Une IA Ethique pour transformer votre business
Un cas d’usage où nombreux sont ceux, notamment dans les entreprises, qui pensent que l’IA marche bien et en fait pas du tout : l’analyse de tableaux de données. Idem sur les calculs, l’IA n’y arrive pas encore. Cela va certainement progresser mais à retenir dans la liste des fantasmes des possibilités de l’IA.
Liste des sites et applications mobiles les plus utilisées par le grand public. Utile à regarder pour estimer la facilité d’implémentation (ou pas !) dans son entreprise
Attention à ne pas plaquer nos visions geek sur les consommateurs : il ne fait pas bon se revendiquer de l’IA auprès du consommateur final. Elle fait définitivement peur.
Liste utile du fonds a16z sur les “IA scribe”, les IA en prise de note pour le B2B (médecin par exemple avec Nabla) ou B2C (pour un usage perso)
Une description du cas BCG qui “mène la danse” pour “révolutionner” le conseil (Forbes n’est plus ce qu’il était…). Eh bien, un peu déçu… Même si la stratégie à l’air bien menée en alliant top-down / bottom-up et formation des équipes, globalement, on se sert d’un GPT pas si maison que ça. Les chiffres proviennent d’ailleurs d’une des premières études du BCG qui montrait les gains et aussi les pertes de productivité dues à la génération d’erreur à retrouver dans la base en cherchant “BCG” (publié en jan 2024)
Une belle collection de cas d’usages plutôt du côté des grandes entreprises avec des interviews des responsables IA ou datas
IKEA a une approche vraiment globale et pense bien à la création de valeur pour ses clients sans oublier l’éthique. Peu de sociétés de cette taille touchent autant de sujets autour de l’IA de manière opérationnelle.
Mise en place très maîtrisée chez Groupama, on y retrouve à peu près toutes les problématiques de l’IA vs IA générative dans les analyses relation client, ainsi que l’explication de leurs choix.
Un cas d’usage maîtrisé : l’analyse et l’interaction sur les retours clients pour les équipes en interne. Le machine learning classique était trop lourd et pas assez souple, les LLM apportent une interface simple et des analyses poussées (et plus de fiabilité de manière surprenante). En revanche pas touche au chatbot pour l’instant, on est dans le secteur de l’assurance.
Incroyable de voir la différence d’usage et de financement de la GenAI entre startu-up américaine et PME/PMI françaises (voir le tag “Etude” sur le sujet dans cette veille) : 60% ont déjà des fonctionnalités IA et les monétisent, et les levées avec Native GenAI sont les plus nombreuses