Une IA Ethique pour transformer votre business
Une nouvelle étude explore l’adoption de la GenAI dans les TPE et PME. Si les résultats diffèrent parfois d’autres enquêtes (comme celles de la BPI sur les projets en production), cela pourrait s’expliquer par des usages limités : synthèse, traduction, analyse de données. Malgré 43 réponses, les observations qualitatives révèlent des freins clés : hallucinations, sécurité, intégration au SI, manque d’expertise interne.
Excellent guide de Basalt (en mode brand content) : les étapes à ne pas louper quand on développe de nouvelles fonctionnalités IA. Ça devrait être un must have de tous les projets. Et on n’y est pas !
Etude Deloitte dans 14 pays auprès du top management. La plupart voient des gains de productivité et de réduction de coût, très peu de la génération de revenu. La grosse majorité n’ont pas réussi à déployer leurs tests en production. Sans surprise, la plupart n’ont pas mis en place une mesure de la valeur créée. Et sans surprise (bis) la data redevient le sujet central.
Des différentes pour améliorer les opérations des call centers : l’une met l’IA au contact des clients, les autres l’utilisent pour “augmenter” leurs équipes. Celle qui va le plus loin ne compte pas réduire ses équipes et facturer du premium à leurs clients. On peut voir là que la bonne approche, c’est d’y aller progressivement et par étape en validant à chaque pas les progrès tout en surveillant les risques.
Cas intéressant chez Sanofi qui investit massivement sur l’IA pour impacter toute sa chaîne de valeur. La règle trouvée pour impliquer les collaborateurs : celle du Fight Club (The first rule of Fight Club is: you do not talk about Fight Club). Plutôt bien vu : moins on parle d’IA, plus on en fait pour changer son modèle. Et l’inverse est tellement plus vrai…
Le dernier rapport sur l’état de l’usage de l’IA dans les entrprises US. Très utile pour comprendre où se trouve la valeur aujourd’hui : dans le code, les chatbots et les RAG. Les agents n’y sont pas, c’est clairement la prochaine étape. Super intéressant aussi de voir le mapping des applications IA verticales (ou les participations de Menlo sont avantagées mais, bon, c’est le jeu…). Les opportunités se précisent pour les entreprises, même si un bon tiers avoue encore n’avoir aucune idée de comment y aller. Les investissements dans l’IA ont tout de même été multipliés par 6 depuis 2023.
On reste un peu sur sa faim dans ce cas d’usage de l’IA dans la police de Californie, notamment pour savoir si les biais des modèles n’influent pas la rédaction des rapports de police (qui vont faire prendre des décisions aux juges) ou si au contraire la machine est plus objective que l’humain. Mais cela pose de bonnes questions sur des sujets dans lesquels les erreurs de l’IA vont avoir des conséquences réelles. Sur des degrés de dangerosité moindre, le même problème se pose dans quasiment toutes les entreprises.
Parmi les cas d’usages classiques chez Auchan, un est particulièrement intéressant : utiliser la GenAI pour refaire un vieux middleware. En fournissant la doc et le code actuel au LLM, ils ont réduit la phase de reverse engineering pour migrer sur une nouvelle application. Smart.
Rare cas d’application dans les médias, plus souvent sceptiques quant aux apports de l’IA dans leur métier. Dans la presse quotidienne régionale, Ebra utilise ChatGPT pour améliorer la rédaction de leurs correspondants locaux et optimiser la rédaction des titres pour le SEO.
Dans le débat sur l’IA dangereuse (elle peut l’être très clairement), on l’oppose souvent aux humains qui seraient meilleurs, plus sécurisants. Pas tout le temps ! Pour les voitures autonomes, ces chiffres des robots taxi Waymo (100 000 courses par semaines à San Francisco) montrent que la voiture robot fait moins d’accidents et que quand elle en fait, des humains en sont à l’origine ! Pas une raison pour faire une confiance aveugle à la techno, mais il est toujours bon de relativiser…