette démarche, grâce à un accompagnement complet, du cadrage jusqu'à l'autonomie des clients.
Ressources
Commencer à aborder les challenges de l’IA générative
Formations :
- Mathieu Nebra, « Utilisez ChatGPT pour améliorer votre productivité », OpenClassrooms, 18/10/2023, openclassrooms.com/fr (env. 3h)
- François-Xavier de Thieulloy et Amine Benhenni, « IA génératives : quels usages et comment vous lancer ? », BPI France Université, 12/10/2023, www.bpifrance-universite.fr (env. 1h)
- Cécile Dejoux, « ChatGPT et IA : mode d'emploi pour managers et RH », France Université Numérique, 10/2023-07/2024, www.fun-mooc.fr (env. 3h)
Articles :
- Hugo Bernard, « C’est quoi un LLM ? Comment fonctionnent les moteurs de ChatGPT, Google Bard et autres ? », Frandroid, 06/12/2023, www.frandroid.com
- Estelle Raffin, « ChatGPT : 5 domaines bouleversés par l’IA générative depuis 1 an », BDM, 01/12/2023, www.blogdumoderateur.com
- Nicolas D’André, « Pourquoi la sécurité doit être au cœur des utilisations de l'IA générative ? », Journal du Net, 02/10/2023, www.journaldunet.com
