ChatGPT et no code : ils étaient faits l'un pour l'autre
"On observe une conjugaison quasi-naturelle de ChatGPT avec le no code. L'assistant d'OpenAI, du fait de sa puissance et de son extrême facilité d'utilisation, rend ses lettres de noblesse au développement sans code", constate d'entrée Pierre Launay, cofondateur de l'agence et de l'école Cube, toutes deux centrées sur le no code. Et le CEO de reconnaître : "Tous nos projets client sont impactés de près ou de loin par ChatGPT. Nous l'intégrons d'ailleurs à toute la ligne pédagogique de nos formations et boot camp." Francis Lelong, vice-président et cofondateur d'Alegria.tech renchérit : "Les chantiers no code d'IA générative représentent désormais 25% de notre activité. C'est une réalité qui s'est accélérée depuis la rentrée."
Principal cas d'usage observé par les deux consultants ? Le recours à ChatGPT dans les environnements no code de process automation. Sur le front de la gestion de la relation client par exemple, l'assistant automatise le traitement des avis Google. Concrètement, il commence par analyser l'avis déposé, puis génère la réponse adéquate en se basant sur l'historique déjà publié. "L'outil d'automatisation de processus Make (qui prend en charge l'API de ChatGPT, ndlr) pourra se charger de connecter l'assistant d'OpenAI à Google My Business à la fois pour transmettre les avis à ChatGPT en amont, puis pour publier les réponses générées en aval", explique Pierre Launay chez Cube.
Process Automation
Toujours en matière d'automation, Francis Lelong relève un grand nombre de projets liés aux fonctions de support. Un domaine où ChatGPT interviendra typiquement pour classer les messages client par ordre d'importance. "Jusqu'ici, cette opération était gérée manuellement par le biais de filtres, hormis en passant par un outil comme Salesforce qui coûte très cher", détaiIle Francis Lelong. Comment ça marche ? ChatGPT se charge directement de dérouler les critères de priorisation. Des critères qui auront été préalablement formalisés au sein d'un prompt. "Un éditeur SaaS pourra par exemple faire en sorte de sélectionner en premier les questions de clients portant sur les prix, notamment suite au lancement d'une nouvelle grille tarifaire", évoque Francis Lelong.
Là encore, les outils de workflow automation comme Make, Zapier ou n8n entrent en action. En amont, ils iront glaner les e-mails des clients dans le CRM de l'entreprise. Une application qui pourra d'ailleurs être basée elle-même sur un outil de développement no code tel que Hubspot. Ensuite, ils enverront une requête à l'API d'OpenAI avec le prompt correspondant. Une invite qui sollicitera l'assistant pour analyser le message et le classer par degré de priorité en fonction de critères, tel le prix dans l'exemple ci-dessus. Enfin, les outils d'automatisation de process viendront récupérer la réponse dans un format exploitable, en y ajoutant le ou les critères de ranking retenus sous forme de tags... avant de réinjecter le tout dans la plateforme de CRM.
On pourra aussi faire appel aux outils d'automation pour demander à ChatGPT d'analyser les fiches de l'annuaire client. Objectif : faire la liste des données manquantes (SIRET, zones géographiques, nombres d'employés, etc.). Une fois cette tâche réalisée, ChatGPT s'adossera au moteur de recherche Bing, qu'il intègre par défaut, pour aller glaner ces informations sur Internet. "Via Make, elles seront ensuite automatiquement intégrées aux fiches", termine Pierre Launay.
Au-delà du CRM, l'association de ChatGPT aux outils no code peut bénéficier à beaucoup d'autres domaines. C'est le cas de l'analyse financière. Dans cet exemple, l'assistant d'OpenAI sera connecté à deux briques : le progiciel de gestion de l'entreprise d'une part, une application de développement sans code de restitution de données d'autre part. L'association ChatGPT-no code pourra également bénéficier à la gestion des impayés, via notamment la génération d'e-mails de relance précis et circonstanciés. "Dans le domaine des agences immobilières, nous avons un client qui automatise l'analyse d'annonces publiées sur internet en vue de sélectionner celles correspondant le mieux aux besoins de ses propres clients", ajoute Francis Lelong.
Autre exemple : la publication de posts sur un réseau social tel que LinkedIn. "Via une série de prompts, on pourra demander à ChatGPT de générer un planning de publication puis de créer les articles sur les sujets qui auront été établis. Ces invites intégreront éventuellement des sources d'informations", souligne Pierre Launay. Evidemment, il faudra maîtriser l'art du prompt (lire l'article Comment améliorer ses prompts pour exploiter GPT-4 à son plein potentiel). Une fois les posts créés, ils seront ensuite poussés sur LinkedIn grâce, là-encore, à un outil d'automation, ce dernier pouvant intégrer des règles et un calendrier de publication prédéfinis.
ChatGPT combiné à Make et Airtable
Comment ChatGPT s'articule-t-il avec l'arsenal no code ? "D'un côté, on a recours à une solution de développement sans code comme Airtable qui gère les données manipulées. Elle est conçue pour intégrer les informations en se connectant aux systèmes d'entreprise. Elle se charge de les structurer et de les orchestrer au sein d'interfaces graphiques à la fois ergonomiques et modernes", détaille Francis Lelong. "Ensuite, comme on l'a dit, on automatise ChatGPT grâce à un outil de process automation tel que Make. Cet outil va se connecter à l'API de l'assistant pour envoyer les requêtes puis récupérer les résultats qui seront ensuite rapatriés et traités dans Airtable. Pour résumé, ChatGPT, Make et Airtable représentent le trio gagnant de l'IA générative en mode no code."
Principal avantage : la solution est très peu chère. "Airtable, ChatGPT et Make coûtent chacun entre 20 et 30 dollars par mois. C'est très loin du prix des plateformes historiques de 'requête science' qui, de leur côté, valent une fortune", constate Francis Lelong. "Désormais, le dispositif en question est accessible à n'importe quelle entreprise. Avec à la clé un retour sur investissement immédiat." Seule contrainte : un tel projet implique de se former à la conception de prompts ainsi qu'à l'utilisation des outils précités. Pour finir, il sera pertinent de maitriser, en plus, des applications no code comme Bubble ou Webflow, en vue notamment de gérer la restitution des résultats au sein des applications.