IA générative & digital workplace : les tous premiers cas d'usage de terrain
Quels sont les premiers cas d'utilisation de terrain de l'IA générative dans le contexte de la digital workplace ? Dans le sillage des toutes premières offres qui se positionnent sur ce segment, au premier rang desquelles Copilot de Microsoft, plusieurs cas d'usage commencent à se détacher assez clairement.
Premier cas d'usage qui saute immédiatement aux yeux : la création de contenu. "Ce n'est pas une surprise. Les entreprises s'appuient de plus en plus sur l'IA générative des digital workplace pour créer et optimiser les posts sur leurs réseaux sociaux internes ou les articles sur leurs intranets", observe Bastien Le Lann, directeur pour le cabinet de conseil français Lecko. "Cette fonctionnalité permet par ailleurs de rendre ces contenus plus pédagogiques et de les illustrer." Des Plateformes comme Beezy, Powell ou Mozzaik365, notamment, sont positionnées sur ce segment, c'est aussi le cas de Microsoft Copilot. L'assistant de Microsoft excelle notamment dans Word. Au programme des fonctionnalités de l'assistant déjà utilisées via l'application : la génération de contenu ou de résumé (encore et toujours), mais également la reformulation, la traduction...
"Dans Confluence, le wiki collaboratif d'Atlassian, nos clients ont aussi recours à l'assistant Atlassian Intelligence pour l'aide à la création de contenu", ajoute Thomas Poinsot, consultant avant-vente et responsable des études au sein du cabinet Spectrum Group. De son côté, son principal concurrent Notion n'est pas en reste. Son bot Notion Q&A est ouvert à ses milliers de clients payants. En se basant sur la base de documents des utilisateurs, il peut potentiellement répondre à toute question pour peu que la réponse soit présente dans ces contenus. La réponse est produite en langage naturel et peut intégrer des liens vers telles ou telles sources associées.
Gestion des connaissances
Autre axe de déploiement sur le front des IA génératives orientées digital workplace : les chatbots axés sur la gestion des connaissances. Au-delà de la création d'articles et de la gestion de la productivité, Jalios a justement recours à un module baptisé JNLP (pour Jalios natural language processing) pour orchestrer ce domaine. Une fonctionnalité qui commence, là encore, à être exploitée, notamment via des preuves de concept. Des PoC menées par Lecko pour le compte de clients sur des périmètres métier bien définis. "C'est une approche assez bluffante. Concrètement, JNLP peut permettre par exemple d'interroger le contrat d'un fournisseur en mode chat, pour solliciter les pénalités de retard, les conditions associées, etc.", explique-t-on chez Lecko.
"Spoke, tl;dv ou Firefiles ont globalement un temps d'avance sur Microsoft Copilot"
Qu'en est-il de la productivité individuelle ? Pour l'heure, cette promesse des éditeurs n'est pas complétement tenue. Prenons l'exemple de Microsoft Copilot, l'une des seules solutions du marché à se positionner sur ce créneau encore en friche. De retour de congés, on pourra par exemple demander à Copilot de réaliser un résumé de ce qui s'est passé durant son absence. "Le résultat n'est pour l'instant pas à la hauteur. Dans ce cas de figure, Copilot réalisera un inventaire à la Prévert qui ne mettra pas le doigt sur les aspects importants. Il dressera une liste hétéroclite, comprenant y compris des informations auxquelles l'utilisateur a accès mais qui se trouvent en dehors de ses canaux habituels", détaille Bastien Le Lann.
En revanche, Microsoft Copilot se révèle très performant pour réaliser la synthèse d'une chaîne d'e-mails. Concrètement, il déroulera un résumé du fil de messages, des actions qui y auront été décidées, et fournira la prochaine date de réunion qui aura été éventuellement arrêtée durant les échanges. "C'est une possibilité que nous avons eu l'occasion d'éprouver pour l'un de nos clients. Elle fonctionne plutôt bien. Mais elle ne va pas dans le sens d'une réduction du nombre d'e-mails. En outre, elle ne gère pas les chaînes multiples portant sur un même sujet. Pour gérer ce cas de figure, elle implique de générer plusieurs résumés, sans être capable de faire une synthèse globale", regrette Bastien Le Lann.
Meeting assistant
Dernier cas d'usage en ligne de mire : les meetings. Sur ce point, certaines entreprises recourent de plus en plus à des outils ad hoc pleinement intégrés à leur digital workplace. Des meeting assistants qui vont de la transcription jusqu'à la synthèse automatique de ce qui a été dit. Il s'agit des Spoke, tl;dv ou Firefiles notamment. "Ces plateformes ont globalement un temps d'avance sur Microsoft Copilot. Appliqué au team meeting, Copilot produit, certes, un transcript de bonne facture. En revanche, ce dernier est envoyé au format Word sur le canal de chat de la réunion. Ce qui oblige ensuite à passer par le logiciel de traitement de texte puis de gérer Copilot dans Word", relativise Bastien Le Lann. A l'inverse, les solutions des pure player sont jugées plus fluides par le consultant. Elles s'intègrent à n'importe quel outil de visioconférence, et les retranscriptions sont immédiatement accessibles via un tableau de bord sans manipulation de fichiers", note Bastien Le Lann.
"Un meeting assistant qui publie une synthèse probante s'est forcément basé sur une réunion qui a été bien organisée et structurée en termes de déroulé, d'intervenants..."
Toujours dans le domaine de la gestion des meetings, Copilot est expérimenté chez l'un des clients de Lecko en lien avec l'application Microsoft Whiteboard : l'outil de tableau blanc interactif du groupe de Redmond. Suite à une réunion agile ayant engendré toute une pléiade d'étiquettes partagées à l'écran, l'assistant excellera dans le tri des idées par thématique et la création d'une synthèse efficace.
Pour l'heure, les consultants que nous avons interrogés n'ont pas observé de retours d'expérience ou de PoC probants du côté de Google Duet, l'IA générative de la suite Google Workspace. "On note néanmoins que la génération de texte dans Gmail et Google Docs fonctionne plutôt bien", souligne Bastien Le Lann.
Aux côtés de Jalios, un autre Français brille sur le front des digital workplace génératives. Il s'agit de LumApps. Avec son assistant Compagnon, l'éditeur parisien entend convertir, à terme, 70% de ses clients à ce cas d'usage. Compagnon combine à la fois un agent conversationnel, un créateur de parcours et un bus d'intégration d'applications. En lien avec Lecko, un des géants français de la grande distribution a réalisé une première preuve de concept basée sur l'outil. Un projet qui cible la gestion des connaissances.
Gestion de projets
Sur les digital workplace orientées gestion de projet, l'IA générative se mût en levier taillé pour la recherche et le management de tickets. "Dans l'outil de gestion de projet Jira d'Atlassian par exemple, il était nécessaire auparavant de maîtriser le langage JQL (pour Jira query language, ndlr) pour retrouver un ticket de support. Désormais en passant par l'assistant Atlassian Intelligence, il suffit de saisir sa demande en langage naturel, en précisant les dates, springs et personnes concernés", détaille Thomas Poinsot chez Spectrum Group. Atlassian Intelligence permet en outre de réaliser un résumé des commentaires (parfois très longs...) des tickets de support. Une possibilité qui permet de gagner un temps précieux dans la résolution de problèmes.
"En éprouvant tous ces cas d'usage, les entreprises prennent conscience que la technologie ne fait pas tout. Un meeting assistant qui publie une synthèse probante s'est forcément basé sur une réunion qui a été bien organisée et structurée en termes de déroulé, d'intervenants...", insiste Bastien Le Lann chez Lecko. "Idem pour la génération d'un contenu de qualité. Il sera nécessaire de bien maîtriser son message et la manière de s'adresser à ses cibles. Même chose pour la gestion des connaissances. Pour que l'assistant fonctionne dans ce domaine, il faudra préalablement avoir trié les documents, avoir supprimé les fichiers caducs, et avoir marqué les éléments de référence comme étant à jour." Pour tirer pleinement les bénéfices d'une digital workplace générative, des prérequis méthodologiques et humains sont donc nécessaires.